theluyuan/DiffSynth-Studio
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docs/zh/README.md
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@@ -26,58 +26,58 @@ graph LR;
本节介绍 `DiffSynth-Studio` 的基本使用方式，包括如何启用显存管理从而在极低显存的 GPU 上进行推理，以及如何训练任意基础模型、LoRA、ControlNet 等模型。
* [安装依赖](/docs/zh/Pipeline_Usage/Setup.md)
* [模型推理](/docs/zh/Pipeline_Usage/Model_Inference.md)
* [显存管理](/docs/zh/Pipeline_Usage/VRAM_management.md)
* [模型训练](/docs/zh/Pipeline_Usage/Model_Training.md)
* [环境变量](/docs/zh/Pipeline_Usage/Environment_Variables.md)
* [GPU/NPU 支持](/docs/zh/Pipeline_Usage/GPU_support.md)
* [安装依赖](./Pipeline_Usage/Setup.md)
* [模型推理](./Pipeline_Usage/Model_Inference.md)
* [显存管理](./Pipeline_Usage/VRAM_management.md)
* [模型训练](./Pipeline_Usage/Model_Training.md)
* [环境变量](./Pipeline_Usage/Environment_Variables.md)
* [GPU/NPU 支持](./Pipeline_Usage/GPU_support.md)
## Section 2: 模型详解
本节介绍 `DiffSynth-Studio` 所支持的 Diffusion 模型，部分模型 Pipeline 具备可控生成、并行加速等特色功能。
* [FLUX.1](/docs/zh/Model_Details/FLUX.md)
* [Wan](/docs/zh/Model_Details/Wan.md)
* [Qwen-Image](/docs/zh/Model_Details/Qwen-Image.md)
* [FLUX.2](/docs/zh/Model_Details/FLUX2.md)
* [Z-Image](/docs/zh/Model_Details/Z-Image.md)
* [FLUX.1](./Model_Details/FLUX.md)
* [Wan](./Model_Details/Wan.md)
* [Qwen-Image](./Model_Details/Qwen-Image.md)
* [FLUX.2](./Model_Details/FLUX2.md)
* [Z-Image](./Model_Details/Z-Image.md)
## Section 3: 训练框架
本节介绍 `DiffSynth-Studio` 中训练框架的设计思路，帮助开发者理解 Diffusion 模型训练算法的原理。
* [Diffusion 模型基本原理](/docs/zh/Training/Understanding_Diffusion_models.md)
* [标准监督训练](/docs/zh/Training/Supervised_Fine_Tuning.md)
* [在训练中启用 FP8 精度](/docs/zh/Training/FP8_Precision.md)
* [端到端的蒸馏加速训练](/docs/zh/Training/Direct_Distill.md)
* [两阶段拆分训练](/docs/zh/Training/Split_Training.md)
* [差分 LoRA 训练](/docs/zh/Training/Differential_LoRA.md)
* [Diffusion 模型基本原理](./Training/Understanding_Diffusion_models.md)
* [标准监督训练](./Training/Supervised_Fine_Tuning.md)
* [在训练中启用 FP8 精度](./Training/FP8_Precision.md)
* [端到端的蒸馏加速训练](./Training/Direct_Distill.md)
* [两阶段拆分训练](./Training/Split_Training.md)
* [差分 LoRA 训练](./Training/Differential_LoRA.md)
## Section 4: 模型接入
本节介绍如何将模型接入 `DiffSynth-Studio` 从而使用框架基础功能，帮助开发者为本项目提供新模型的支持，或进行私有化模型的推理和训练。
* [接入模型结构](/docs/zh/Developer_Guide/Integrating_Your_Model.md)
* [接入 Pipeline](/docs/zh/Developer_Guide/Building_a_Pipeline.md)
* [接入细粒度显存管理](/docs/zh/Developer_Guide/Enabling_VRAM_management.md)
* [接入模型训练](/docs/zh/Developer_Guide/Training_Diffusion_Models.md)
* [接入模型结构](./Developer_Guide/Integrating_Your_Model.md)
* [接入 Pipeline](./Developer_Guide/Building_a_Pipeline.md)
* [接入细粒度显存管理](./Developer_Guide/Enabling_VRAM_management.md)
* [接入模型训练](./Developer_Guide/Training_Diffusion_Models.md)
## Section 5: API 参考
本节介绍 `DiffSynth-Studio` 中的独立核心模块 `diffsynth.core`，介绍内部的功能是如何设计和运作的，开发者如有需要，可将其中的功能模块用于其他代码库的开发中。
* [`diffsynth.core.attention`](/docs/zh/API_Reference/core/attention.md): 注意力机制实现
* [`diffsynth.core.data`](/docs/zh/API_Reference/core/data.md): 数据处理算子与通用数据集
* [`diffsynth.core.gradient`](/docs/zh/API_Reference/core/gradient.md): 梯度检查点
* [`diffsynth.core.loader`](/docs/zh/API_Reference/core/loader.md): 模型下载与加载
* [`diffsynth.core.vram`](/docs/zh/API_Reference/core/vram.md): 显存管理
* [`diffsynth.core.attention`](./API_Reference/core/attention.md): 注意力机制实现
* [`diffsynth.core.data`](./API_Reference/core/data.md): 数据处理算子与通用数据集
* [`diffsynth.core.gradient`](./API_Reference/core/gradient.md): 梯度检查点
* [`diffsynth.core.loader`](./API_Reference/core/loader.md): 模型下载与加载
* [`diffsynth.core.vram`](./API_Reference/core/vram.md): 显存管理
## Section 6: 学术导引
本节介绍如何利用 `DiffSynth-Studio` 训练新的模型，帮助科研工作者探索新的模型技术。
* [从零开始训练模型](/docs/zh/Research_Tutorial/train_from_scratch.md)
* [从零开始训练模型](./Research_Tutorial/train_from_scratch.md)
* 推理改进优化技术【coming soon】
* 设计可控生成模型【coming soon】
* 创建新的训练范式【coming soon】
@@ -86,4 +86,4 @@ graph LR;
本节总结了开发者常见的问题，如果你在使用和开发中遇到了问题，请参考本节内容，如果仍无法解决，请到 GitHub 上给我们提 issue。
* [常见问题](/docs/zh/QA.md)
* [常见问题](./QA.md)