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       run: python web/build_index.py
 
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-      run: cp -r 大模型讲义 web/大模型讲义
+      run: cp -r 大模型教程 web/大模型教程
 
     - name: Upload artifact
       id: upload
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index 5b99f78..b7053f5 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -1,3 +1,3 @@
 .idea/
 **/.DS_Store
-web/大模型讲义/
\ No newline at end of file
+web/大模型教程/
\ No newline at end of file
diff --git a/README.md b/README.md
index 331b479..a04b01f 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -8,7 +8,7 @@
 另外，我们新增了Blogs板块，为大家带来前沿技术的深度分析。
 
 ## 🌿更新日志
-- ⭐️**2026.04.21** 新增**大模型讲义**，涵盖完整的大模型理论与实践课程，包括深度学习基础、模型训练推理、强化学习、智能体技术等13个章节，请查看[大模型讲义](./大模型讲义).
+- ⭐️**2026.04.21** 新增**大模型教程**，涵盖完整的大模型理论与实践课程，包括深度学习基础、模型训练推理、强化学习、智能体技术等13个章节，请查看[大模型教程](./大模型教程).
 - ⭐️**2025.12.17** 添加了llama.cpp部署Qwen3vl GGUF的使用样例，请查看[Llama.cpp样例](./LLM-tutorial/notebook/llamacpp+qwen3vl+gguf.ipynb).
 - ⭐️**2025.09.16** 增加了**超长序列并行之Ulysses+Ring-Attention技术原理与实现**. 请查看[这里](Blogs/Articles/Ulysses_Ring_Attention/report.md).
 - ⭐️**2025.09.16** 增加了**DeepResearch技术综述**. 请查看[这里](Blogs/Articles/Deep-Research-Survey/report.md).
diff --git a/README_EN.md b/README_EN.md
index 62a6141..24575ea 100644
--- a/README_EN.md
+++ b/README_EN.md
@@ -7,7 +7,7 @@ Here we have gathered the deep learning tutorials from the MoDao community! Deve
 Our github website: [LLM courses](https://modelscope.github.io/modelscope-classroom), now you can view the courses in website!
 
 # 🌿 Update Log
-- ⭐️**2026.04.21** Add **Large Model Textbook** with a complete theory and practice curriculum covering 13 chapters including deep learning fundamentals, model training & inference, reinforcement learning, agent technologies, and more. Check [大模型讲义](./大模型讲义).
+- ⭐️**2026.04.21** Add **Large Model Textbook** with a complete theory and practice curriculum covering 13 chapters including deep learning fundamentals, model training & inference, reinforcement learning, agent technologies, and more. Check [大模型教程](./大模型教程).
 - ⭐️**2025.09.16** Add **Ultra-Long Sequence Parallelism: Ulysses + Ring-Attention Technical Principles and Implementation**. Check [here](Blogs/Articles/Ulysses_Ring_Attention/report_en.md).
 - ⭐️**2025.09.16** Add **DeepResearch agent technical survey**. Check [here](Blogs/Articles/Deep-Research-Survey/report_en.md).
 - ⭐️**2025.09.16** Add **All2All model surveys**. Check [here](Blogs/Articles/All2All-Survey/report_en.md).
diff --git a/web/build_index.py b/web/build_index.py
index 7dc7abb..03c2b0f 100644
--- a/web/build_index.py
+++ b/web/build_index.py
@@ -1,11 +1,11 @@
 #!/usr/bin/env python3
-"""Scan 大模型讲义 directory and generate content-index.json for the web viewer."""
+"""Scan 大模型教程 directory and generate content-index.json for the web viewer."""
 import os
 import json
 import re
 
 SCRIPT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
-CONTENT_DIR = os.path.join(SCRIPT_DIR, '..', '大模型讲义')
+CONTENT_DIR = os.path.join(SCRIPT_DIR, '..', '大模型教程')
 OUTPUT_FILE = os.path.join(SCRIPT_DIR, 'content-index.json')
 
 
diff --git a/web/content-index.json b/web/content-index.json
index 22697a0..930a36d 100644
--- a/web/content-index.json
+++ b/web/content-index.json
@@ -9,37 +9,37 @@
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@@ -0,0 +1,247 @@
+# DiffSynth-Studio：视觉生成引擎
+
+DiffSynth-Studio是魔搭社区团队开发的开源Diffusion模型引擎，覆盖图像生成、图像编辑、视频生成等视觉合成任务。它不只是一个推理工具——从模型加载、显存调度到LoRA训练，整条链路都做了系统性封装。
+
+```mermaid
+graph TD
+    A[DiffSynth 生态] --> B[DiffSynth-Studio]
+    A --> C[DiffSynth-Engine]
+    B --> D[前沿探索 / 学术研究]
+    C --> E[稳定部署 / 工业生产]
+    D --> F[图像生成]
+    D --> G[视频生成]
+    D --> H[图像编辑]
+    D --> I[模型训练]
+```
+
+DiffSynth生态分为两条线：**DiffSynth-Studio**面向学术与技术探索，快速跟进前沿模型；**DiffSynth-Engine**面向工业部署，优先保证性能和稳定性。两者共同构成魔搭社区AIGC专区的核心引擎。
+
+## 架构设计
+
+多数扩散模型框架把重心放在推理流程上，DiffSynth-Studio的野心更大——它把显存管理、模型结构、训练流程作为三个独立可插拔的模块来设计。
+
+### 显存管理
+
+扩散模型的显存问题非常突出。以Stable Diffusion XL为例，仅模型权重就占用约6.5GB，加上UNet推理时的中间激活值、VAE解码、文本编码器，轻松突破12GB。在消费级GPU上跑高分辨率生图几乎不可能——除非框架层面做精细管理。
+
+DiffSynth-Studio 2.0引入了**Layer级别的Disk Offload**机制。传统offload把整个模型在GPU和CPU之间搬运，粒度太粗。Layer级别offload的思路是：推理到哪一层，就把那一层加载到GPU，其余层卸载到CPU甚至磁盘。这同时释放了内存和显存，使得在8GB显存的GPU上也能运行大型模型。
+
+```python
+import torch
+from diffsynth import ModelManager, FluxImagePipeline
+
+# 加载模型，启用显存优化
+model_manager = ModelManager(
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device="cuda"
+)
+model_manager.load_models(
+    ["models/FLUX/flux1-dev.safetensors"],
+    torch_dtype=torch.bfloat16
+)
+
+pipe = FluxImagePipeline.from_model_manager(model_manager)
+
+# 生成图像
+image = pipe(
+    prompt="A cat sitting on a windowsill, golden hour light, film grain",
+    num_inference_steps=20,
+    height=1024, width=1024
+)
+image.save("output.png")
+```
+
+### 支持的模型
+
+DiffSynth-Studio覆盖了主流的扩散模型架构：
+
+| 模型 | 类型 | 特点 | 训练支持 |
+|------|------|------|---------|
+| FLUX.2 | 文生图 | 高质量图像，支持4B/9B/dev多版本 | ✓ |
+| Qwen-Image | 文生图/编辑 | 通义系列，支持ControlNet、EliGen | ✓ |
+| Wan 2.1/2.2 | 文生视频 | 1.3B/14B，支持图生视频、视频续写 | ✓ |
+| LTX-2 | 音视频生成 | 音频驱动视频、音视频联合生成 | ✓ |
+| Z-Image | 文生图 | 含Turbo版本，快速生成 | ✓ |
+| Stable Diffusion 3 | 文生图 | MMDiT架构 | ✓ |
+| MOVA | 视频生成 | 360p/720p多分辨率 | ✓ |
+
+这些模型不只是"能跑推理"——DiffSynth-Studio为每个模型都实现了完整的训练链路，包括全量微调和LoRA训练。
+
+## 安装
+
+```bash
+pip install diffsynth
+
+# 或从源码安装（推荐开发者使用）
+git clone https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
+cd DiffSynth-Studio
+pip install -e .
+```
+
+## 训练框架
+
+DiffSynth-Studio的训练模块做了三项关键优化，每一项都直接影响实际可用性。
+
+### 拆分训练（Split Training）
+
+扩散模型训练中，文本编码器和VAE编码器不需要梯度回传——它们只负责把文本和图像转换成latent表示。传统做法是每个训练步骤都跑一遍这些编码器，白白占用显存和计算。
+
+拆分训练把流程自动切成两个阶段：
+
+```mermaid
+graph LR
+    A[原始数据] --> B[阶段1: 数据预处理]
+    B --> C[文本编码]
+    B --> D[VAE编码]
+    C --> E[缓存Latent]
+    D --> E
+    E --> F[阶段2: 训练]
+    F --> G[仅训练UNet/DiT]
+```
+
+阶段1处理所有样本的编码工作并缓存结果，阶段2只训练核心去噪网络。这不只是加速——显存峰值大幅降低，因为训练阶段不再需要同时加载编码器。训练ControlNet或其他附加模块时同样适用。
+
+### 差分LoRA训练（Differential LoRA）
+
+标准LoRA在基础权重旁边加一对低秩矩阵$A$和$B$，微调时只更新$A$和$B$。差分LoRA的思路不同：它不从零初始化，而是从两个已有模型的权重差异出发。
+
+假设有一个基础模型$W_0$和一个已经微调过的模型$W_1$，两者的差$\Delta W = W_1 - W_0$可以用低秩分解近似：
+
+$$\Delta W \approx BA$$
+
+然后在$BA$的基础上继续训练。好处是训练起点就已经编码了$W_1$的能力，收敛更快，效果更好。这项技术最初在ArtAug项目中提出，现在已经泛化到DiffSynth-Studio中任意模型的LoRA训练。
+
+### FP8训练
+
+训练扩散模型时，并非所有参数都需要高精度。FP8训练把不参与梯度计算的模型（梯度关闭的部分，或只影响LoRA权重的部分）转为FP8格式，显存直接减半。LoRA权重本身依然保持BF16/FP16精度，不影响训练质量。
+
+## 图像编辑
+
+DiffSynth-Studio不只做生成，还支持多种编辑能力。
+
+### Qwen-Image-Edit
+
+基于Qwen-Image训练的编辑模型，支持指令引导的图像修改：
+
+```python
+from diffsynth import ModelManager, QwenImageEditPipeline
+
+model_manager = ModelManager(torch_dtype=torch.bfloat16, device="cuda")
+model_manager.load_models(["models/Qwen-Image-Edit/model.safetensors"])
+
+pipe = QwenImageEditPipeline.from_model_manager(model_manager)
+
+edited_image = pipe(
+    image=original_image,
+    prompt="Change the sky to sunset colors"
+)
+```
+
+### In-Context Editing
+
+一种更有趣的编辑模式：给模型三张图A、B、C，模型分析A到B的变换，然后把同样的变换应用到C生成D。比如A是一张白天的照片，B是同一场景的夜景版本，C是另一张白天照片——模型自动推断"白天→夜景"的变换并应用到C。
+
+### 图层拆分
+
+给定一张图像和一段文本描述，模型把图像中与描述对应的内容拆分成独立图层。这在海报设计、电商场景中很实用——从一张产品图中自动拆出主体、背景、文字等元素。
+
+## 视频生成
+
+DiffSynth-Studio在视频生成方面的支持最为完整，覆盖了Wan系列模型的全部能力。
+
+### 文本到视频
+
+```python
+from diffsynth import ModelManager, WanVideoPipeline
+
+model_manager = ModelManager(torch_dtype=torch.bfloat16, device="cuda")
+model_manager.load_models([
+    "models/Wan2.1/wan2.1_14b.safetensors",
+])
+
+pipe = WanVideoPipeline.from_model_manager(model_manager)
+
+video = pipe(
+    prompt="A drone flying over a mountain lake at sunrise, cinematic quality",
+    num_inference_steps=50,
+    num_frames=81,
+    height=480, width=832,
+)
+```
+
+### 图像到视频
+
+以一张静态图作为起始帧，生成动态视频。适合从概念图生成产品展示动画。
+
+### 音频驱动视频
+
+Wan2.2-S2V支持音频驱动的视频生成——输入一段音频，模型生成与音频节奏和情绪匹配的视频内容。LTX-2进一步支持音视频联合生成，实现真正的多模态输出。
+
+## ControlNet与EliGen
+
+精确控制生成结果是实际应用中的刚需。DiffSynth-Studio为Qwen-Image实现了多种控制方案。
+
+### ControlNet
+
+基于轻量化的Blockwise设计，支持六种结构控制条件：
+
+- **Canny**：边缘轮廓控制
+- **Depth**：深度图控制
+- **Lineart**：线稿控制
+- **Softedge**：柔和边缘控制
+- **Normal**：法线贴图控制
+- **OpenPose**：人体姿态控制
+
+这些控制模型采用In-Context技术路线，通过一个统一的Control-Union模型同时支持多种条件，不需要为每种条件单独加载不同的ControlNet。
+
+### EliGen
+
+EliGen（Element-level Image Generation）支持元素级别的精确控制。EliGen-Poster专为电商海报场景设计，支持精确的分区布局——你可以指定"左侧放产品图、右侧放文案、底部放促销信息"，模型按照分区约束生成。
+
+## 实践示例：LoRA训练
+
+以FLUX模型的LoRA训练为例，展示DiffSynth-Studio的训练流程：
+
+```python
+# 准备训练配置
+from diffsynth import FluxLoRATrainer
+
+trainer = FluxLoRATrainer(
+    pretrained_path="models/FLUX/flux1-dev.safetensors",
+    lora_rank=16,
+    learning_rate=1e-4,
+    train_batch_size=1,
+    gradient_accumulation_steps=4,
+    max_train_steps=1000,
+    output_dir="output/flux_lora",
+)
+
+# 加载训练数据
+trainer.load_dataset(
+    dataset_path="data/my_images/",
+    prompt_column="text",
+    image_column="image",
+    resolution=1024,
+)
+
+# 开始训练
+trainer.train()
+```
+
+训练完成后，加载LoRA权重进行推理：
+
+```python
+model_manager.load_lora("output/flux_lora/lora.safetensors", lora_alpha=1.0)
+
+image = pipe(
+    prompt="A portrait in the style of my_lora_concept",
+    num_inference_steps=20,
+)
+```
+
+## 相关资源
+
+- 官方仓库：https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio
+- 部署引擎：https://github.com/modelscope/DiffSynth-Engine
+- 文档中心：https://diffsynth-studio.readthedocs.io
+- 魔搭AIGC专区：https://modelscope.cn/aigc/home
diff --git "a/\345\244\247\346\250\241\345\236\213\350\256\262\344\271\211/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/01-\345\237\272\347\241\200\347\224\237\346\200\201/08-\346\216\250\347\220\206\345\274\225\346\223\216.md" "b/\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\225\231\347\250\213/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/01-\345\237\272\347\241\200\347\224\237\346\200\201/08-\346\216\250\347\220\206\345\274\225\346\223\216.md"
similarity index 100%
rename from "\345\244\247\346\250\241\345\236\213\350\256\262\344\271\211/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/01-\345\237\272\347\241\200\347\224\237\346\200\201/08-\346\216\250\347\220\206\345\274\225\346\223\216.md"
rename to "\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\225\231\347\250\213/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/01-\345\237\272\347\241\200\347\224\237\346\200\201/08-\346\216\250\347\220\206\345\274\225\346\223\216.md"
diff --git "a/\345\244\247\346\250\241\345\236\213\350\256\262\344\271\211/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/02-\345\272\224\347\224\250\347\224\237\346\200\201/01-\345\272\224\347\224\250\345\271\263\345\217\260.md" "b/\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\225\231\347\250\213/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/02-\345\272\224\347\224\250\347\224\237\346\200\201/01-\345\272\224\347\224\250\345\271\263\345\217\260.md"
similarity index 100%
rename from "\345\244\247\346\250\241\345\236\213\350\256\262\344\271\211/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/02-\345\272\224\347\224\250\347\224\237\346\200\201/01-\345\272\224\347\224\250\345\271\263\345\217\260.md"
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diff --git "a/\345\244\247\346\250\241\345\236\213\350\256\262\344\271\211/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/02-\345\272\224\347\224\250\347\224\237\346\200\201/02-AI\347\274\226\347\250\213\345\212\251\346\211\213.md" "b/\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\225\231\347\250\213/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/02-\345\272\224\347\224\250\347\224\237\346\200\201/02-AI\347\274\226\347\250\213\345\212\251\346\211\213.md"
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similarity index 100%
rename from "\345\244\247\346\250\241\345\236\213\350\256\262\344\271\211/README.md"
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similarity index 100%
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deleted file mode 100644
index 0d1b01f..0000000
--- "a/\345\244\247\346\250\241\345\236\213\350\256\262\344\271\211/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/01-\345\237\272\347\241\200\347\224\237\346\200\201/07-Diff-Synth.md"
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-# Diff-Synth
-
-Diff-Synth是一个视觉合成框架。
-
-> **注意**：本节内容待补充。如需了解Diff-Synth的详细使用方法，请参考官方文档。
-
-## 概述
-
-Diff-Synth（DiffSynth-Studio）是一个专注于视觉合成的开源框架，主要用于图像和视频生成任务。
-
-## 相关资源
-
-- 官方仓库：https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio
-- ModelScope页面：https://modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio
diff --git "a/\345\244\247\346\250\241\345\236\213\350\256\262\344\271\211/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/04-\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201\344\270\216\345\256\236\350\267\265/03-\346\262\220\346\233\246\347\216\257\345\242\203.md" "b/\345\244\247\346\250\241\345\236\213\350\256\262\344\271\211/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/04-\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201\344\270\216\345\256\236\350\267\265/03-\346\262\220\346\233\246\347\216\257\345\242\203.md"
deleted file mode 100644
index d5f3732..0000000
--- "a/\345\244\247\346\250\241\345\236\213\350\256\262\344\271\211/10-\346\250\241\345\236\213\350\275\257\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201/04-\347\241\254\344\273\266\347\224\237\346\200\201\344\270\216\345\256\236\350\267\265/03-\346\262\220\346\233\246\347\216\257\345\242\203.md"
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-# 沐曦环境配置与使用
-
-沐曦（Moore Threads）是国产GPU厂商，其产品在AI计算领域逐步拓展。
-
-> **注意**：本节内容待补充。如需了解沐曦GPU的详细配置方法，请参考沐曦官方文档。
-
-## 概述
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-沐曦GPU基于自研的MUSA架构，提供对标CUDA的编程模型。
-
-### 主要产品
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-- **MTT S80**：数据中心训练/推理GPU
-- **MTT S3000**：高性能计算GPU
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-## 相关资源
-
-- 沐曦官网：https://www.mthreads.com/
-- 开发者文档：请联系沐曦获取