diff --git a/RELEASE_NOTES/v2.5.5.md b/RELEASE_NOTES/v2.5.5.md
index 09327e4..43c2688 100644
--- a/RELEASE_NOTES/v2.5.5.md
+++ b/RELEASE_NOTES/v2.5.5.md
@@ -1,58 +1,60 @@
-# v2.5.5 技術解説書: Krea2 OpenPose ControlNet LoRA サポート
+# v2.5.5 Technical Documentation: Krea2 OpenPose ControlNet LoRA Support
 
-> 起点コミット: `75f99be1614b18e22c5d58a7c24115d5218e488e`（v2.5.4 時点）
-> 対象コミット: `b7cbf11` / `042fe16` / `07ef7ec`（コード）＋ `999bac6` / `533495f` / `67f84e6` / `5797d06`（ドキュメント）
+> Baseline commit: `75f99be1614b18e22c5d58a7c24115d5218e488e` (v2.5.4)
+> Code commits: `b7cbf11` / `042fe16` / `07ef7ec` — Docs commits: `999bac6` / `533495f` / `67f84e6` / `5797d06`
 
 ---
 
-## ① 目的
+## ① Purpose
 
-Krea2（`SingleStreamDiT`）向け ControlNet LoRA のうち、**openpose 版**
-（`krea2_turbo_openpose_controlnet.safetensors`）のサポートを追加する。
+Add support for the **openpose** variant of the Krea2 (`SingleStreamDiT`) ControlNet LoRA
+(`krea2_turbo_openpose_controlnet.safetensors`).
 
-### 背景
+### Background
 
-- v2.5.1 で Krea2 **depth** ControlNet LoRA（`krea2-depth-control-lora.safetensors`）を実装済み。
-  これは「拡張 first 投影（`first.weight` を 2 倍入力チャンネルに拡張）+ コントロール潜像注入」方式。
-- openpose 版は構造が根本的に異なる:
-  - `first.weight` 拡張**なし**（228MB / bfloat16 / rank 32）
-  - `diffusion_model.blocks.{0-27}` の 28 DiT ブロック + `diffusion_model.txtfusion.layerwise_blocks.{0,1}` /
-    `refiner_blocks.{0,1}` の**純 LoRA**（256 ペア）
-  - 訓練時の条件経路が **Kontext 式 reference latent**（`index_timestep_zero`）であり、
-    ostris の `comfyui-krea2-ostris-edit` や pysssss の `krea2_controlnet_pose.json` ワークフローが
-    kv_cache=true で参照画像を注入する方式で訓練されている
+- v2.5.1 implemented Krea2 **depth** ControlNet LoRA (`krea2-depth-control-lora.safetensors`)
+  using the "expanded first projection" approach (`first.weight` expanded to 2x input channels
+  + control-latent injection).
+- The openpose variant is structurally different:
+  - **No** `first.weight` expansion (228MB / bfloat16 / rank 32)
+  - Pure LoRA over `diffusion_model.blocks.{0-27}` (28 DiT blocks) +
+    `diffusion_model.txtfusion.layerwise_blocks.{0,1}` / `refiner_blocks.{0,1}` (256 pairs total)
+  - The conditioning pathway used at training time is the **Kontext-style reference latent**
+    (`index_timestep_zero`), i.e. the reference-image injection convention used by ostris'
+    `comfyui-krea2-ostris-edit` and pysssss' `krea2_controlnet_pose.json` workflow (kv_cache=true).
 
-### 要求事項
+### Requirements
 
-1. **排他的分岐**: openpose は depth / zimage / nunchaku_qwenimage / qwenimage_standard に
-   一切影響させない。既存 4 ルートのコードは無変更（インデント調整のみ）であること。
-2. **自己完結**: ostris / pysssss のノードやワークフローに依存せず、このリポジトリ単体で
-   同じ pose 制御効果を実現する。
-3. **ローダー非変更**: `Krea2ControlNetLoraLoader` と `__init__.py` は変更しない
-   （state_dict を MODEL_PATCH で運ぶだけ、分岐判定は `controlnet.py` 側で完結）。
+1. **Exclusive routing**: openpose must not affect depth / zimage / nunchaku_qwenimage /
+   qwenimage_standard in any way. The existing 4 routes must remain unchanged (indentation only).
+2. **Self-contained**: reproduce the same pose-control effect within this repository alone,
+   without depending on ostris / pysssss nodes or workflows.
+3. **Loader untouched**: `Krea2ControlNetLoraLoader` and `__init__.py` are not modified
+   (the loader just carries the state_dict via MODEL_PATCH; all routing decisions live in
+   `controlnet.py`).
 
 ---
 
-## ② 新規作成・修正したファイル名
+## ② New / Modified Files
 
-| ファイル | 種別 | 変更内容 |
+| File | Type | Change |
 |---|---|---|
-| `nodes/controlnet.py` | 修正（+382 行） | openpose ルート実装の中核。新規関数 13 個 + 分岐・INPUT_TYPES 変更 |
-| `README.md` | 修正（+60） | Krea2 Control (Depth & OpenPose) セクション追加 |
-| `zhmd/README.md` | 修正（+569/-530 実質） | 中文版 README 同内容 |
-| `RELEASE_NOTES/changelog.md` | 修正（+10） | v2.5.5 エントリ追加 |
-| `zhmd/changelogzh.md` | 修正（+9） | 中文版 changelog 同内容 |
-| `RELEASE_NOTES/v2.5.5.md` | **新規** | 本技術解説書 |
+| `nodes/controlnet.py` | modified (+382 lines) | Core of the openpose route. 13 new functions + routing / INPUT_TYPES changes |
+| `README.md` | modified (+60) | New "Krea2 Control (Depth & OpenPose)" section |
+| `zhmd/README.md` | modified | Chinese README, same content |
+| `RELEASE_NOTES/changelog.md` | modified (+10) | v2.5.5 entry |
+| `zhmd/changelogzh.md` | modified (+9) | Chinese changelog, same content |
+| `RELEASE_NOTES/v2.5.5.md` | **new** | This technical documentation |
 
-`__init__.py` は**無変更**（要件 3 を満たす）。
+`__init__.py` is **unchanged** (requirement 3).
 
 ---
 
-## ③ 新規作成・修正したコード全文
+## ③ Full New / Modified Code
 
-### 3.1 `nodes/controlnet.py` の変更
+### 3.1 `nodes/controlnet.py` changes
 
-#### (a) import 追加
+#### (a) Added imports
 
 ```python
 import math
@@ -77,7 +79,7 @@ import logging
 logger = logging.getLogger(__name__)
 ```
 
-#### (b) `_krea2_target_key` に txtfusion ルーティング追加
+#### (b) `_krea2_target_key`: txtfusion routing added
 
 ```python
 def _krea2_target_key(base):
@@ -91,12 +93,12 @@ def _krea2_target_key(base):
                 changed = True
     if base.startswith("blocks."):
         return f"diffusion_model.{base}.weight"
-    if base.startswith("txtfusion."):          # ← 追加
+    if base.startswith("txtfusion."):          # ← added
         return f"diffusion_model.{base}.weight"
     return None
 ```
 
-#### (c) 新規関数群（`_classify_krea2_control_type` 〜 `_apply_krea2_openpose_control`）
+#### (c) New function group (`_classify_krea2_control_type` .. `_apply_krea2_openpose_control`)
 
 ```python
 def _classify_krea2_control_type(state_dict):
@@ -445,7 +447,7 @@ def _apply_krea2_openpose_control(model_patched, model_patch, vae, image, streng
         logger.info("[Krea2OpenposeControl] kv_cache isolated-ref forward armed")
 ```
 
-#### (d) INPUT_TYPES 変更（`use_kv_cache` 追加）
+#### (d) INPUT_TYPES change (`use_kv_cache` added)
 
 ```python
     @classmethod
@@ -460,7 +462,7 @@ def _apply_krea2_openpose_control(model_patched, model_patch, vae, image, streng
                               "use_kv_cache": ("BOOLEAN", {"default": True, "tooltip": "Isolated reference K/V cache mode (ai-toolkit kv_cache training convention). Leave on for Krea2 control LoRAs trained with kv_cache."})}}
 ```
 
-#### (e) 実行分岐変更（depth / openpose 排他）
+#### (e) Routing change (depth / openpose exclusive)
 
 ```python
         elif route == "krea2":
@@ -485,163 +487,167 @@ def _apply_krea2_openpose_control(model_patched, model_patch, vae, image, streng
                 )
 ```
 
-### 3.2 ドキュメント変更（概要）
+### 3.2 Documentation changes (summary)
 
-- `README.md` / `zhmd/README.md`: ノード説明の更新 + `### Krea2 Control (Depth & OpenPose)`
-  セクション新設（`#### Krea2 Depth Control` / `#### Krea2 OpenPose Control`）。
-- `RELEASE_NOTES/changelog.md` / `zhmd/changelogzh.md`: v2.5.5 エントリ追加。
+- `README.md` / `zhmd/README.md`: node descriptions updated + new
+  `### Krea2 Control (Depth & OpenPose)` section (`#### Krea2 Depth Control` /
+  `#### Krea2 OpenPose Control`).
+- `RELEASE_NOTES/changelog.md` / `zhmd/changelogzh.md`: v2.5.5 entry added.
 
 ---
 
-## ④ コードの詳細な解説
+## ④ Detailed Code Explanation
 
-### 4.0 全体アーキテクチャ
+### 4.0 Overall Architecture
 
 ```
-Krea2ControlNetLoraLoader (変更なし)
-        │  MODEL_PATCH（LoRA safetensors の state_dict を内包）
+Krea2ControlNetLoraLoader (unchanged)
+        │  MODEL_PATCH (carries the LoRA safetensors state_dict)
         ▼
 NunchakuQI&ZITDiffsynthControlnet.diffsynth_controlnet_nunchaku
         │  _classify_controlnet_target(model, model_patch)
         │    → "zimage" | "nunchaku_qwenimage" | "qwenimage_standard" | "krea2" | "unknown"
         ▼  route == "krea2"
-   _classify_krea2_control_type(state_dict)      ← first.weight の有無
-        ├─ "depth"    → _apply_krea2_control()        （既存、無変更）
-        └─ "openpose" → _apply_krea2_openpose_control()（新規）
-                          ├─ add_patches(ブロック LoRA 256 キー)
-                          ├─ extra_conds パッチ（reference_latents 注入）
-                          └─ diffusion_model.forward パッチ（kv_cache モード）
+   _classify_krea2_control_type(state_dict)      ← presence of first.weight
+        ├─ "depth"    → _apply_krea2_control()        (existing, unchanged)
+        └─ "openpose" → _apply_krea2_openpose_control() (new)
+                          ├─ add_patches(256 block LoRA keys)
+                          ├─ extra_conds patch (reference_latents injection)
+                          └─ diffusion_model.forward patch (kv_cache mode)
 ```
 
-### 4.1 `_classify_krea2_control_type` — depth / openpose の排他判定
+### 4.1 `_classify_krea2_control_type` — depth / openpose exclusive classification
 
-LoRA ファイルの state_dict に `first.weight` 系キーが存在するかで判定する。
+Decides by the presence of a `first.weight`-style key in the LoRA state_dict.
 
-- **depth**: `first.weight` 拡張（(6144, 128)）を持つ → 従来の depth ルート
-- **openpose**: `first` キーなし（純ブロック LoRA）→ openpose ルート
+- **depth**: has the expanded `first.weight` ((6144, 128)) → existing depth route
+- **openpose**: no `first` key (pure block LoRA) → openpose route
 
-depth ファイルと openpose ファイルは実物の構造が明確に異なる（depth: 861MB float32 rank64
-+ first 拡張 / openpose: 228MB bf16 rank32 純 LoRA）ため、誤判定の余地がない。
-execute 側も `if/elif` なので**両ルートが同時に適用されることは構造的に不可能**。
+The two files are structurally distinct (depth: 861MB float32 rank64 + first expansion /
+openpose: 228MB bf16 rank32 pure LoRA), so there is no room for misclassification.
+The execute side uses `if/elif`, so **both routes can never be applied simultaneously**.
 
-### 4.2 `_krea2_fit_ref_image` — 参照画像の前処理
+### 4.2 `_krea2_fit_ref_image` — reference image preprocessing
 
-ai-toolkit の Krea2 reference-latent 規約に合わせる:
+Follows the ai-toolkit Krea2 reference-latent convention:
 
-- 最大 **1MP**（1024×1024）に**縮小のみ**（拡大はしない）
-- 縦横を **/16 にスナップ**（DiT の patch=2 のトークン化に安全）
-- `common_upscale(..., "area", "disabled")` でリサイズ（area = ダウンスケールに適した補間）
+- Downscale **only** (never upscale) to at most **1MP** (1024×1024)
+- Snap width/height to **/16** (safe for the DiT patch=2 tokenization)
+- Resize via `common_upscale(..., "area", "disabled")` (area = suitable for downscaling)
 
-### 4.3 `_krea2_make_ref_cond_patch` — ネイティブ ref 注入（extra_conds パッチ）
+### 4.3 `_krea2_make_ref_cond_patch` — native ref injection (extra_conds patch)
 
-Krea2 コアモデル（`comfy/model_base.py` の `Krea2` クラス）は
-`extra_conds` が `reference_latents` と `reference_latents_method` を処理する。
+The Krea2 core model (`Krea2` class in `comfy/model_base.py`) consumes
+`reference_latents` / `reference_latents_method` produced by `extra_conds`.
 
-- `extra_conds()`: 出力 dict に `ref_latents`（`CONDList`）と
-  `ref_latents_method = "index_timestep_zero"` を追加
-- `extra_conds_shapes()`: メモリプランニング用に平坦化形状 `[1, 16, prod//16]` を追加
-- **二重注入防止**: `kwargs["reference_latents"]` が既にある（= `TextEncodeKrea2OstrisEdit`
-  併用時）か `out` に `ref_latents` が既にある場合は**スキップ**。
-  → モデルノード単体でも動き、VLM テキストエンコーダ併用時も安全。
+- `extra_conds()`: adds `ref_latents` (`CONDList`) and
+  `ref_latents_method = "index_timestep_zero"` to the output dict
+- `extra_conds_shapes()`: adds the flattened shape `[1, 16, prod//16]` for memory planning
+- **Double-injection guard**: skipped when `kwargs["reference_latents"]` already exists
+  (= when `TextEncodeKrea2OstrisEdit` is used in parallel) or `ref_latents` is already in `out`.
+  → Works standalone, and is safe to combine with a VLM text encoder.
 
-### 4.4 `_krea2_ref_pack` / `_krea2_patchify` — ref トークン化と RoPE 座標
+### 4.4 `_krea2_ref_pack` / `_krea2_patchify` — ref tokenization and RoPE positions
 
-`_krea2_patchify` は通常の画像トークン化 `(B,C,H,W) → (B, L, C·p²)`。
+`_krea2_patchify` is the regular image tokenization `(B,C,H,W) → (B, L, C·p²)`.
 
-`_krea2_ref_pack` は参照潜像をトークン化し、**軸 0 のインデックスを i+1** にする
-（text=0、ref1=1、ref2=2、… の ai-toolkit 規約）:
+`_krea2_ref_pack` tokenizes reference latents and sets the **axis-0 index to i+1**
+(the ai-toolkit convention: text=0, ref1=1, ref2=2, ...):
 
 ```
-rid[..., 0] = i        ← 参照インデックス（axis-0）
-rid[..., 1] = y グリッド
-rid[..., 2] = x グリッド
+rid[..., 0] = i        ← reference index (axis-0)
+rid[..., 1] = y grid
+rid[..., 2] = x grid
 ```
 
-- 5D 潜像 `(B, C, T, H, W)`（Wan21 VAE、T=1）は 4D に reshape
-- `pad_to_patch_size` + `repeat_to_batch_size` でバッチ整合
+- 5D latents `(B, C, T, H, W)` (Wan21 VAE, T=1) are reshaped to 4D
+- `pad_to_patch_size` + `repeat_to_batch_size` handle padding and batch alignment
 
-### 4.5 `_krea2_ref_attn_kv` — Attention の K/V capture / 注入
+### 4.5 `_krea2_ref_attn_kv` — Attention with K/V capture / injection
 
-Krea2 の `Attention` を再実装し、2 つの拡張ポイントを持つ:
+Re-implements Krea2 `Attention` with two extension points:
 
-- **capture モード**（`kv_capture`）: RoPE 適用後・GQA 展開前の `(k, v)` を記録
-- **cache モード**（`kv_cache`）: 計算済み ref K/V を `torch.cat` で**キー側に追加**
+- **capture mode** (`kv_capture`): records `(k, v)` after RoPE, before GQA expansion
+- **cache mode** (`kv_cache`): appends the precomputed ref K/V to the key side via `torch.cat`
 
-処理順: `wq/wk/wv/gate` → reshape → `qknorm` → `apply_rope` → capture/cache →
-GQA 展開（`repeat_interleave`）→ `optimized_attention_masked` → `wo(out·sigmoid(gate))`。
+Order: `wq/wk/wv/gate` → reshape → `qknorm` → `apply_rope` → capture/cache →
+GQA expansion (`repeat_interleave`) → `optimized_attention_masked` → `wo(out·sigmoid(gate))`.
 
-### 4.6 `_krea2_ref_precompute_kv` — t=0 参照専用パス
+### 4.6 `_krea2_ref_precompute_kv` — t=0 reference-only pass
 
-**kv_cache モードの核**。参照トークンだけを全ブロックに通し、各ブロックの
-post-RoPE K/V を記録する:
+The **core of kv_cache mode**. Runs only the reference tokens through all blocks and
+records each block's post-RoPE K/V:
 
-1. `_krea2_ref_pack` で `(reftok, refpos)` を生成
-2. `dit.first(reftok)` で埋め込み
-3. **t=0**（`timestep_embedding(zeros)`）のタイムベクトルで条件付け
-4. 28 ブロックを `kv_capture` 付きで前進し、`ref_kv` リスト（28 個の (k, v)）を得る
+1. `_krea2_ref_pack` produces `(reftok, refpos)`
+2. `dit.first(reftok)` embeds the tokens
+3. Conditioned on the **t=0** time vector (`timestep_embedding(zeros)`)
+4. Runs the 28 blocks with `kv_capture`, collecting `ref_kv` (28 (k, v) pairs)
 
-参照トークンはテキストやノイズ画像を見ないため、**1 回のパスが全デノイズステップに再利用**できる。
+Reference tokens never see text or noisy images, so **one pass serves the whole denoise**.
 
-### 4.7 `_krea2_forward_with_cached_refs` — デノイズ本体の forward
+### 4.7 `_krea2_forward_with_cached_refs` — the denoising forward
 
-通常の Krea2 forward の再実装。ライブシーケンスは「テキスト + ノイズ画像」のみで、
-各ブロックの attention にキャッシュ済み ref K/V を extra key として追加する:
+A re-implementation of the regular Krea2 forward. The live sequence is only
+"text + noisy image tokens"; each block's attention appends the cached ref K/V
+as extra keys:
 
-- 5D 入力（動画・temporal）は 4D に flatten、出力で復元
-- `_unpack_context` → `txtfusion` → `txtmlp` でテキストを処理
-- text 位置は axis-0=0、画像位置は y/x グリッドで RoPE 座標を構成
-- 出力は `dit.last` → 画像トークンのみ切り出し → patch 逆変換 → 元サイズ復元
+- 5D inputs (temporal) are flattened to 4D and restored on output
+- Text processed via `_unpack_context` → `txtfusion` → `txtmlp`
+- RoPE positions: text at axis-0=0, image tokens on a y/x grid
+- Output: `dit.last` → slice image tokens → patch unpatch → restore original size
 
-### 4.8 `_krea2_ref_fingerprint` — キャッシュの内容キー
+### 4.8 `_krea2_ref_fingerprint` — content key for the cache
 
-各ステップで `ref_latents` テンソルは再構築されるためオブジェクト ID は使えない。
-形状 + 和 + 二乗和をキーにして内容ベースでキャッシュを識別する。
+`ref_latents` tensors are rebuilt every step, so object identity cannot be used.
+Shape + sum + sum-of-squares serve as a content-based key.
 
-### 4.9 `_krea2_make_ref_kv_forward` — forward 差し替えの状態管理
+### 4.9 `_krea2_make_ref_kv_forward` — forward replacement state management
 
-`diffusion_model.forward` を差し替え、以下のロジックを実装:
+Replaces `diffusion_model.forward`:
 
-1. `ref_latents` が無ければ**元の forward にそのまま委譲**（ノード非 openpose 時と同一挙動）
-2. **新規実行検出**: sigma は実行内で単調減少する性質を使い、`sig > last_sigma` なら
-   新しい実行とみなしてキャッシュをクリア（`sample_sigmas[0]` との一致でも検出）
-3. キャッシュに無ければ `_krea2_ref_precompute_kv` で K/V を事前計算して保存
-4. `_krea2_forward_with_cached_refs` でデノイズ
+1. No `ref_latents` → **delegate to the original forward** (identical to non-openpose behavior)
+2. **New-run detection**: sigmas decrease monotonically within a run, so
+   `sig > last_sigma` (or matching `sample_sigmas[0]`) clears the cache
+3. On cache miss, `_krea2_ref_precompute_kv` computes and stores the K/V
+4. `_krea2_forward_with_cached_refs` runs the denoise
 
-### 4.10 `_apply_krea2_openpose_control` — ノードからのエントリポイント
+### 4.10 `_apply_krea2_openpose_control` — entry point from the node
 
-1. **ブロック LoRA**: `_krea2_build_block_patches`（既存関数）で
-   `diffusion_model.blocks.*` + `diffusion_model.txtfusion.*` の 256 キーを
-   `LoRAAdapter` として構築し、`add_patches(strength_patch=strength)` で適用
-2. **ref 注入**: `_krea2_fit_ref_image` → `vae.encode` → `_krea2_make_ref_cond_patch`
-   を `extra_conds` / `extra_conds_shapes` のオブジェクトパッチとして登録
-3. **kv_cache**: `use_kv_cache=True`（デフォルト）なら `diffusion_model.forward` を
-   `_krea2_make_ref_kv_forward` で差し替え
-4. vae / image 欠落時は LoRA のみ適用して警告ログ（ref 注入なしでもクラッシュしない）
+1. **Block LoRA**: `_krea2_build_block_patches` (existing) builds the 256 keys of
+   `diffusion_model.blocks.*` + `diffusion_model.txtfusion.*` as `LoRAAdapter` and
+   applies them via `add_patches(strength_patch=strength)`
+2. **Ref injection**: `_krea2_fit_ref_image` → `vae.encode` → `_krea2_make_ref_cond_patch`
+   registered as `extra_conds` / `extra_conds_shapes` object patches
+3. **kv_cache**: with `use_kv_cache=True` (default), `diffusion_model.forward` is replaced
+   by `_krea2_make_ref_kv_forward`
+4. Missing vae/image → LoRA-only with a warning log (no crash even without ref injection)
 
-### 4.11 排他性の保証（重要）
+### 4.11 Exclusivity Guarantee (important)
 
-| ルート | 変更 | 根拠 |
+| Route | Change | Basis |
 |---|---|---|
-| zimage | 無変更 | `_classify_controlnet_target` の分岐コードは 75f99be から同一 |
-| nunchaku_qwenimage | 無変更 | 同上 |
-| qwenimage_standard | 無変更 | 同上 |
-| krea2 depth | **インデントのみ** | `if/elif` 化に伴う字下げ（`git diff` で確認済み） |
-| krea2 openpose | 新規 | 新規関数群 + 分岐追加 |
+| zimage | unchanged | `_classify_controlnet_target` branch code identical since 75f99be |
+| nunchaku_qwenimage | unchanged | same |
+| qwenimage_standard | unchanged | same |
+| krea2 depth | **indentation only** | re-indented for the `if/elif` structure (verified via `git diff`) |
+| krea2 openpose | new | new functions + routing |
 
-- `use_kv_cache` は **optional** 入力（デフォルト True）なので既存ワークフローは互換。
-  openpose ルートでのみ参照され、他の 4 ルートには渡らない。
-- `_classify_controlnet_target` の判定順は zimage → nunchaku → qwenimage_standard → krea2。
-  `SingleStreamDiT` は ComfyUI core の `comfy/ldm/krea2/model.py` にのみ存在するため、
-  他モデルが Krea2 に誤分類されることはない。
+- `use_kv_cache` is an **optional** input (default True), so existing workflows stay
+  compatible. It is only referenced by the openpose route and never reaches the other 4.
+- `_classify_controlnet_target` checks zimage → nunchaku → qwenimage_standard → krea2 in order.
+  `SingleStreamDiT` exists only in `comfy/ldm/krea2/model.py`, so no other model family
+  can be misclassified as Krea2.
 
-### 4.12 検証結果
+### 4.12 Verification Results
 
-- 構文チェック / `python_embeded` での import 成功（INPUT_TYPES・シグネチャ確認）
-- ユニットテスト: patchify 形状、ref_pack の axis-0=1・グリッド・5D 処理、fingerprint、
-  1MP スナップ、排他ルート（zimage / nunchaku / qwenimage_standard / depth）無変更
-- **実機 INT8 検証**: HSWQ `moodyKrea2Mix_v50_sci_1off_convrot_int8.safetensors` 上で
-  `patch_weight_to_device` による bake を確認 → LoRA 差分が weight に反映
-  （相対変化 7.76%）。HSWQ v7 bake フック経由でも `int8_baked=256, patches_left=0` を確認。
-- 実機ログ: `route=krea2` → `sub-route: openpose` → `Applied 256 block LoRA patches` →
+- Syntax check / import via `python_embeded` succeeded (INPUT_TYPES and signature verified)
+- Unit tests: patchify shapes, ref_pack axis-0=1 grid / 5D handling, fingerprint,
+  1MP snap, and that the exclusive routes (zimage / nunchaku / qwenimage_standard / depth)
+  are unchanged
+- **Live INT8 verification**: on HSWQ `moodyKrea2Mix_v50_sci_1off_convrot_int8.safetensors`,
+  `patch_weight_to_device` bake confirmed the LoRA delta reaches the weights
+  (relative change 7.76%). The HSWQ v7 bake hook also reported
+  `int8_baked=256, patches_left=0`.
+- Live run log: `route=krea2` → `sub-route: openpose` → `Applied 256 block LoRA patches` →
   `control ref latent shape=(1, 16, 1, 128, 128)` → `kv_cache isolated-ref forward armed`
-  → 12/12 ステップ完走（エラーなし）。
+  → 12/12 steps completed (no errors).