update cogvideo doc

docs/source/model/CogVideo.md

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-# CogVideoX
+# CogVideoX
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+## 相关链接
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+* 论文：[CogVideoX: Text-to-Video Diffusion Models with An Expert Transformer](https://arxiv.org/abs/2408.06072)
+* 模型
+    * CogVideoX-5B
+        * [HuggingFace](https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-5b)
+        * [ModelScope](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/CogVideoX-5b)
+
+## 模型介绍
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+CogVideoX 是由智谱团队训练并开源的视频生成模型，模型结构分为 Text Encoder、VAE、DiT。
+
+* Text Encoder 模型为 T5，与 Stable Diffusion 3 以及 FLUX 一致。
+* VAE 部分为 3D 的 Causal VAE，将 8x8x4 的区域压缩成一个 Embedding。其中视频的第一帧单独处理，后续的每 4 帧合并为一组 Embedding。
+* DiT 部分采用了与 Stable Diffusion 3 类似的结构，对视频进行 patch 化之后由连读的多个 transformer 模块处理。
+
+![image](https://github.com/user-attachments/assets/d1abec28-4a51-41b7-9f1d-be62d1975f52)
+
+CogVideoX-5B 模型可以生成长达 49 帧视频，FPS 为 8，效果如下：
+
+<video width="512" height="256" controls>
+  <source src="an astronaut riding a horse on Mars." type="video/mp4">
+您的浏览器不支持Video标签。
+</video>
+
+## 代码样例
+
+```python
+from diffsynth import ModelManager, save_video, CogVideoPipeline
+import torch
+
+
+model_manager = ModelManager(torch_dtype=torch.bfloat16, model_id_list=["CogVideoX-5B"])
+pipe = CogVideoPipeline.from_model_manager(model_manager)
+video = pipe(
+    prompt="a dog",
+    height=480, width=720,
+    cfg_scale=7.0, num_inference_steps=200
+)
+save_video(video, "video.mp5", fps=8, quality=5)
+```