Update Documentation (#2436)

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docs/cn/README.md

@@ -309,6 +309,38 @@ python webui.py
 
    如果想用音频超分功能缓解 v3 模型生成 24k 音频觉得闷的问题, 需要下载额外的模型参数, 参考[how to download](../../tools/AP_BWE_main/24kto48k/readme.txt)
 
+## V4 更新说明
+
+新特性：
+
+1. **V4 版本修复了 V3 版本中由于非整数倍上采样导致的金属音问题, 并原生输出 48kHz 音频以避免声音闷糊 (而 V3 版本仅原生输出 24kHz 音频)**. 作者认为 V4 是对 V3 的直接替代, 但仍需进一步测试.
+   [更多详情](<https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/wiki/GPT%E2%80%90SoVITS%E2%80%90v3v4%E2%80%90features-(%E6%96%B0%E7%89%B9%E6%80%A7)>)
+
+从 V1/V2/V3 环境迁移至 V4：
+
+1. 执行 `pip install -r requirements.txt` 更新部分依赖包.
+
+2. 从 GitHub 克隆最新代码.
+
+3. 从 [huggingface](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main) 下载 V4 预训练模型 (`gsv-v4-pretrained/s2v4.ckpt` 和 `gsv-v4-pretrained/vocoder.pth`), 并放入 `GPT_SoVITS/pretrained_models` 目录.
+
+## V2Pro 更新说明
+
+新特性：
+
+1. **相比 V2 占用稍高显存, 性能超过 V4, 在保留 V2 硬件成本和推理速度优势的同时实现更高音质.**
+   [更多详情](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/wiki/GPT%E2%80%90SoVITS%E2%80%90features-(%E5%90%84%E7%89%88%E6%9C%AC%E7%89%B9%E6%80%A7))
+
+2. V1/V2 与 V2Pro 系列具有相同特性, V3/V4 则具备相近功能. 对于平均音频质量较低的训练集, V1/V2/V2Pro 可以取得较好的效果, 但 V3/V4 无法做到. 此外, V3/V4 合成的声音更偏向参考音频, 而不是整体训练集的风格.
+
+从 V1/V2/V3/V4 环境迁移至 V2Pro：
+
+1. 执行 `pip install -r requirements.txt` 更新部分依赖包.
+
+2. 从 GitHub 克隆最新代码.
+
+3. 从 [huggingface](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main) 下载 V2Pro 预训练模型 (`v2Pro/s2Dv2Pro.pth`, `v2Pro/s2Gv2Pro.pth`, `v2Pro/s2Dv2ProPlus.pth`, `v2Pro/s2Gv2ProPlus.pth`, 和 `sv/pretrained_eres2netv2w24s4ep4.ckpt`), 并放入 `GPT_SoVITS/pretrained_models` 目录.
+
 ## 待办事项清单
 
 - [x] **高优先级:**
@@ -391,6 +423,7 @@ python ./tools/asr/fasterwhisper_asr.py -i <input> -o <output> -l <language> -p
 - [Chinese Speech Pretrain](https://github.com/TencentGameMate/chinese_speech_pretrain)
 - [Chinese-Roberta-WWM-Ext-Large](https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large)
 - [BigVGAN](https://github.com/NVIDIA/BigVGAN)
+- [eresnetv2](https://modelscope.cn/models/iic/speech_eres2netv2w24s4ep4_sv_zh-cn_16k-common)
 
 ### 推理用文本前端