aurelm이 기존 무한 확대/축소 방식의 한계 (의미 상실)를 극복하기 위해 컨텍스트 인식 확대/축소 워크플로우를 공개했어요.
이 워크플로우는 vision language model (VLM, Qwen)을 활용해 각 확대/축소 단계에서 이미지의 의미를 파악하고, 이를 프롬프트에 반영해 세부 묘사를 생성해요.
GAN 업스케일링, Krea 2, Flux Kontext Klein 모델을 순차적으로 사용해 해상도를 높이고, 의미 있는 구조를 보존하며, 최종적으로 노이즈를 제거해 자연스러운 결과물을 얻어요.