AI 분석이 맞는지 한번 봐주세요.ㅎㅎ

🏗️ 전체 구조

브라우저
├── 메인 스레드 (UI)
│   └── Worker 생성 & 메시지 통신
└── Web Worker (upscale-worker-*.js)
    ├── ONNX Runtime Web
    └── Real-ESRGAN 모델 (.onnx)

🔑 핵심 기술

1. Web Worker

upscale-worker-1FCB8ocI.js는 별도 스레드에서 실행되는 Worker입니다.

AI 추론은 무겁기 때문에, 메인 스레드에서 실행하면 UI가 얼어붙습니다. Worker로 분리해서 백그라운드 실행합니다.

// 메인 스레드
const worker = new Worker('upscale-worker-1FCB8ocI.js')
worker.postMessage({ imageData: ... })
worker.onmessage = (e) => { /* 결과 수신 */ }

2. ONNX Runtime Web

Real-ESRGAN 모델을 브라우저에서 실행하기 위해 onnxruntime-web 라이브러리를 사용합니다.

// Worker 내부 (추정)
import * as ort from 'onnxruntime-web'

const session = await ort.InferenceSession.create('./real-esrgan.onnx', {
  executionProviders: ['webgpu', 'wasm'] // GPU 우선, fallback은 WASM
})
```

### 3. **실행 흐름**
```
① 이미지 선택
      ↓
② Canvas로 픽셀 데이터 추출 (ImageData → Float32Array)
      ↓
③ Worker로 전송 (postMessage)
      ↓
④ [Worker] ONNX 모델에 텐서 입력
      ↓
⑤ [Worker] Real-ESRGAN 추론 실행 (x2 or x4 업스케일)
      ↓
⑥ 결과 텐서 → ImageData 변환
      ↓
⑦ 메인 스레드로 반환 → Canvas 렌더링
```

### 4. **타일링(Tiling) 처리**
Real-ESRGAN은 메모리 이슈로 큰 이미지를 **타일로 분할**해서 처리합니다.
```
원본 이미지
┌──┬──┐
│A │B │  → 각 타일을 개별 추론
├──┼──┤
│C │D │
└──┴──┘
결과를 이어 붙이기 (블렌딩 처리)

⚡ 백엔드 없이 가능한 이유

📦 빌드 도구

파일명의 해시(1FCB8ocI)로 보아 Vite로 빌드된 프로젝트입니다. Worker도 Vite의 ?worker 문법으로 번들링됩니다.

import UpscaleWorker from './upscale-worker?worker'
const worker = new UpscaleWorker()

요약하면: Real-ESRGAN .onnx 모델을 ONNX Runtime Web이 WebAssembly/WebGPU로 실행하고, 그 무거운 연산을 Web Worker가 백그라운드에서 처리하는 구조입니다. 서버가 전혀 필요 없는 순수 클라이언트사이드 AI입니다! 🎉