Card update 2026-11-01: rewrite Korean summary, known-issue notice where applicable

README.md

@@ -50,6 +50,33 @@ Quantized derivative of [`Tongyi-MAI/Z-Image`](https://huggingface.co/Tongyi-MAI
 
 ---
 ## 한국어 요약
-[`Tongyi-MAI/Z-Image`](https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image) 의 **transformer(DiT)만 FP8(`float8_e4m3fn`)** 로 양자화(2D 가중치만, norm/bias는 BF16). BF16 대비 약 절반 크기. VAE·텍스트인코더는 미포함(원본 사용). ComfyUI `models/unet/` 에 넣어 사용. 작성 axteam. 
-- **요구사항** — ComfyUI(Load Diffusion Model). 파일 6.2 GB + 기반 리포의 텍스트 인코더·VAE. 이 서버에서는 미실행.
-- **실행(ComfyUI)** — `hf download axteam/Z-Image-FP8 <파일> --local-dir ComfyUI/models/diffusion_models` 로 받고, VAE·텍스트 인코더는 원본에서 받아 `models/vae`, `models/text_encoders` 에 둔 뒤 **Load Diffusion Model** 노드로 불러옵니다(`weight_dtype` 은 default). 샘플러 설정은 원본과 같습니다.
+
+**[`Tongyi-MAI/Z-Image`](https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image)의 transformer(DiT) FP8 양자화 빌드 (ComfyUI용 단일 파일)** · 제작 axteam
+
+### 개요
+| 항목 | 내용 |
+|---|---|
+| 원본 모델 | [`Tongyi-MAI/Z-Image`](https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image) |
+| 형식 | `float8_e4m3fn` 단일 safetensors (ComfyUI 표준 방식) |
+| 파일 | `Z-Image-transformer-fp8_e4m3fn.safetensors` 6.2 GB |
+| 포함 | transformer(DiT) |
+
+### 양자화 상세
+- **방식**: transformer의 2D 가중치를 `float8_e4m3fn`으로 그대로 변환 (스케일 없음, ComfyUI 관례)
+- **BF16 유지**: 정규화층·bias
+- **미포함**: VAE·텍스트 인코더 — 원본 리포에서 받아 사용
+
+### 요구사항
+- **실행 환경**: ComfyUI — Load Diffusion Model 노드로 `float8_e4m3fn` 단일 파일 로드 (이 서버에는 ComfyUI가 없어 미실행)
+- **추가로 필요한 파일**: 원본 리포의 Qwen3 텍스트 인코더(8.0 GB)와 VAE(0.17 GB)
+- **메모리**: 이 파일 6.2 GB + 위 텍스트 인코더·VAE
+
+### 사용법 (ComfyUI)
+- **다운로드**: `hf download axteam/Z-Image-FP8 Z-Image-transformer-fp8_e4m3fn.safetensors --local-dir ComfyUI/models/diffusion_models`
+- **텍스트 인코더·VAE**: 원본 리포에서 받아 `ComfyUI/models/text_encoders/`·`ComfyUI/models/vae/`에 배치
+- **불러오기**: Load Diffusion Model 노드(`UNETLoader`), `weight_dtype`은 default
+- **샘플러 설정**: 스텝·CFG(guidance)·해상도는 원본 모델과 동일
+
+### 라이선스
+- **라이선스**: Apache-2.0 — 원본 모델의 라이선스를 그대로 따름
+- **권리**: 원본 가중치·토크나이저의 권리는 Tongyi-MAI(Alibaba)에 있으며, 이 리포는 양자화 파생물