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README.md

@@ -61,18 +61,24 @@ The SAT code has already been updated, while the diffusers version is still unde
 
 Jump to a specific section:
 
-- [Quick Start](#Quick-Start)
-    - [SAT](#sat)
-    - [Diffusers](#Diffusers)
-- [CogVideoX-2B Video Works](#cogvideox-2b-gallery)
-- [Introduction to the CogVideoX Model](#Model-Introduction)
-- [Full Project Structure](#project-structure)
-    - [Inference](#inference)
-    - [SAT](#sat)
-    - [Tools](#tools)
-- [Introduction to CogVideo(ICLR'23) Model](#cogvideoiclr23)
-- [Citations](#Citation)
-- [Model License](#Model-License)
+- [Quick Start](#quick-start)
+  - [Prompt Optimization](#prompt-optimization)
+  - [SAT](#sat)
+  - [Diffusers](#diffusers)
+- [Gallery](#gallery)
+  - [CogVideoX-5B](#cogvideox-5b)
+  - [CogVideoX-2B](#cogvideox-2b)
+- [Model Introduction](#model-introduction)
+- [Friendly Links](#friendly-links)
+- [Project Structure](#project-structure)
+  - [Quick Start with Colab](#quick-start-with-colab)
+  - [Inference](#inference)
+  - [finetune](#finetune)
+  - [sat](#sat-1)
+  - [Tools](#tools)
+- [CogVideo(ICLR'23)](#cogvideoiclr23)
+- [Citation](#citation)
+- [Model-License](#model-license)
 
 ## Quick Start
 
@@ -321,6 +327,7 @@ works have already been adapted for CogVideoX, and we invite everyone to use the
 + [CogVideoX-Controlnet](https://github.com/TheDenk/cogvideox-controlnet): A simple ControlNet module code that includes the CogVideoX model.
 + [VideoTuna](https://github.com/VideoVerses/VideoTuna): VideoTuna is the first repo that integrates multiple AI video generation models for text-to-video, image-to-video, text-to-image generation.
 + [ConsisID](https://github.com/PKU-YuanGroup/ConsisID): An identity-preserving text-to-video generation model, bases on CogVideoX-5B, which keep the face consistent in the generated video by frequency decomposition.
++ [A Step by Step Tutorial](https://www.youtube.com/watch?v=5UCkMzP2VLE&ab_channel=SECourses): A step-by-step guide on installing and optimizing the CogVideoX1.5-5B-I2V model in Windows and cloud environments. Special thanks to the [FurkanGozukara](https://github.com/FurkanGozukara) for his effort and support!
 
 ## Project Structure
 

README_ja.md

@@ -62,15 +62,21 @@ SAT バージョンのコードは [こちら](https://huggingface.co/THUDM/CogV
 特定のセクションにジャンプ：
 
 - [クイックスタート](#クイックスタート)
-    - [SAT](#sat)
-    - [Diffusers](#Diffusers)
-- [CogVideoX-2B ギャラリー](#CogVideoX-2B-ギャラリー)
+  - [プロンプトの最適化](#プロンプトの最適化)
+  - [SAT](#sat)
+  - [Diffusers](#diffusers)
+- [Gallery](#gallery)
+  - [CogVideoX-5B](#cogvideox-5b)
+  - [CogVideoX-2B](#cogvideox-2b)
 - [モデル紹介](#モデル紹介)
+- [友好的リンク](#友好的リンク)
 - [プロジェクト構造](#プロジェクト構造)
-    - [推論](#推論)
-    - [sat](#sat)
-    - [ツール](#ツール)=
-- [CogVideo(ICLR'23)モデル紹介](#CogVideoICLR23)
+  - [Colabでのクイックスタート](#colabでのクイックスタート)
+  - [Inference](#inference)
+  - [finetune](#finetune)
+  - [sat](#sat-1)
+  - [ツール](#ツール)
+- [CogVideo(ICLR'23)](#cogvideoiclr23)
 - [引用](#引用)
 - [ライセンス契約](#ライセンス契約)
 
@@ -302,6 +308,7 @@ pipe.vae.enable_tiling()
 + [CogVideoX-Controlnet](https://github.com/TheDenk/cogvideox-controlnet): CogVideoXモデルを含むシンプルなControlNetモジュールのコード。
 + [VideoTuna](https://github.com/VideoVerses/VideoTuna): VideoTuna は、テキストからビデオ、画像からビデオ、テキストから画像生成のための複数のAIビデオ生成モデルを統合した最初のリポジトリです。
 + [ConsisID](https://github.com/PKU-YuanGroup/ConsisID): 一貫性のある顔を保持するために、周波数分解を使用するCogVideoX-5Bに基づいたアイデンティティ保持型テキストから動画生成モデル。
++ [ステップバイステップチュートリアル](https://www.youtube.com/watch?v=5UCkMzP2VLE&ab_channel=SECourses): WindowsおよびクラウドでのCogVideoX1.5-5B-I2Vモデルのインストールと最適化に関するステップバイステップガイド。[FurkanGozukara](https://github.com/FurkanGozukara)氏の尽力とサポートに感謝いたします！
 
 ## プロジェクト構造
 

README_zh.md

@@ -51,15 +51,21 @@ CogVideoX1.5-5B 系列模型支持 **10秒** 长度的视频和更高的分辨
 跳转到指定部分：
 
 - [快速开始](#快速开始)
-    - [SAT](#sat)
-    - [Diffusers](#Diffusers)
-- [CogVideoX-2B 视频作品](#cogvideox-2b-视频作品)
-- [CogVideoX模型介绍](#模型介绍)
+  - [提示词优化](#提示词优化)
+  - [SAT](#sat)
+  - [Diffusers](#diffusers)
+- [视频作品](#视频作品)
+  - [CogVideoX-5B](#cogvideox-5b)
+  - [CogVideoX-2B](#cogvideox-2b)
+- [模型介绍](#模型介绍)
+- [友情链接](#友情链接)
 - [完整项目代码结构](#完整项目代码结构)
-    - [Inference](#inference)
-    - [SAT](#sat)
-    - [Tools](#tools)
-- [CogVideo(ICLR'23)模型介绍](#cogvideoiclr23)
+  - [Colab 快速使用](#colab-快速使用)
+  - [inference](#inference)
+  - [finetune](#finetune)
+  - [sat](#sat-1)
+  - [tools](#tools)
+- [CogVideo(ICLR'23)](#cogvideoiclr23)
 - [引用](#引用)
 - [模型协议](#模型协议)
 
@@ -282,6 +288,7 @@ pipe.vae.enable_tiling()
 + [CogVideoX-Controlnet](https://github.com/TheDenk/cogvideox-controlnet): 一个包含 CogvideoX 模型的简单 Controlnet 模块的代码。
 + [VideoTuna](https://github.com/VideoVerses/VideoTuna)：VideoTuna 是首个集成多种 AI 视频生成模型的仓库，支持文本转视频、图像转视频、文本转图像生成。
 + [ConsisID](https://github.com/PKU-YuanGroup/ConsisID): 一种身份保持的文本到视频生成模型，基于 CogVideoX-5B，通过频率分解在生成的视频中保持面部一致性。
++ [教程](https://www.youtube.com/watch?v=5UCkMzP2VLE&ab_channel=SECourses): 一个关于在Windows和云环境中安装和优化CogVideoX1.5-5B-I2V模型的分步指南。特别感谢[FurkanGozukara](https://github.com/FurkanGozukara)的努力和支持！
 
 
 ## 完整项目代码结构