docs: add free vision/image model guide and quickstart pulls

Made-with: Cursor

docs/README.md

@@ -85,6 +85,7 @@
 | [bench-template.md](bench-template.md) | Шаблон benchmark своих задач |
 | [cursor-like-stack.md](cursor-like-stack.md) | Локальный стек в духе IDE |
 | [image-generation-local.md](image-generation-local.md) | Локальная генерация изображений |
+| [free-graphical-models.md](free-graphical-models.md) | Бесплатные модели и стеки для image generation, OCR и vision |
 | [linux-server-fixes.md](linux-server-fixes.md) | BOM в shell-скриптах, зеркала apt |
 
 ---

docs/free-graphical-models.md

@@ -0,0 +1,125 @@
+# Бесплатные модели для графики, OCR и vision-задач
+
+Практический обзор бесплатных локальных моделей и стеков для:
+
+- генерации изображений;
+- OCR и извлечения текста с изображений;
+- анализа изображений (VLM).
+
+## 1) Важно: два разных класса задач
+
+1. **Text-to-image / image-to-image** (генерация графики)
+   - Обычно через **Stable Diffusion / FLUX** в UI-проектах (`ComfyUI`, `AUTOMATIC1111`, `Forge`).
+   - Это не Ollama-first сценарий.
+2. **Vision + OCR + описание изображений**
+   - Удобно через **Ollama** (модели типа `llava`, `minicpm-v`, `qwen2.5vl`).
+   - Хорошо подходит для "прочитай скриншот", "извлеки текст", "опиши таблицу".
+
+## 2) Что можно скачать бесплатно через Ollama (vision/OCR)
+
+```bash
+ollama pull llava:7b
+ollama pull minicpm-v
+ollama pull qwen2.5vl
+```
+
+Быстрая проверка:
+
+```bash
+ollama run llava:7b
+ollama run minicpm-v
+ollama run qwen2.5vl
+```
+
+Примеры задач:
+
+- распознать текст на скриншоте;
+- описать диаграмму/интерфейс;
+- извлечь структуру из изображения (поля формы, таблица, блоки).
+
+## 3) Бесплатная локальная генерация изображений (рекомендуемый путь)
+
+Для генерации картинок лучше использовать отдельный UI-стек:
+
+- **ComfyUI** (гибкий workflow-граф, хороший для продвинутых пайплайнов),
+- **AUTOMATIC1111** (классический web UI),
+- **Stable Diffusion WebUI Forge** (быстрый и удобный форк для повседневки).
+
+### Базовые бесплатные модели для старта
+
+- **SDXL Base 1.0** — универсальный baseline;
+- **FLUX.1-schnell** — быстрый современный вариант;
+- **SD 1.5** — если видеопамяти мало.
+
+Популярные community-чекпоинты:
+
+- JuggernautXL
+- DreamShaper
+- RealVisXL
+
+## 4) Минимальная установка ComfyUI (Ubuntu, NVIDIA)
+
+> Если уже есть рабочий Python и CUDA-драйверы, это самый прямой путь к local image generation.
+
+```bash
+sudo apt update
+sudo apt install -y git python3 python3-venv
+
+cd ~
+git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
+cd ComfyUI
+python3 -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+pip install --upgrade pip
+pip install -r requirements.txt
+python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188
+```
+
+После запуска откройте UI в браузере (локально обычно `http://127.0.0.1:8188`).
+
+### Куда класть модели в ComfyUI
+
+Обычно:
+
+- checkpoint: `ComfyUI/models/checkpoints/`
+- VAE: `ComfyUI/models/vae/`
+- LoRA: `ComfyUI/models/loras/`
+- ControlNet: `ComfyUI/models/controlnet/`
+
+## 5) OCR-практика: что выбрать
+
+Для простого OCR/понимания скриншотов:
+
+- сначала попробуйте `minicpm-v` или `qwen2.5vl` через Ollama;
+- если нужно строгое OCR-качество по документам, добавьте специализированный OCR-движок (например Tesseract/PaddleOCR) как отдельный инструмент.
+
+Пример с Tesseract (Ubuntu):
+
+```bash
+sudo apt update
+sudo apt install -y tesseract-ocr tesseract-ocr-rus tesseract-ocr-eng
+tesseract image.png stdout -l rus+eng
+```
+
+Комбинация "OCR-движок + LLM" часто даёт лучший результат:
+
+1. OCR извлекает сырой текст.
+2. LLM нормализует, структурирует и суммирует.
+
+## 6) Аппаратные ориентиры для графики
+
+- **8 GB VRAM**: SD 1.5, облегчённые workflow.
+- **12 GB VRAM**: SDXL в комфортном режиме.
+- **16+ GB VRAM**: тяжёлые SDXL/FLUX workflow, ControlNet, батчи.
+
+Для общего подбора железа смотрите: `hardware-budgets.md`.
+
+## 7) Как связать это с OpenClaude
+
+Типичный рабочий вариант:
+
+1. OpenClaude решает текстовые и кодовые задачи.
+2. Отдельный локальный image stack (ComfyUI/Forge/A1111) генерирует картинки.
+3. Vision/OCR модели в Ollama (`llava` / `minicpm-v` / `qwen2.5vl`) анализируют изображения и возвращают текст/описания.
+
+Если нужна интеграция в единый агентный пайплайн, добавьте MCP-инструмент-обёртку к вашему image/OCR сервису.

docs/quickstart-30min.md

@@ -119,8 +119,13 @@ docker info | grep "Docker Root Dir"
 ```bash
 ollama pull qwen2.5-coder:7b
 ollama pull nomic-embed-text
+ollama pull llava:7b
+ollama pull minicpm-v
+ollama pull qwen2.5vl
 ```
 
+`llava` / `minicpm-v` / `qwen2.5vl` полезны для анализа картинок и OCR-сценариев (vision), а не для генерации изображений "с нуля". Для image generation смотрите `docs/free-graphical-models.md`.
+
 ## 7) Поднять Qdrant
 
 ```bash