I have translated the inference part in README_zh.md

LICENSE.txt

@@ -71,4 +71,4 @@ Tencent endeavors to promote safe and fair use of its tools and features, includ
 16.	For any use intended to discriminate against or harm individuals or groups based on protected characteristics or categories, online or offline social behavior or known or predicted personal or personality characteristics;
 17.	To intentionally exploit any of the vulnerabilities of a specific group of persons based on their age, social, physical or mental characteristics, in order to materially distort the behavior of a person pertaining to that group in a manner that causes or is likely to cause that person or another person physical or psychological harm;
 18.	For military purposes;
-19.	To engage in the unauthorized or unlicensed practice of any profession including, but not limited to, financial, legal, medical/health, or other professional practices.
+19.	To engage in the unauthorized or unlicensed practice of any profession including, but not limited to, financial, legal, medical/health, or other professional practices.

README_zh.md

@@ -0,0 +1,157 @@
+
+
+## 🔑 Inference
+
+### 在Gradio上使用
+
+确保在运行以下命令之前激活conda环境。
+
+
+```shell
+# 默认启动中文的UI界面
+python app/hydit_app.py
+
+# 使用Flash Attention加速
+python app/hydit_app.py --infer-mode fa
+
+# 如果GPU内存不足，您可以禁用增强模型。
+# The enhancement will be unavailable until you restart the app without the `--no-enhance` flag. 
+
+#在重新启动应用程序并且不带 `--no-enhance` 之前，增强功能将不可用。
+python app/hydit_app.py --no-enhance
+
+# 启动英文的UI界面
+python app/hydit_app.py --lang en
+
+# Start a multi-turn T2I generation UI. 启动多轮文本生成图像生成界面 
+# 如果你的 GPU 内存少于 32GB，使用 `--load-4bit` 以启用 4 位量化，这至少需要 22GB 的内存。
+python app/multiTurnT2I_app.py
+```
+示例程序可以通过访问 http://0.0.0.0:443获取 。需要注意的是，这里的 0.0.0.0 需要替换为你的服务器IP地址。
+
+### 使用🤗 Diffusers
+
+请预先安装 PyTorch 2.0 或更高版本，以满足 diffusers 库指定版本的要求。
+
+
+
+安装 🤗 diffusers，确保版本至少为 0.28.1：
+```shell
+pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git
+```
+或
+```shell
+pip install diffusers
+```
+您可以使用以下 Python 脚本通过中文和英文提示生成图像：
+
+```py
+import torch
+from diffusers import HunyuanDiTPipeline
+
+pipe = HunyuanDiTPipeline.from_pretrained("Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT-Diffusers", torch_dtype=torch.float16)
+pipe.to("cuda")
+
+# 你也可以使用英文提示，HunyuanDiT支持中英文提示
+# prompt = "An astronaut riding a horse"
+prompt = "一个宇航员在骑马"
+image = pipe(prompt).images[0]
+```
+
+您可以使用我们的蒸馏模型来更快地生成图像：
+```py
+import torch
+from diffusers import HunyuanDiTPipeline
+
+pipe = HunyuanDiTPipeline.from_pretrained("Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT-Diffusers-Distilled", torch_dtype=torch.float16)
+pipe.to("cuda")
+
+# 你也可以使用英文提示，HunyuanDiT支持中英文提示
+# prompt = "An astronaut riding a horse"
+prompt = "一个宇航员在骑马"
+image = pipe(prompt, num_inference_steps=25).images[0]
+```
+更多详细信息可以查阅：[HunyuanDiT-Diffusers-Distilled](https://huggingface.co/Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT-Diffusers-Distilled)
+
+### 使用命令行
+
+我们提供了几种命令以快速开始
+
+```shell
+# 提示增强 + 文本生成图像。Torch 模式。
+python sample_t2i.py --prompt "渔舟唱晚"
+
+# 仅文本生成图像。Torch 模式。
+python sample_t2i.py --prompt "渔舟唱晚" --no-enhance
+
+# 仅文本生成图像。Flash Attention 模式。
+python sample_t2i.py --infer-mode fa --prompt "渔舟唱晚"
+
+# 生成其他尺寸的图像。
+python sample_t2i.py --prompt "渔舟唱晚" --image-size 1280 768
+
+# 提示增强 + 文本生成图像。使用 4 位量化加载 DialogGen，但可能会降低性能。
+python sample_t2i.py --prompt "渔舟唱晚"  --load-4bit
+
+```
+
+更多prompts样例可以查阅 [example_prompts.txt](example_prompts.txt)
+
+### 更多配置选项
+我们列出了一些更常用的配置选项方便用户使用
+|    参数    |  默认值  |                     描述                     |
+|:---------------:|:---------:|:---------------------------------------------------:|
+|   `--prompt`    |   None    |        指定图像生成的文本提示      |
+| `--image-size`  | 1024 1024 |           指定生成图像的大小       |
+|    `--seed`     |    42     |        指定生成图像的随机种子       |
+| `--infer-steps` |    100    |         指定扩散步数        |
+|  `--negative`   |     -     |      指定图像生成的负面提示      |
+| `--infer-mode`  |   torch   |       指定推理模式（torch、fa 或 trt）      |
+|   `--sampler`   |   ddpm    |    指定扩散采样器（ddpm、ddim 或 dpmm）   |
+| `--no-enhance`  |   False   |     指定是否禁用提示增强模型       |
+| `--model-root`  |   ckpts   |    指定模型检查点的根目录   |
+|  `--load-key`   |    ema    | 指定加载学生模型或指数移动平均模型（ema 或 module） |
+|  `--load-4bit`  |   Fasle   |     指定是否使用 4 位量化加载 DialogGen 模型    |
+
+### 使用ComfyUI
+
+我们提供了几种命令以快速开始
+We provide several commands to quick start: 
+
+```shell
+# 下载 ComfyUI 代码
+git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
+
+# 安装 torch、torchvision、torchaudio
+pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
+
+# 安装 ComfyUI 所需的 Python 包
+cd ComfyUI
+pip install -r requirements.txt
+
+# ComfyUI 已成功安装！
+
+# 下载模型权重或将现有模型文件夹链接到 ComfyUI
+python -m pip install "huggingface_hub[cli]"
+mkdir models/hunyuan
+huggingface-cli download Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT --local-dir ./models/hunyuan/ckpts
+
+# 进入 ComfyUI custom_nodes 文件夹并从 HunyuanDiT 仓库中复制 comfyui-hydit 文件夹
+cd custom_nodes
+cp -r ${HunyuanDiT}/comfyui-hydit ./
+cd comfyui-hydit
+
+# 安装一些必要的 Python 包
+pip install -r requirements.txt
+
+# 我们的工具已成功安装！
+
+# 进入 ComfyUI 主文件夹
+cd ../..
+# 运行 ComfyUI 启动命令
+python main.py --listen --port 80
+
+# ComfyUI 成功运行！
+```
+更多详细信息可以查阅： [ComfyUI README](comfyui-hydit/README.md)
+