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diff --git a/data/MODELS.md b/data/MODELS.md
new file mode 100644
index 0000000..443737b
--- /dev/null
+++ b/data/MODELS.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+# generate_image test assets
+
+## Root
+
+```text
+C:\Users\isaza\src\python\ollama-web\data\mcp\sd15-mcp\data
+```
+
+## Model
+
+| Item | Value |
+|---|---|
+| Repository | `stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5` |
+| File | `checkpoints/v1-5-pruned-emaonly.safetensors` |
+| Size | 4,265,146,304 bytes |
+| SHA-256 | `6ce0161689b3853acaa03779ec93eafe75a02f4ced659bee03f50797806fa2fa` |
+| License | CreativeML OpenRAIL-M |
+| Source | <https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5> |
+
+`generate_image`の動作確認に必要なbase checkpointだけを配置している。VAEはcheckpoint内蔵の
+ものを使用し、LoRAとControlNetは使用しない。
+
+## Supporting files
+
+`huggingface/`には、単一checkpointをDiffusersでオフラインロードするために必要な公式の
+pipeline構成、scheduler構成、component構成、CLIP tokenizerがcacheされている。
+
+サーバは`model.root/huggingface`を明示的なcache directoryとして使用し、
+`local_files_only=true`でモデルをロードする。
+
+## Configuration
+
+動作確認用設定は`config.generate-image.toml`である。
+
+```powershell
+uv run mcp-sd15 --config data\config.generate-image.toml
+```
+
+生成PNGは`outputs/`へ保存される。
+
+## Verification
+
+- configの読込とcheckpointパス検証: 成功
+- Safetensors header/tensor index読込: 成功、1,145 tensors
+- SHA-256照合: Hugging Face掲載値と一致
+- ネットワーク遮断状態でのDiffusers pipeline構築: 成功
+- CPU smoke inference: 成功
+  - prompt: `a small red cube on a white table`
+  - seed: `42`
+  - size: `64 x 64`
+  - steps: `1`
+  - output: `outputs/model-smoke-64.png`
+
+- CUDA runtime: PyTorch `2.14.0+cu132` / CUDA `13.2`
+- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5050、8,151 MiB
+- MCP `generate_image` 512px GPU inference: 成功
+  - size: `512 x 512`
+  - steps: `20`
+  - output: `outputs/generate-image-mcp-512.png`
+  - generation elapsed: 約19秒
+
+## Safety note
+
+Diffusersのsingle-file pipelineではsafety checkerが自動ロードされず、現在のサーバ出力は
+フィルタされない。公開サービスとして提供する場合は、ライセンス条件を確認したうえで
+safety checkerまたは同等の出力制御を別途実装すること。