aurelm이 기존 무한 확대/축소 방식의 한계를 극복하는 새로운 워크플로우를 공개했어요. 기존 방식은 해상도는 높지만 의미가 사라지는 문제를 겪지만, 새로운 워크플로우는 상황 인식 VLM을 활용해 의미를 보존합니다.
VLM은 원본 이미지와 잘라낸 부분을 함께 분석하여, 확대/축소 과정에서 눈, 깃털, 홍채 등 각 부분의 생물학적 구조를 유지하며 세부 묘사를 추가합니다.
GAN 업스케일링, Krea 2 재생성, Flux Kontext Klein 편집 단계를 거쳐 불필요한 노이즈를 제거하고 선명도를 높여, 기존 이미지와 연결된 의미를 가진 새로운 구조를 생성합니다.