feat(gpu): #1978 MuseTalk GPU Worker 反向轮询对接 - 后端API+Worker脚本

新增 MuseTalk 本地 GPU Worker 反向轮询能力，解决阿里云CPU服务器无法跑GPU推理的问题。

后端API层（新增）：
- 表 gpu_lipsync_tasks（id/status/video_url/audio_url/result_url/worker_id/
  attempt/error_msg/created_at/started_at/finished_at/last_heartbeat_at）
- 表 gpu_workers（worker_id/hostname/gpu_name/free_vram_mb/capabilities/last_heartbeat_at）
- alembic 迁移 081_add_gpu_lipsync_tasks
- 4个接口（/api/v1/gpu 前缀，长期 GPU_WORKER_TOKEN Bearer 鉴权）：
  * POST /gpu/register — Worker 注册/心跳
  * GET  /gpu/lipsync/poll?worker_id=xxx — 拉取 pending 任务（带预签名下载+PUT上传URL），
    原子 UPDATE WHERE status=pending 防并发；无任务返回204
  * POST /gpu/lipsync/result — multipart 上报结果（支持Worker代传文件到OSS，
    或先自PUT到预签名URL再无文件上报）
  * GET  /gpu/lipsync/status/{task_id} — 任务状态查询
- 超时回退：processing 任务超过 gpu_task_timeout_seconds（默认300s）无心跳
  自动回退 pending 重试，最多 MAX_ATTEMPTS(3) 次
- 配置项：GPU_WORKER_TOKEN / GPU_TASK_TIMEOUT_SECONDS（SharedSettings）
- OSS 存储：SharedStorageService 新增 get_upload_url 预签名 PUT URL
- CI/环境：.env/.env.staging/.env.production + render_env.sh + ci-pipeline.yml
  均注入 GPU_WORKER_TOKEN

Worker脚本（deploy/gpu_worker/，零项目代码依赖，仅依赖requests）：
- gpu_worker.py：启动register→5s轮询→下载视频/音频→POST本地MuseTalk /inference
  →multipart回传结果→失败本地重试+上报failed→单任务串行
- requirements.txt：仅 requests>=2.31
- xiaoxia-gpu-worker.service：systemd 开机自启单元
- .env.example：环境变量样例
- README.md：Linux/Windows部署+联调+故障排查

单元测试：10个用例覆盖创建/轮询/并发认领/成功/失败重试/
最大重试失败/超时回退/注册心跳/按lipsync_job查询，全绿。

packages/adapters/sqlalchemy_impl/models.py

@@ -854,3 +854,61 @@ class DailyUsageRecordModel(Base):
     usage_type = Column(String(50), nullable=False, default="free_clip")
     count = Column(Integer, nullable=False, default=0)
     updated_at = Column(DateTime, nullable=False, default=lambda: datetime.now(UTC))
+
+
+class GpuLipsyncTaskModel(Base):
+    """GPU 口型同步任务 ORM 模型 — MuseTalk 反向轮询模式.
+
+    业务侧（AI 数字人生成/lipsync 流程）提交任务后，GPU Worker 主动 poll 拉取、
+    调用本地 MuseTalk 推理、再通过 result 接口回传结果视频。
+    """
+
+    __tablename__ = "gpu_lipsync_tasks"
+
+    id = Column(String(36), primary_key=True)
+    # 业务关联（原 lipsync_job_id，方便双向查询）
+    lipsync_job_id = Column(String(36), nullable=False, default="", index=True)
+    user_id = Column(String(36), nullable=False, default="", index=True)
+    project_id = Column(String(36), nullable=False, default="", index=True)
+
+    # 输入（预签名下载 URL，由 API 侧生成）
+    video_url = Column(Text, nullable=False)
+    audio_url = Column(Text, nullable=False)
+
+    # 结果
+    result_url = Column(Text, nullable=False, default="")
+    result_duration = Column(Float, nullable=False, default=0.0)
+
+    # 任务状态
+    status = Column(
+        String(20),
+        nullable=False,
+        default="pending",
+        index=True,
+    )  # pending → processing → done / failed / timeout
+    worker_id = Column(String(100), nullable=False, default="", index=True)
+    attempt = Column(Integer, nullable=False, default=0)
+    error_msg = Column(Text, nullable=False, default="")
+
+    # 时间戳
+    created_at = Column(DateTime, nullable=False, default=lambda: datetime.now(UTC))
+    started_at = Column(DateTime, nullable=True)
+    finished_at = Column(DateTime, nullable=True)
+    updated_at = Column(DateTime, nullable=False, default=lambda: datetime.now(UTC))
+
+    # 心跳：worker 最近一次 poll/result 的时间，用于判定 worker 失联
+    last_heartbeat_at = Column(DateTime, nullable=True)
+
+
+class GpuWorkerModel(Base):
+    """GPU Worker 注册表 — 反向轮询模式下用于心跳与监控."""
+
+    __tablename__ = "gpu_workers"
+
+    worker_id = Column(String(100), primary_key=True)
+    hostname = Column(String(200), nullable=False, default="")
+    gpu_name = Column(String(200), nullable=False, default="")
+    free_vram_mb = Column(Integer, nullable=False, default=0)
+    capabilities = Column(String(500), nullable=False, default="")  # 逗号分隔，如 "musetalk"
+    last_heartbeat_at = Column(DateTime, nullable=True, index=True)
+    created_at = Column(DateTime, nullable=False, default=lambda: datetime.now(UTC))