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README_zh.md

@@ -18,6 +18,8 @@ DiffSynth 目前包括两个开源项目：
 * [DiffSynth-Studio](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio): 聚焦于激进的技术探索，面向学术界，提供更前沿的模型能力支持。
 * [DiffSynth-Engine](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Engine): 聚焦于稳定的模型部署，面向工业界，提供更高的计算性能与更稳定的功能。
 
+[DiffSynth-Studio](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio) 与 [DiffSynth-Engine](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Engine) 作为魔搭社区 [AIGC 专区](https://modelscope.cn/aigc/home) 的核心技术支撑，提供了强大的AI生成内容能力。欢迎体验我们精心打造的产品化功能，开启您的AI创作之旅！
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 ## 安装
 
 从源码安装（推荐）：
@@ -339,10 +341,13 @@ https://github.com/Artiprocher/DiffSynth-Studio/assets/35051019/59fb2f7b-8de0-44
 
 - **2025年6月15日** ModelScope 官方评测框架 [EvalScope](https://github.com/modelscope/evalscope) 现已支持文生图生成评测。请参考[最佳实践](https://evalscope.readthedocs.io/zh-cn/latest/best_practice/t2i_eval.html)指南进行尝试。
 
-- **2025年3月31日** 我们支持 InfiniteYou，一种用于 FLUX 的人脸特征保留方法。更多细节请参考 [./examples/InfiniteYou/](./examples/InfiniteYou/)。
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 - **2025年3月25日** 我们的新开源项目 [DiffSynth-Engine](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Engine) 现已开源！专注于稳定的模型部署，面向工业界，提供更好的工程支持、更高的计算性能和更稳定的功能。
 
+<details>
+<summary>更多</summary>
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+- **2025年3月31日** 我们支持 InfiniteYou，一种用于 FLUX 的人脸特征保留方法。更多细节请参考 [./examples/InfiniteYou/](./examples/InfiniteYou/)。
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 - **2025年3月13日** 我们支持 HunyuanVideo-I2V，即腾讯开源的 HunyuanVideo 的图像到视频生成版本。更多细节请参考 [./examples/HunyuanVideo/](./examples/HunyuanVideo/)。
 
 - **2025年2月25日** 我们支持 Wan-Video，这是阿里巴巴开源的一系列最先进的视频合成模型。详见 [./examples/wanvideo/](./examples/wanvideo/)。
@@ -417,3 +422,5 @@ https://github.com/Artiprocher/DiffSynth-Studio/assets/35051019/59fb2f7b-8de0-44
   - [项目页面](https://ecnu-cilab.github.io/DiffSynth.github.io/)。
   - 源代码已发布在 [EasyNLP](https://github.com/alibaba/EasyNLP/tree/master/diffusion/DiffSynth)。
   - 技术报告（ECML PKDD 2024）已发布于 [arXiv](https://arxiv.org/abs/2308.03463)。
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+</details>