diff --git a/README-CN.md b/README-CN.md
index 8fa9d6f..1c32f43 100644
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 StoryDiffusion方法的地址: [StoryDiffusion](https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion)  以及 MS-Diffusion的地址: [link](https://github.com/MS-Diffusion/MS-Diffusion)
 
 ## 更新:
-**2024/09/15**  
-* 中秋节快乐！！
-* 加入flux pulid 支持，目前fp8，和fp16能正常出图，但是fp16需要30G以上显存，可以忽略，需要有flux的diffuser文件(在repo输入)，以及对应的模型，然后easy function 填入pilid,fp8,cpu就可以开启，如果你的显存大于16G可以试试取消cpu，这样会快一点。nf4也能跑通，但是量化的思路不同，无法正常出图
-* 加入kolor face id的支持，开启条件，在easyfunction里输入face，然后repo输入你的kolor diffuser模型的绝对路径地址。
+**2024/09/21**  
+* 加入小红书storymaker方法的功能，开始方式，在easy function输入 maker,dual,
+
 
 **既往更新**  
+* 加入flux pulid 支持，目前fp8，和fp16能正常出图，但是fp16需要30G以上显存，可以忽略，需要有flux的diffuser文件(在repo输入)，以及对应的模型，然后easy function 填入pilid,fp8,cpu就可以开启，如果你的显存大于16G可以试试取消cpu，这样会快一点。nf4也能跑通，但是量化的思路不同，无法正常出图
+* 加入kolor face id的支持，开启条件，在easyfunction里输入face，然后repo输入你的kolor diffuser模型的绝对路径地址。
 * 加入diffuser尚未PR的图生图代码，fp8和fn4都能跑，还是nf4吧，快很多。图生图的噪声控制，由ip_adapter_strength的参数控制，越大噪声越多，当然图片不像原图，反之亦然。然后生成的实际步数是 你输入的步数*ip_adapter_strength的参数，也就是说，你输入50步，strength是0.8，实际只会跑40步。  
 * 双角色因为方法的原因无法使用非正方形图片，所以用了讨巧的方法，先裁切成方形，然后再裁切回来；
 * 高宽的全局变量名会导致一些啼笑皆非的错误，所以改成特别点的；