Add local image generation guide for open models.

Made-with: Cursor

docs/image-generation-local.md

@@ -0,0 +1,85 @@
+# Local image generation (open models)
+
+Практический гайд по локальной генерации изображений на open-weight моделях.
+
+## 1) Модели, с которых стоит начать
+
+- **FLUX.1-dev / FLUX.1-schnell**  
+  Современное качество, хорошо держит композицию и текстуры.
+- **SDXL (Stable Diffusion XL)**  
+  Стабильный стандарт с большой экосистемой.
+- **SD 1.5**  
+  Легкий и быстрый fallback для слабых GPU.
+
+> Проверяйте лицензию конкретного чекпойнта перед коммерческим использованием.
+
+## 2) Что выбрать под ваш VRAM
+
+| VRAM | Рекомендация |
+| --- | --- |
+| 6 GB | SD 1.5, SDXL с lower settings, low batch, reduced resolution |
+| 8 GB | SDXL базово, FLUX в облегченных режимах/оптимизациях |
+| 12 GB | Комфортно SDXL, многие FLUX сценарии |
+| 24 GB+ | Высокое качество, большие разрешения, более быстрые итерации |
+
+## 3) Runtime/UI варианты
+
+- **ComfyUI** - гибкий граф пайплайнов, лучший контроль
+- **AUTOMATIC1111 / Forge** - быстрый UI-старт
+- **diffusers (Python)** - программный пайплайн и автоматизация
+
+## 4) Быстрый старт (ComfyUI)
+
+1. Установить Python + зависимости.
+2. Склонировать ComfyUI.
+3. Положить checkpoint модели в папку models/checkpoints.
+4. Запустить и открыть локальный веб-интерфейс.
+
+Пример:
+
+```bash
+git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
+cd ComfyUI
+python3 -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+pip install --upgrade pip
+pip install -r requirements.txt
+python main.py
+```
+
+## 5) Практические настройки качества/скорости
+
+- Начинайте с `1024x1024` для SDXL, `768x768` для слабых GPU.
+- Batch size: 1 на старте.
+- Steps: 20-30 (потом подбирайте).
+- Sampler: Euler/DPM++ варианты тестируйте на ваших задачах.
+- Сохраняйте seed для повторяемости.
+
+## 6) Мини-benchmark шаблон
+
+Для каждой модели прогоните одинаковые 10 промптов:
+
+- портрет
+- продуктовый рендер
+- интерьер
+- персонаж в стиле X
+- сцена с мелкими деталями
+
+Фиксируйте:
+
+- время генерации
+- VRAM peak
+- субъективное качество (1-5)
+- процент "годных" результатов из 10
+
+## 7) Интеграция с вашим AI-стеком
+
+- Текст и код: OpenClaude + локальная LLM
+- Картинки: ComfyUI/A1111 + open image models
+- Оркестрация через скрипты/cron для повторяемых пайплайнов
+
+## 8) Честные ожидания
+
+- Локальная генерация дает контроль и приватность.
+- Качество сильно зависит от VRAM, чекпойнта и prompt engineering.
+- Для production-графики обычно нужен процесс итераций и post-processing.