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 sdk: gradio
-sdk_version: 5.30.0
+sdk_version: 5.35.0
 app_file: app.py
 pinned: false
 license: mit
 short_description: mcp_server & FLUX 4-bit Quantization(just 8GB VRAM) 
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+## English Description
+
+### FluxLLama - NF4 Quantized FLUX.1-dev Image Generator
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+FluxLLama is an optimized implementation of the FLUX.1-dev model using 4-bit quantization (NF4) for efficient GPU memory usage. This application allows you to generate high-quality images from text prompts while using significantly less VRAM than the full-precision model.
+
+#### Key Features:
+- **4-bit NF4 Quantization**: Reduces model size from ~24GB to ~6GB VRAM requirement
+- **Text-to-Image Generation**: Create images from detailed text descriptions
+- **Image-to-Image Generation**: Transform existing images based on text prompts
+- **Customizable Parameters**: Control image dimensions, guidance scale, inference steps, and seed
+- **Efficient Memory Usage**: Uses bitsandbytes for optimized 4-bit operations
+- **Web Interface**: Easy-to-use Gradio interface for image generation
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+#### Technical Details:
+- Uses T5-XXL encoder for text understanding
+- CLIP encoder for additional text conditioning
+- Custom NF4 (Normal Float 4-bit) quantization implementation
+- Supports resolutions from 128x128 to 2048x2048
+- Adjustable inference steps (1-30) for quality/speed tradeoff
+- Guidance scale control (1.0-5.0) for prompt adherence
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+#### How to Use:
+1. Enter your text prompt describing the desired image
+2. Adjust width and height for your preferred resolution
+3. Set guidance scale (higher = closer to prompt)
+4. Choose number of inference steps (more = better quality, slower)
+5. Optionally set a seed for reproducible results
+6. For image-to-image mode, upload an initial image and adjust the noising strength
+7. Click "Generate" to create your image
+
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+## 한글 설명
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+### FluxLLama - NF4 양자화 FLUX.1-dev 이미지 생성기
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+FluxLLama는 효율적인 GPU 메모리 사용을 위해 4비트 양자화(NF4)를 사용하는 FLUX.1-dev 모델의 최적화된 구현입니다. 이 애플리케이션을 사용하면 전체 정밀도 모델보다 훨씬 적은 VRAM을 사용하면서도 텍스트 프롬프트로부터 고품질 이미지를 생성할 수 있습니다.
+
+#### 주요 기능:
+- **4비트 NF4 양자화**: 모델 크기를 ~24GB에서 ~6GB VRAM 요구사항으로 감소
+- **텍스트-이미지 생성**: 상세한 텍스트 설명으로부터 이미지 생성
+- **이미지-이미지 생성**: 텍스트 프롬프트를 기반으로 기존 이미지 변환
+- **사용자 정의 가능한 매개변수**: 이미지 크기, 가이던스 스케일, 추론 단계, 시드 제어
+- **효율적인 메모리 사용**: 최적화된 4비트 연산을 위한 bitsandbytes 사용
+- **웹 인터페이스**: 이미지 생성을 위한 사용하기 쉬운 Gradio 인터페이스
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+#### 기술적 세부사항:
+- 텍스트 이해를 위한 T5-XXL 인코더 사용
+- 추가 텍스트 조건화를 위한 CLIP 인코더
+- 커스텀 NF4 (Normal Float 4비트) 양자화 구현
+- 128x128부터 2048x2048까지의 해상도 지원
+- 품질/속도 균형을 위한 조정 가능한 추론 단계 (1-30)
+- 프롬프트 준수를 위한 가이던스 스케일 제어 (1.0-5.0)
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+#### 사용 방법:
+1. 원하는 이미지를 설명하는 텍스트 프롬프트 입력
+2. 원하는 해상도에 맞게 너비와 높이 조정
+3. 가이던스 스케일 설정 (높을수록 프롬프트에 더 가깝게)
+4. 추론 단계 수 선택 (많을수록 품질 향상, 속도 저하)
+5. 재현 가능한 결과를 위해 선택적으로 시드 설정
+6. 이미지-이미지 모드의 경우, 초기 이미지를 업로드하고 노이징 강도 조정
+7. "Generate" 클릭하여 이미지 생성