From f8c8c2914e975749a546126d71f747f69985ae3d Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: zR <2448370773@qq.com>
Date: Sat, 19 Oct 2024 01:13:20 +0800
Subject: [PATCH] friendly link update

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 README.md    | 27 ++++++++++++++++++++-------
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 README_zh.md | 25 +++++++++++++++++--------
 3 files changed, 60 insertions(+), 24 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index eba0a4c..a27782c 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -22,8 +22,15 @@ Experience the CogVideoX-5B model online at <a href="https://huggingface.co/spac
 
 ## Project Updates
 
-- 🔥🔥 **News**: ```2024/10/13```: A more cost-effective fine-tuning framework for `CogVideoX-5B` that works with a single 4090 GPU, [cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory), has been released. It supports fine-tuning with multiple resolutions. Feel free to use it!
-- 🔥 **News**: ```2024/10/10```: We have updated our technical report. Please click [here](https://arxiv.org/pdf/2408.06072) to view it. More training details and a demo have been added. To see the demo, click [here](https://yzy-thu.github.io/CogVideoX-demo/).- 🔥 **News**: ```2024/10/09```: We have publicly released the [technical documentation](https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/DHCjw1TrJiTyeukfc9RceoSRnCh) for CogVideoX fine-tuning on Feishu, further increasing distribution flexibility. All examples in the public documentation can be fully reproduced.
+- 🔥🔥 **News**: ```2024/10/13```: A more cost-effective fine-tuning framework for `CogVideoX-5B` that works with a single
+  4090 GPU, [cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory), has been released. It supports
+  fine-tuning with multiple resolutions. Feel free to use it!
+- 🔥 **News**: ```2024/10/10```: We have updated our technical report. Please
+  click [here](https://arxiv.org/pdf/2408.06072) to view it. More training details and a demo have been added. To see
+  the demo, click [here](https://yzy-thu.github.io/CogVideoX-demo/).- 🔥 **News**: ```2024/10/09```: We have publicly
+  released the [technical documentation](https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/DHCjw1TrJiTyeukfc9RceoSRnCh) for CogVideoX
+  fine-tuning on Feishu, further increasing distribution flexibility. All examples in the public documentation can be
+  fully reproduced.
 - 🔥 **News**: ```2024/9/19```: We have open-sourced the CogVideoX series image-to-video model **CogVideoX-5B-I2V**.
   This model can take an image as a background input and generate a video combined with prompt words, offering greater
   controllability. With this, the CogVideoX series models now support three tasks: text-to-video generation, video
@@ -295,10 +302,16 @@ works have already been adapted for CogVideoX, and we invite everyone to use the
   Space image provided by community members.
 + [Interior Design Fine-Tuning Model](https://huggingface.co/collections/bertjiazheng/koolcogvideox-66e4762f53287b7f39f8f3ba):
   is a fine-tuned model based on CogVideoX, specifically designed for interior design.
-+ [xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT): xDiT is a scalable inference engine for Diffusion Transformers (DiTs) 
-   on multiple GPU Clusters. xDiT supports real-time image and video generations services.
-[cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory): A cost-effective 
-   fine-tuning framework for CogVideoX, compatible with the `diffusers` version model. Supports more resolutions, and fine-tuning CogVideoX-5B can be done with a single 4090 GPU.
++ [xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT): xDiT is a scalable inference engine for Diffusion Transformers (DiTs)
+  on multiple GPU Clusters. xDiT supports real-time image and video generations services.
+  [cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory): A cost-effective
+  fine-tuning framework for CogVideoX, compatible with the `diffusers` version model. Supports more resolutions, and
+  fine-tuning CogVideoX-5B can be done with a single 4090 GPU.
++ [CogVideoX-Interpolation](https://github.com/feizc/CogvideX-Interpolation): A pipeline based on the modified CogVideoX
+  structure, aimed at providing greater flexibility for keyframe interpolation generation.
++ [DiffSynth-Studio](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio): DiffSynth Studio is a diffusion engine. It has
+  restructured the architecture, including text encoders, UNet, VAE, etc., enhancing computational performance while
+  maintaining compatibility with open-source community models. The framework has been adapted for CogVideoX.
 
 ## Project Structure
 
@@ -365,7 +378,7 @@ This folder contains some tools for model conversion / caption generation, etc.
 + [llm_flux_cogvideox](tools/llm_flux_cogvideox/llm_flux_cogvideox.py): Automatically generate videos using an
   open-source local large language model + Flux + CogVideoX.
 + [parallel_inference_xdit](tools/parallel_inference/parallel_inference_xdit.py):
-Supported by [xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT), parallelize the
+  Supported by [xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT), parallelize the
   video generation process on multiple GPUs.
 
 ## CogVideo(ICLR'23)
diff --git a/README_ja.md b/README_ja.md
index 04a9797..69b46b6 100644
--- a/README_ja.md
+++ b/README_ja.md
@@ -22,9 +22,15 @@
 
 ## 更新とニュース
 
-- 🔥🔥 **ニュース**: ```2024/10/13```: コスト削減のため、単一の4090 GPUで`CogVideoX-5B`を微調整できるフレームワーク [cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory) がリリースされました。複数の解像度での微調整に対応しています。ぜひご利用ください！- 🔥**ニュース**: ```2024/10/10```: 技術報告書を更新し、より詳細なトレーニング情報とデモを追加しました。
-- 🔥 **ニュース**: ```2024/10/10```: 技術報告書を更新しました。[こちら](https://arxiv.org/pdf/2408.06072) をクリックしてご覧ください。さらにトレーニングの詳細とデモを追加しました。デモを見るには[こちら](https://yzy-thu.github.io/CogVideoX-demo/)をクリックしてください。
-- 🔥**ニュース**: ```2024/10/09```: 飛書の[技術ドキュメント](https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/DHCjw1TrJiTyeukfc9RceoSRnCh)でCogVideoXの微調整ガイドを公開しています。分配の自由度をさらに高めるため、公開されているドキュメント内のすべての例が完全に再現可能です。
+- 🔥🔥 **ニュース**: ```2024/10/13```: コスト削減のため、単一の4090 GPUで`CogVideoX-5B`
+  を微調整できるフレームワーク [cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory)
+  がリリースされました。複数の解像度での微調整に対応しています。ぜひご利用ください！- 🔥**ニュース**: ```2024/10/10```:
+  技術報告書を更新し、より詳細なトレーニング情報とデモを追加しました。
+- 🔥 **ニュース**: ```2024/10/10```: 技術報告書を更新しました。[こちら](https://arxiv.org/pdf/2408.06072)
+  をクリックしてご覧ください。さらにトレーニングの詳細とデモを追加しました。デモを見るには[こちら](https://yzy-thu.github.io/CogVideoX-demo/)
+  をクリックしてください。
+- 🔥**ニュース**: ```2024/10/09```: 飛書の[技術ドキュメント](https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/DHCjw1TrJiTyeukfc9RceoSRnCh)
+  でCogVideoXの微調整ガイドを公開しています。分配の自由度をさらに高めるため、公開されているドキュメント内のすべての例が完全に再現可能です。
 - 🔥**ニュース**: ```2024/9/19```: CogVideoXシリーズの画像生成ビデオモデル **CogVideoX-5B-I2V**
   をオープンソース化しました。このモデルは、画像を背景入力として使用し、プロンプトワードと組み合わせてビデオを生成することができ、より高い制御性を提供します。これにより、CogVideoXシリーズのモデルは、テキストからビデオ生成、ビデオの継続、画像からビデオ生成の3つのタスクをサポートするようになりました。オンラインでの[体験](https://huggingface.co/spaces/THUDM/CogVideoX-5B-Space)
   をお楽しみください。
@@ -259,8 +265,10 @@ pipe.vae.enable_tiling()
 
 コミュニティからの貢献を大歓迎し、私たちもオープンソースコミュニティに積極的に貢献しています。以下の作品はすでにCogVideoXに対応しており、ぜひご利用ください：
 
-+ [CogVideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/CogVideoX-Fun): CogVideoX-Funは、CogVideoXアーキテクチャを基にした改良パイプラインで、自由な解像度と複数の起動方法をサポートしています。
-+ [CogStudio](https://github.com/pinokiofactory/cogstudio): CogVideo の Gradio Web UI の別のリポジトリ。より高機能な Web UI をサポートします。
++ [CogVideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/CogVideoX-Fun):
+  CogVideoX-Funは、CogVideoXアーキテクチャを基にした改良パイプラインで、自由な解像度と複数の起動方法をサポートしています。
++ [CogStudio](https://github.com/pinokiofactory/cogstudio): CogVideo の Gradio Web UI の別のリポジトリ。より高機能な Web
+  UI をサポートします。
 + [Xorbits Inference](https://github.com/xorbitsai/inference):
   強力で包括的な分散推論フレームワークであり、ワンクリックで独自のモデルや最新のオープンソースモデルを簡単にデプロイできます。
 + [ComfyUI-CogVideoXWrapper](https://github.com/kijai/ComfyUI-CogVideoXWrapper)
@@ -268,8 +276,14 @@ pipe.vae.enable_tiling()
 + [VideoSys](https://github.com/NUS-HPC-AI-Lab/VideoSys): VideoSysは、使いやすく高性能なビデオ生成インフラを提供し、最新のモデルや技術を継続的に統合しています。
 + [AutoDLイメージ](https://www.codewithgpu.com/i/THUDM/CogVideo/CogVideoX-5b-demo): コミュニティメンバーが提供するHuggingface
   Spaceイメージのワンクリックデプロイメント。
-+ [インテリアデザイン微調整モデル](https://huggingface.co/collections/bertjiazheng/koolcogvideox-66e4762f53287b7f39f8f3ba): は、CogVideoXを基盤にした微調整モデルで、インテリアデザイン専用に設計されています。
-+ [xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT): xDiTは、複数のGPUクラスター上でDiTsを並列推論するためのエンジンです。xDiTはリアルタイムの画像およびビデオ生成サービスをサポートしています。
++ [インテリアデザイン微調整モデル](https://huggingface.co/collections/bertjiazheng/koolcogvideox-66e4762f53287b7f39f8f3ba):
+  は、CogVideoXを基盤にした微調整モデルで、インテリアデザイン専用に設計されています。
++ [xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT):
+  xDiTは、複数のGPUクラスター上でDiTsを並列推論するためのエンジンです。xDiTはリアルタイムの画像およびビデオ生成サービスをサポートしています。
++ [CogVideoX-Interpolation](https://github.com/feizc/CogvideX-Interpolation):
+  キーフレーム補間生成において、より大きな柔軟性を提供することを目的とした、CogVideoX構造を基にした修正版のパイプライン。
++ [DiffSynth-Studio](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio): DiffSynth
+  Studioは、拡散エンジンです。テキストエンコーダー、UNet、VAEなどを含むアーキテクチャを再構築し、オープンソースコミュニティモデルとの互換性を維持しつつ、計算性能を向上させました。このフレームワークはCogVideoXに適応しています。
 
 ## プロジェクト構造
 
@@ -329,10 +343,10 @@ pipe.vae.enable_tiling()
 + [llm_flux_cogvideox](tools/llm_flux_cogvideox/llm_flux_cogvideox.py): オープンソースのローカル大規模言語モデル +
   Flux + CogVideoX を使用して自動的に動画を生成します。
 + [parallel_inference_xdit](tools/parallel_inference/parallel_inference_xdit.py)：
-[xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT)
+  [xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT)
   によってサポートされ、ビデオ生成プロセスを複数の GPU で並列化します。
 + [cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory): CogVideoXの低コスト微調整フレームワークで、
-`diffusers`バージョンのモデルに適応しています。より多くの解像度に対応し、単一の4090 GPUでCogVideoX-5Bの微調整が可能です。
+  `diffusers`バージョンのモデルに適応しています。より多くの解像度に対応し、単一の4090 GPUでCogVideoX-5Bの微調整が可能です。
 
 ## CogVideo(ICLR'23)
 
diff --git a/README_zh.md b/README_zh.md
index f96ac7d..9f84f84 100644
--- a/README_zh.md
+++ b/README_zh.md
@@ -23,9 +23,12 @@
 
 ## 项目更新
 
-- 🔥🔥 **News**: ```2024/10/13```: 成本更低，单卡4090可微调`CogVideoX-5B`的微调框架[cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory)已经推出，多种分辨率微调，欢迎使用。
-- 🔥 **News**: ```2024/10/10```: 我们更新了我们的技术报告,请点击 [这里](https://arxiv.org/pdf/2408.06072) 查看，附上了更多的训练细节和demo，关于demo，点击[这里](https://yzy-thu.github.io/CogVideoX-demo/) 查看。
-- 🔥 **News**: ```2024/10/09```: 我们在飞书[技术文档](https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/DHCjw1TrJiTyeukfc9RceoSRnCh")公开CogVideoX微调指导，以进一步增加分发自由度，公开文档中所有示例可以完全复现
+- 🔥🔥 **News**: ```2024/10/13```: 成本更低，单卡4090可微调`CogVideoX-5B`
+  的微调框架[cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory)已经推出，多种分辨率微调，欢迎使用。
+- 🔥 **News**: ```2024/10/10```: 我们更新了我们的技术报告,请点击 [这里](https://arxiv.org/pdf/2408.06072)
+  查看，附上了更多的训练细节和demo，关于demo，点击[这里](https://yzy-thu.github.io/CogVideoX-demo/) 查看。
+- 🔥 **News**: ```2024/10/09```: 我们在飞书[技术文档](https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/DHCjw1TrJiTyeukfc9RceoSRnCh")
+  公开CogVideoX微调指导，以进一步增加分发自由度，公开文档中所有示例可以完全复现
 - 🔥 **News**: ```2024/9/19```: 我们开源 CogVideoX 系列图生视频模型 **CogVideoX-5B-I2V**
   。该模型可以将一张图像作为背景输入，结合提示词一起生成视频，具有更强的可控性。
   至此，CogVideoX系列模型已经支持文本生成视频，视频续写，图片生成视频三种任务。欢迎前往在线[体验](https://huggingface.co/spaces/THUDM/CogVideoX-5B-Space)。
@@ -251,16 +254,21 @@ pipe.vae.enable_tiling()
 ## 友情链接
 
 我们非常欢迎来自社区的贡献，并积极的贡献开源社区。以下作品已经对CogVideoX进行了适配，欢迎大家使用:
-+ [CogVideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/CogVideoX-Fun): CogVideoX-Fun是一个基于CogVideoX结构修改后的的pipeline，支持自由的分辨率，多种启动方式。
+
++ [CogVideoX-Fun](https://github.com/aigc-apps/CogVideoX-Fun):
+  CogVideoX-Fun是一个基于CogVideoX结构修改后的的pipeline，支持自由的分辨率，多种启动方式。
 + [CogStudio](https://github.com/pinokiofactory/cogstudio): CogVideo 的 Gradio Web UI单独实现仓库，支持更多功能的 Web UI。
 + [Xorbits Inference](https://github.com/xorbitsai/inference): 性能强大且功能全面的分布式推理框架，轻松一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型。
 + [ComfyUI-CogVideoXWrapper](https://github.com/kijai/ComfyUI-CogVideoXWrapper) 使用ComfyUI框架，将CogVideoX加入到你的工作流中。
 + [VideoSys](https://github.com/NUS-HPC-AI-Lab/VideoSys): VideoSys 提供了易用且高性能的视频生成基础设施，支持完整的管道，并持续集成最新的模型和技术。
 + [AutoDL镜像](https://www.codewithgpu.com/i/THUDM/CogVideo/CogVideoX-5b-demo): 由社区成员提供的一键部署Huggingface
   Space镜像。
-+ [室内设计微调模型](https://huggingface.co/collections/bertjiazheng/koolcogvideox-66e4762f53287b7f39f8f3ba) 基于 CogVideoX的微调模型，它专为室内设计而设计
++ [室内设计微调模型](https://huggingface.co/collections/bertjiazheng/koolcogvideox-66e4762f53287b7f39f8f3ba) 基于
+  CogVideoX的微调模型，它专为室内设计而设计
 + [xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT): xDiT是一个用于在多GPU集群上对DiTs并行推理的引擎。xDiT支持实时图像和视频生成服务。
-
++ [CogVideoX-Interpolation](https://github.com/feizc/CogvideX-Interpolation): 基于 CogVideoX 结构修改的管道，旨在为关键帧插值生成提供更大的灵活性。
++ [DiffSynth-Studio](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio): DiffSynth 工作室是一款扩散引擎。重构了架构，包括文本编码器、UNet、VAE
+  等，在保持与开源社区模型兼容性的同时，提升了计算性能。该框架已经适配 CogVideoX。
 
 ## 完整项目代码结构
 
@@ -318,9 +326,10 @@ pipe.vae.enable_tiling()
 + [llm_flux_cogvideox](tools/llm_flux_cogvideox/llm_flux_cogvideox.py): 使用开源本地大语言模型 + Flux +
   CogVideoX实现自动化生成视频。
 + [parallel_inference_xdit](tools/parallel_inference/parallel_inference_xdit.py):
-在多个 GPU 上并行化视频生成过程，
+  在多个 GPU 上并行化视频生成过程，
   由[xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT)提供支持。
-+ [cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory): CogVideoX低成文微调框架，适配`diffusers`版本模型。支持更多分辨率，单卡4090即可微调 CogVideoX-5B 。
++ [cogvideox-factory](https://github.com/a-r-r-o-w/cogvideox-factory): CogVideoX低成文微调框架，适配`diffusers`
+  版本模型。支持更多分辨率，单卡4090即可微调 CogVideoX-5B 。
 
 ## CogVideo(ICLR'23)