[Docs]zh translated docs update (#3245)

* zh translated docs update

* update _toctree

docs/source/zh/_toctree.yml

@@ -4,51 +4,79 @@
   - local: quicktour
     title: 快速入门
   - local: stable_diffusion
-    title: Stable Diffusion
+    title: Effective and efficient diffusion
   - local: installation
     title: 安装
   title: 开始
 - sections:
+  - local: tutorials/tutorial_overview
+    title: Overview
+  - local: using-diffusers/write_own_pipeline
+    title: Understanding models and schedulers
   - local: tutorials/basic_training
     title: Train a diffusion model
   title: Tutorials
 - sections:
   - sections:
+    - local: using-diffusers/loading_overview
+      title: Overview
     - local: using-diffusers/loading
-      title: Loading Pipelines, Models, and Schedulers
+      title: Load pipelines, models, and schedulers
     - local: using-diffusers/schedulers
-      title: Using different Schedulers
-    - local: using-diffusers/configuration
-      title: Configuring Pipelines, Models, and Schedulers
+      title: Load and compare different schedulers
     - local: using-diffusers/custom_pipeline_overview
-      title: Loading and Adding Custom Pipelines
+      title: Load community pipelines
     - local: using-diffusers/kerascv
-      title: Using KerasCV Stable Diffusion Checkpoints in Diffusers
+      title: Load KerasCV Stable Diffusion checkpoints
     title: Loading & Hub
   - sections:
+    - local: using-diffusers/pipeline_overview
+      title: Overview
     - local: using-diffusers/unconditional_image_generation
-      title: Unconditional Image Generation
+      title: Unconditional image generation
     - local: using-diffusers/conditional_image_generation
-      title: Text-to-Image Generation
+      title: Text-to-image generation
     - local: using-diffusers/img2img
-      title: Text-Guided Image-to-Image
+      title: Text-guided image-to-image
     - local: using-diffusers/inpaint
-      title: Text-Guided Image-Inpainting
+      title: Text-guided image-inpainting
     - local: using-diffusers/depth2img
-      title: Text-Guided Depth-to-Image
-    - local: using-diffusers/controlling_generation
-      title: Controlling generation
+      title: Text-guided depth-to-image
     - local: using-diffusers/reusing_seeds
-      title: Reusing seeds for deterministic generation
+      title: Improve image quality with deterministic generation
     - local: using-diffusers/reproducibility
-      title: Reproducibility
+      title: Create reproducible pipelines
     - local: using-diffusers/custom_pipeline_examples
-      title: Community Pipelines
+      title: Community pipelines
     - local: using-diffusers/contribute_pipeline
-      title: How to contribute a Pipeline
+      title: How to contribute a community pipeline
     - local: using-diffusers/using_safetensors
       title: Using safetensors
+    - local: using-diffusers/stable_diffusion_jax_how_to
+      title: Stable Diffusion in JAX/Flax
+    - local: using-diffusers/weighted_prompts
+      title: Weighting Prompts
     title: Pipelines for Inference
+  - sections:
+    - local: training/overview
+      title: Overview
+    - local: training/unconditional_training
+      title: Unconditional image generation
+    - local: training/text_inversion
+      title: Textual Inversion
+    - local: training/dreambooth
+      title: DreamBooth
+    - local: training/text2image
+      title: Text-to-image
+    - local: training/lora
+      title: Low-Rank Adaptation of Large Language Models (LoRA)
+    - local: training/controlnet
+      title: ControlNet
+    - local: training/instructpix2pix
+      title: InstructPix2Pix Training
+    - local: training/custom_diffusion
+      title: Custom Diffusion
+    title: Training
   - sections:
     - local: using-diffusers/rl
       title: Reinforcement Learning
@@ -59,6 +87,8 @@
     title: Taking Diffusers Beyond Images
   title: Using Diffusers
 - sections:
+  - local: optimization/opt_overview
+    title: Overview
   - local: optimization/fp16
     title: Memory and Speed
   - local: optimization/torch2.0
@@ -69,32 +99,26 @@
     title: ONNX
   - local: optimization/open_vino
     title: OpenVINO
+  - local: optimization/coreml
+    title: Core ML
   - local: optimization/mps
     title: MPS
   - local: optimization/habana
     title: Habana Gaudi
+  - local: optimization/tome
+    title: Token Merging
   title: Optimization/Special Hardware
-- sections:
-  - local: training/overview
-    title: Overview
-  - local: training/unconditional_training
-    title: Unconditional Image Generation
-  - local: training/text_inversion
-    title: Textual Inversion
-  - local: training/dreambooth
-    title: DreamBooth
-  - local: training/text2image
-    title: Text-to-image
-  - local: training/lora
-    title: Low-Rank Adaptation of Large Language Models (LoRA)
-  title: Training
 - sections:
   - local: conceptual/philosophy
     title: Philosophy
+  - local: using-diffusers/controlling_generation
+    title: Controlled generation
   - local: conceptual/contribution
     title: How to contribute?
   - local: conceptual/ethical_guidelines
     title: Diffusers' Ethical Guidelines
+  - local: conceptual/evaluation
+    title: Evaluating Diffusion Models
   title: Conceptual Guides
 - sections:
   - sections:
@@ -118,6 +142,8 @@
       title: AltDiffusion
     - local: api/pipelines/audio_diffusion
       title: Audio Diffusion
+    - local: api/pipelines/audioldm
+      title: AudioLDM
     - local: api/pipelines/cycle_diffusion
       title: Cycle Diffusion
     - local: api/pipelines/dance_diffusion
@@ -128,6 +154,8 @@
       title: DDPM
     - local: api/pipelines/dit
       title: DiT
+    - local: api/pipelines/if
+      title: IF
     - local: api/pipelines/latent_diffusion
       title: Latent Diffusion
     - local: api/pipelines/paint_by_example
@@ -142,6 +170,8 @@
       title: Score SDE VE
     - local: api/pipelines/semantic_stable_diffusion
       title: Semantic Guidance
+    - local: api/pipelines/spectrogram_diffusion
+      title: "Spectrogram Diffusion"
     - sections:
       - local: api/pipelines/stable_diffusion/overview
         title: Overview
@@ -171,6 +201,8 @@
         title: MultiDiffusion Panorama
       - local: api/pipelines/stable_diffusion/controlnet
         title: Text-to-Image Generation with ControlNet Conditioning
+      - local: api/pipelines/stable_diffusion/model_editing
+        title: Text-to-Image Model Editing
       title: Stable Diffusion
     - local: api/pipelines/stable_diffusion_2
       title: Stable Diffusion 2
@@ -178,6 +210,10 @@
       title: Stable unCLIP
     - local: api/pipelines/stochastic_karras_ve
       title: Stochastic Karras VE
+    - local: api/pipelines/text_to_video
+      title: Text-to-Video
+    - local: api/pipelines/text_to_video_zero
+      title: Text-to-Video Zero
     - local: api/pipelines/unclip
       title: UnCLIP
     - local: api/pipelines/latent_diffusion_uncond
@@ -235,4 +271,4 @@
     - local: api/experimental/rl
       title: RL Planning
     title: Experimental Features
-  title: API
+  title: API
\ No newline at end of file

docs/source/zh/installation.mdx

@@ -12,7 +12,7 @@ specific language governing permissions and limitations under the License.
 
 # 安装
 
-安装🤗 Diffusers 到你正在使用的任何深度学习框架中。
+在你正在使用的任意深度学习框架中安装 🤗 Diffusers 。
 
 🤗 Diffusers已在Python 3.7+、PyTorch 1.7.0+和Flax上进行了测试。按照下面的安装说明，针对你正在使用的深度学习框架进行安装：
 
@@ -21,11 +21,11 @@ specific language governing permissions and limitations under the License.
 
 ## 使用pip安装
 
-你需要在[虚拟环境](https://docs.python.org/3/library/venv.html)中安装🤗 Diffusers 。
+你需要在[虚拟环境](https://docs.python.org/3/library/venv.html)中安装 🤗 Diffusers 。
 
 如果你对 Python 虚拟环境不熟悉，可以看看这个[教程](https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/).
 
-使用虚拟环境你可以轻松管理不同的项目，避免了依赖项之间的兼容性问题。
+在虚拟环境中，你可以轻松管理不同的项目，避免依赖项之间的兼容性问题。
 
 首先，在你的项目目录下创建一个虚拟环境：
 
@@ -39,7 +39,7 @@ python -m venv .env
 source .env/bin/activate
 ```
 
-现在你就可以安装 🤗 Diffusers了！使用下边这个命令：
+现在，你就可以安装 🤗 Diffusers了！使用下边这个命令：
 
 **PyTorch**
 
@@ -55,7 +55,7 @@ pip install diffusers["flax"]
 
 ## 从源代码安装
 
-在从源代码安装 `diffusers` 之前，你先确定你已经安装了 `torch` 和 `accelerate`。
+在从源代码安装 `diffusers` 之前，确保你已经安装了 `torch` 和 `accelerate`。
 
 `torch`的安装教程可以看 `torch` [文档](https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally).
 
@@ -65,17 +65,17 @@ pip install diffusers["flax"]
 pip install accelerate
 ```
 
-从源码安装 🤗 Diffusers 使用以下命令:
+从源码安装 🤗 Diffusers 需要使用以下命令:
 
 ```bash
 pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
 ```
 
 这个命令安装的是最新的 `main`版本，而不是最近的`stable`版。
-`main`是一直和最新进展保持一致的。比如，上次正式版发布了，有bug，新的正式版还没推出，但是`main`中可以看到这个bug被修复了。
-但是这也意味着 `main`版本并不总是稳定的。
+`main`是一直和最新进展保持一致的。比如，上次发布的正式版中有bug，在`main`中可以看到这个bug被修复了，但是新的正式版此时尚未推出。
+但是这也意味着 `main`版本不保证是稳定的。
 
-我们努力保持`main`版本正常运行,大多数问题都能在几个小时或一天之内解决
+我们努力保持`main`版本正常运行，大多数问题都能在几个小时或一天之内解决
 
 如果你遇到了问题，可以提 [Issue](https://github.com/huggingface/transformers/issues)，这样我们就能更快修复问题了。
 
@@ -105,8 +105,8 @@ pip install -e ".[torch]"
 pip install -e ".[flax]"
 ```
 
-这些命令将连接你克隆的版本库和你的 Python 库路径。
-现在，除了正常的库路径外，Python 还会在你克隆的文件夹内寻找。
+这些命令将连接到你克隆的版本库和你的 Python 库路径。
+现在，不只是在通常的库路径，Python 还会在你克隆的文件夹内寻找包。
 例如，如果你的 Python 包通常安装在 `~/anaconda3/envs/main/lib/python3.7/Site-packages/`，Python 也会搜索你克隆到的文件夹。`~/diffusers/`。
 
 <Tip warning={true}>
@@ -116,32 +116,31 @@ pip install -e ".[flax]"
 </Tip>
 
 
-现在你可以用下面的命令轻松地将你克隆的🤗Diffusers仓库更新到最新版本。
+现在你可以用下面的命令轻松地将你克隆的 🤗 Diffusers 库更新到最新版本。
 
 ```bash
 cd ~/diffusers/
 git pull
 ```
 
-你的Python环境将在下次运行时找到`main`版本的🤗 Diffusers。
+你的Python环境将在下次运行时找到`main`版本的 🤗 Diffusers。
 
-## 注意遥测日志
+## 注意 Telemetry 日志
 
-我们的库会在使用`from_pretrained()`请求期间收集信息。这些数据包括Diffusers和PyTorch/Flax的版本，请求的模型或管道，以及预训练检查点的路径（如果它被托管在Hub上）。
+我们的库会在使用`from_pretrained()`请求期间收集 telemetry 信息。这些数据包括Diffusers和PyTorch/Flax的版本，请求的模型或管道类，以及预训练检查点的路径（如果它被托管在Hub上的话）。
+这些使用数据有助于我们调试问题并确定新功能的开发优先级。
+Telemetry 数据仅在从 HuggingFace Hub 中加载模型和管道时发送，而不会在本地使用期间收集。
 
-这些使用数据有助于我们调试问题并优先考虑新功能。
-当从HuggingFace Hub加载模型和管道时才会发送遥测数据，并且在本地使用时不会收集数据。
+我们知道，并不是每个人都想分享这些的信息，我们尊重您的隐私，
+因此您可以通过在终端中设置 `DISABLE_TELEMETRY` 环境变量从而禁用 Telemetry 数据收集：
 
-我们知道并不是每个人都想分享这些的信息，我们尊重您的隐私，
-因此您可以通过在终端中设置“DISABLE_TELEMETRY”环境变量来禁用遥测数据的收集：
 
-
-在Linux/MacOS中:
+Linux/MacOS :
 ```bash
 export DISABLE_TELEMETRY=YES
 ```
 
-在Windows中:
+Windows :
 ```bash
 set DISABLE_TELEMETRY=YES
 ```
\ No newline at end of file