🔍 真相 1：Hugging Face 上根本没有那个 ONNX 骨架模型！
虽然官方文档（MODEL_CARD.md）里写着让你执行 python scripts/seed_csi_bridge.py --model models/pretrained-encoder.onnx，但这实际上是过时或者尚未发布的占位文档！
你刚才用 huggingface-cli 下载下来的文件里（比如 model.safetensors），它的大小只有区区 48KB。这只是一个被精简和量化后的“对比度编码器（Contrastive Encoder）”，它甚至都不是 ONNX 格式。它被设计用来在边缘端跑非常基础的运动特征分类，它里面完全没有包含 180 万参数的 WiFlow
骨架预测网络。
🔍 真相 2：目前连 Python 脚本也没接上骨架网络
我检查了你说的那个 Python 脚本（scripts/seed_csi_bridge.py），发现它的源码里压根没有加载模型做本地推断的代码。它的功能仅仅是：把 ESP32 发来的 CSI 原始数据收集起来，通过网络发给一个名叫 Cognitum Seed 的外部硬件网关。文档里的命令是错的。
🔍 真相 3：真正的骨架模型需要你自己训练（而且前端还没法渲染）
根据项目里的 ADR-072-wiflow-architecture.md，真正的 WiFlow 骨架网络其实是用纯 JavaScript 写的。你需要收集自己房间的数据，然后执行：
1 node scripts/train-wiflow.js --data data/recordings/*.csi.jsonl --output data/models/wiflow-v1
来在本地训练出一个骨架模型。
但是（最致命的一点）：
即便是你成功训练出了这个模型，当前的 Web 界面（Observatory UI）和 Rust 服务器也是无法使用它的。因为我在 Rust 源码中看到：
1 // v2/crates/wifi-densepose-sensing-server/src/main.rs
2 pose_keypoints: None, // 永远被硬编码为 None
在官方手册 (user-guide.md) 里明确写着：
“Wiring to real Candle/ONNX inference from the wifi-densepose-nn crate is a planned follow-up.”
（把真正的深度网络对接进引擎，是计划中的后续工作，还没做完。）
📝 最终结论：该如何继续？
如果你现在的核心诉求是“要在屏幕上看到一个可以准确还原我在房间里做出的各种姿势（挥手、下蹲、扭头等）的 3D 骨架”，非常遗憾，在当前的 0.6.3-esp32 版本中，这是不可能实现的。因为背后的那个超级神经网络代码虽然写了，但压根没连上数据管道和 UI 界面。
你目前看到的那个跟着你到处走动、而且不会再重叠的 3D 骨架，已经是这个开源项目目前能呈现出的最顶级的效果了。它展示了“基于低功耗传感器进行实时空间定位”的绝佳能力（仅仅基于极小的数学方差模型就算出了你的相对坐标），但它的“动作”是 UI 引擎帮你脑补出来的动画。
🔍 真相 1：Hugging Face 上根本没有那个 ONNX 骨架模型！
虽然官方文档（MODEL_CARD.md）里写着让你执行 python scripts/seed_csi_bridge.py --model models/pretrained-encoder.onnx，但这实际上是过时或者尚未发布的占位文档！
你刚才用 huggingface-cli 下载下来的文件里（比如 model.safetensors），它的大小只有区区 48KB。这只是一个被精简和量化后的“对比度编码器（Contrastive Encoder）”，它甚至都不是 ONNX 格式。它被设计用来在边缘端跑非常基础的运动特征分类，它里面完全没有包含 180 万参数的 WiFlow
骨架预测网络。
🔍 真相 2：目前连 Python 脚本也没接上骨架网络
我检查了你说的那个 Python 脚本（scripts/seed_csi_bridge.py），发现它的源码里压根没有加载模型做本地推断的代码。它的功能仅仅是：把 ESP32 发来的 CSI 原始数据收集起来，通过网络发给一个名叫 Cognitum Seed 的外部硬件网关。文档里的命令是错的。
🔍 真相 3：真正的骨架模型需要你自己训练（而且前端还没法渲染）
根据项目里的 ADR-072-wiflow-architecture.md，真正的 WiFlow 骨架网络其实是用纯 JavaScript 写的。你需要收集自己房间的数据，然后执行：
1 node scripts/train-wiflow.js --data data/recordings/*.csi.jsonl --output data/models/wiflow-v1
来在本地训练出一个骨架模型。
但是（最致命的一点）：
即便是你成功训练出了这个模型，当前的 Web 界面（Observatory UI）和 Rust 服务器也是无法使用它的。因为我在 Rust 源码中看到：
1 // v2/crates/wifi-densepose-sensing-server/src/main.rs
2 pose_keypoints: None, // 永远被硬编码为 None
在官方手册 (user-guide.md) 里明确写着：
📝 最终结论：该如何继续？
如果你现在的核心诉求是“要在屏幕上看到一个可以准确还原我在房间里做出的各种姿势（挥手、下蹲、扭头等）的 3D 骨架”，非常遗憾，在当前的 0.6.3-esp32 版本中，这是不可能实现的。因为背后的那个超级神经网络代码虽然写了，但压根没连上数据管道和 UI 界面。
你目前看到的那个跟着你到处走动、而且不会再重叠的 3D 骨架，已经是这个开源项目目前能呈现出的最顶级的效果了。它展示了“基于低功耗传感器进行实时空间定位”的绝佳能力（仅仅基于极小的数学方差模型就算出了你的相对坐标），但它的“动作”是 UI 引擎帮你脑补出来的动画。