From e7a35ea33bf4e03fbbe04b2b63fda7b6fae85eee Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: zR <2448370773@qq.com>
Date: Wed, 13 Nov 2024 17:06:16 +0800
Subject: [PATCH] update friendly link

---
 .gitignore   | 3 ++-
 README.md    | 3 ++-
 README_ja.md | 3 ++-
 README_zh.md | 4 +++-
 4 files changed, 9 insertions(+), 4 deletions(-)

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 9669d70..6be6f4b 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -7,4 +7,5 @@ logs/
 *.DS_Store
 .idea
 output*
-test*
\ No newline at end of file
+test*
+venv
\ No newline at end of file
diff --git a/README.md b/README.md
index b36c9e3..67c6a21 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -22,7 +22,7 @@ Experience the CogVideoX-5B model online at <a href="https://huggingface.co/spac
 
 ## Project Updates
 
-- 🔥🔥 **News**: ```2024/11/14```: We released the `CogVideoX1.5` model in the diffusers version. Only minor parameter adjustments are needed to continue using previous code.
+- 🔥🔥 **News**: ```2024/11/15```: We released the `CogVideoX1.5` model in the diffusers version. Only minor parameter adjustments are needed to continue using previous code.
 - 🔥 News: ```2024/11/08```: We have released the CogVideoX1.5 model. CogVideoX1.5 is an upgraded version of the open-source model CogVideoX.
 The CogVideoX1.5-5B series supports 10-second videos with higher resolution, and CogVideoX1.5-5B-I2V supports video generation at any resolution. 
 The SAT code has already been updated, while the diffusers version is still under adaptation. Download the SAT version code [here](https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX1.5-5B-SAT).
@@ -319,6 +319,7 @@ works have already been adapted for CogVideoX, and we invite everyone to use the
   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.
 + [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.
 
 ## Project Structure
 
diff --git a/README_ja.md b/README_ja.md
index cc7ad6f..375ba03 100644
--- a/README_ja.md
+++ b/README_ja.md
@@ -22,7 +22,7 @@
 
 ## 更新とニュース
 
-- 🔥🔥 **ニュース**: ```2024/11/14```: `CogVideoX1.5`モデルのdiffusersバージョンをリリースしました。わずかなパラメータ調整で以前のコードをそのまま利用可能です。
+- 🔥🔥 **ニュース**: ```2024/11/15```: `CogVideoX1.5`モデルのdiffusersバージョンをリリースしました。わずかなパラメータ調整で以前のコードをそのまま利用可能です。
 - 🔥 **ニュース**: ```2024/11/08```: `CogVideoX1.5` モデルをリリースしました。CogVideoX1.5 は CogVideoX オープンソースモデルのアップグレードバージョンです。
 CogVideoX1.5-5B シリーズモデルは、10秒 長の動画とより高い解像度をサポートしており、`CogVideoX1.5-5B-I2V` は任意の解像度での動画生成に対応しています。
 SAT コードはすでに更新されており、`diffusers` バージョンは現在適応中です。
@@ -300,6 +300,7 @@ pipe.vae.enable_tiling()
 + [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。
 + [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。
 
 ## プロジェクト構造
 
diff --git a/README_zh.md b/README_zh.md
index ea377e9..d1ddafc 100644
--- a/README_zh.md
+++ b/README_zh.md
@@ -22,7 +22,7 @@
 
 ## 项目更新
 
-- 🔥🔥 **News**: ```2024/11/14```: 我们发布 `CogVideoX1.5` 模型的diffusers版本，仅需调整部分参数仅可沿用之前的代码。
+- 🔥🔥 **News**: ```2024/11/15```: 我们发布 `CogVideoX1.5` 模型的diffusers版本，仅需调整部分参数仅可沿用之前的代码。
 - 🔥 **News**: ```2024/11/08```: 我们发布 `CogVideoX1.5` 模型。CogVideoX1.5 是 CogVideoX 开源模型的升级版本。 
 CogVideoX1.5-5B 系列模型支持 **10秒** 长度的视频和更高的分辨率，其中 `CogVideoX1.5-5B-I2V` 支持 **任意分辨率** 的视频生成，SAT代码已经更新。`diffusers`版本还在适配中。SAT版本代码前往 [这里](https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX1.5-5B-SAT) 下载。
 - 🔥**News**: ```2024/10/13```: 成本更低，单卡4090可微调 `CogVideoX-5B`
@@ -280,6 +280,8 @@ pipe.vae.enable_tiling()
 + [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。
 + [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。
+
 
 ## 完整项目代码结构