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文章结构规划完成

核心要素确认

项目名称与定位：Qwen-Image-2.1-FP8 是 Qwen-Image-2.1 的FP8/INT8 量化版本，配套预转换的 FP8 版 Qwen3-VL 文本编码器。

关键数据（均来自仓库 README.md）：

核心结论：

• INT8 质量明显占优——LPIPS 差距近乎减半，因此 INT8 是"出厂默认方案（shipped scheme）"
• 两者体积几乎相同（7.26 vs 7.12 GB），显存差异极小
• 低显存场景可走Dynamic FP8 + CPU offload路线：6GB VRAM 即可运行（速度约为 2x slower）

可用图片（均为 2048×2048 AI 生成示例，比例合格）

⚠️ 仓库中实际存储的是Git LFS 指针文件（132 字节），本地无法read_image验证；但文件路径、LFS oid、原始尺寸（约 1MB/张）均有效，文章中可放心使用相对路径引用，渲染端会拉取真实内容。

建议文章结构（约 1200 字，新手向）

H1: Qwen-Image-2.1-FP8 vs INT8怎么选？LPIPS质量数据+显存对比完整选型指南 【前 100 字概要】 核心关键词：Qwen-Image-2.1 FP8/INT8 量化、LPIPS、显存选型 → "Qwen-Image-2.1-FP8 提供 FP8 与 INT8 两套量化文件……本文用 LPIPS 数据 + 显存占用对比，帮你 3 分钟选对精度" H2: 📊 LPIPS 质量对比：为什么 INT8 是默认推荐 - 0.064 vs 0.112 数据表 + 解释 LPIPS（越低越接近 bf16 原版） - 配图：samples/int8_2.png H2: 🧠 显存与文件体积对比：能省多少 - 表格：14.23GB→7.26/7.12GB，17.5GB→9.39GB - 配图：samples/fp8_2.png H2: 🎯 不同显卡怎么选（决策指南） - H3: 8GB 及以上显存 → 直接 INT8 - H3: 6GB 左右 → Dynamic FP8 + offload（2x slower 的代价） - H3: 追求极致质量 → bf16 原版 H2: 🖼️ 实测样图直观感受 - samples/int8_1.png + samples/fp8_1.png（同题对照） H2: 📝 一句话总结 - 选型建议清单（checklist 形式）

SEO 关键词布局：

• 核心词：Qwen-Image-2.1、FP8、INT8、量化
• 长尾词：FP8 和 INT8 区别、LPIPS 质量对比、量化模型显存占用、低显存跑 AI 绘图
• 前 100 字内出现全部核心词，H2 小标题均为操作型长尾词（"怎么选"、"能省多少"）

确认无误的话，我按此结构输出完整 Markdown 文章。

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