Translated README.md into Chinese (#7)

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Co-authored-by: Euge <[email protected]>

README_zh.md

@@ -0,0 +1,120 @@
+---
+license: other
+license_name: fair-ai-public-license-1.0-sd
+license_link: https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/
+language:
+  - en
+base_model:
+  - Laxhar/noobai-XL_v1.0
+pipeline_tag: text-to-image
+tags:
+  - safetensors
+  - diffusers
+  - stable-diffusion
+  - stable-diffusion-xl
+  - art
+  - not-for-all-audiences
+library_name: diffusers
+---
+
+<h1 align="center"><strong style="font-size: 48px;">NoobAI XL V预测 0.5</strong></h1>
+
+# 模型介绍
+
+本图像生成模型基于 [Laxhar/noobai-XL_v1.0](https://huggingface.co/Laxhar/noobai-XL-1.0)。模型使用了完整的 Danbooru 和 e621 数据集训练，同时支持原生标签和自然语言描述。
+
+本模型是一个 v-prediction 模型（与 eps-prediction 不同），需要特定的参数配置，详细信息请参考下面的章节。
+
+特别感谢我的队友 [Euge](https://huggingface.co/Eugeoter) 的编码工作，同时感谢社区中许多乐于助人的成员提供的技术支持。
+
+# ⚠️ 重要提示 ⚠️
+
+## **该模型与一般的（噪声预测）模型具有不同的工作方式**
+
+## **请仔细阅读使用指南！**
+
+## 模型细节
+
+- **开发者**: [Laxhar Lab](https://huggingface.co/Laxhar)
+- **模型类型**: Diffusion-based text-to-image generative model
+- **基础模型**: [Laxhar/noobai-XL_v1.0](https://huggingface.co/Laxhar/noobai-XL-1.0)
+- **算力赞助**: [Lanyun Cloud](https://cloud.lanyun.net)
+
+---
+
+# 如何使用该模型？
+
+## 方法一: [reForge](https://github.com/Panchovix/stable-diffusion-webui-reForge/tree/dev_upstream)
+
+1. (如果您尚未安装 reForge) 请按照存储库中的说明安装 reForge；
+
+2. 启动 reForge UI 并像往常一样使用模型！
+
+## 方法二: [ComfyUI](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI)
+
+示例工作流：
+
+[comfy_ui_workflow_sample](/Laxhar/noobai-XL-Vpred-0.5/blob/main/comfy_ui_workflow_sample.png)
+
+## 方法三: [WebUI](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)
+
+**注意**：该方法可能会产生 BUG，因此请谨慎使用。
+**注意**: 请确保您的机器上已安装 Git 并正确配置环境。
+
+1. (如果您尚未安装 WebUI) 请按照存储库中的说明安装 WebUI；
+2. 使用控制台切换至 `dev` 分支：
+
+```bash
+git checkout dev
+```
+
+3. 拉取最新更新：
+
+```bash
+git pull
+```
+
+4. 启动 WebUI 并像往常一样使用模型！
+
+## 方法四: [Diffusers](https://huggingface.co/docs/diffusers/en/index)
+
+```python
+import torch
+from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
+from diffusers import EulerDiscreteScheduler
+
+ckpt_path = "/path/to/model.safetensors"
+pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(
+    ckpt_path,
+    use_safetensors=True,
+    torch_dtype=torch.float16,
+)
+scheduler_args = {"prediction_type": "v_prediction", "rescale_betas_zero_snr": True}
+pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, **scheduler_args)
+pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
+pipe = pipe.to("cuda")
+
+prompt = """masterpiece, best quality,artist:john_kafka,artist:nixeu,artist:quasarcake, chromatic aberration, film grain, horror \(theme\), limited palette, x-shaped pupils, high contrast, color contrast, cold colors, arlecchino \(genshin impact\), black theme,  gritty, graphite \(medium\)"""
+negative_prompt = "nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro"
+
+image = pipe(
+    prompt=prompt,
+    negative_prompt=negative_prompt,
+    width=832,
+    height=1216,
+    num_inference_steps=28,
+    guidance_scale=5,
+    generator=torch.Generator().manual_seed(42),
+).images[0]
+
+image.save("output.png")
+```
+
+---
+
+# 推荐生图参数
+
+- CFG Scale: 4 ~ 5
+- 采样步数: 28 ~ 35
+- 采样器: **Euler** (⚠️ 其他采样器可能会导致过饱和等问题)
+- 分辨率：总面积围绕 1024x1024. 最好从下面几个分辨率中选：768x1344, **832x1216**, 896x1152, 1024x1024, 1152x896, 1216x832, 1344x768