Minor Documentation and Link Updates (#2907)

* Update mms_adapters.md

* Update sd3.md

Author: zeevick10

zh/mms_adapters.md

@@ -540,7 +540,7 @@ class DataCollatorCTCWithPadding:
     Data collator that will dynamically pad the inputs received.
     Args:
         processor (:class:`~transformers.Wav2Vec2Processor`)
-            The processor used for proccessing the data.
+            The processor used for processing the data.
         padding (:obj:`bool`, :obj:`str` or :class:`~transformers.tokenization_utils_base.PaddingStrategy`, `optional`, defaults to :obj:`True`):
             Select a strategy to pad the returned sequences (according to the model's padding side and padding index)
             among:
@@ -870,4 +870,4 @@ _相关帖子和附加链接列在这里:_
 - [**官方演示**](https://huggingface.co/spaces/facebook/MMS)
 - [**Transformers 文档**](https://huggingface.co/docs/transformers/index)
 - [**相关 XLS-R 博客文章**](https://huggingface.co/blog/zh/fine-tune-xlsr-wav2vec2)
-- [**Hub 上的模型**](https://huggingface.co/models?other=mms)
+- [**Hub 上的模型**](https://huggingface.co/models?other=mms)

zh/sd3.md

@@ -40,7 +40,7 @@ translators:
 
 作为一个隐变量扩散模型，SD3 包含了三个不同的文本编码器 ([CLIP L/14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14)、[OpenCLIP bigG/14](https://huggingface.co/laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k) 和 [T5-v1.1-XXL](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl)) 、一个新提出的多模态 Diffusion Transformer (MMDiT) 模型，以及一个 16 通道的 AutoEncoder 模型 (与 [Stable Diffusion XL](https://arxiv.org/abs/2307.01952) 中的类似)。
 
-SD3 以序列 Embedding 的形式处理文本输入和视觉隐空间特征。位置编码 (Positional Encoding) 是施加在隐空间特征的 2x2 patch 上的，随后被展开成 patch 的 Enbedding 序列。这一序列和文本的特征序列一起，被送入 MMDiT 的各个模块中去。两种特征序列被转化成相同特征维度，拼接在一起，然后送入一系列注意力机制模块和多层感知机 (MLP) 里。
+SD3 以序列 Embedding 的形式处理文本输入和视觉隐空间特征。位置编码 (Positional Encoding) 是施加在隐空间特征的 2x2 patch 上的，随后被展开成 patch 的 Embedding 序列。这一序列和文本的特征序列一起，被送入 MMDiT 的各个模块中去。两种特征序列被转化成相同特征维度，拼接在一起，然后送入一系列注意力机制模块和多层感知机 (MLP) 里。
 
 为应对两种模态间的差异，MMDiT 模块使用两组不同的权重去转换文本和图像序列的特征维度。两个序列之后会在注意力操作之前被合并在一起。这种设计使得两种表征能在自己的特征空间里工作，同时也使得它们之间可以通过注意力机制 [1] 从对方的特征中提取有用的信息。这种文本和图像间双向的信息流动有别于以前的文生图模型，后者的文本信息是通过 cross-attention 送入模型的，且不同层输入的文本特征均是文本编码器的输出，不随深度的变化而改变。
 
@@ -258,4 +258,4 @@ accelerate launch train_dreambooth_lora_sd3.py \
 
 ## 声明
 
-感谢 Stability AI 团队开发并开源了 Stable Diffusion 3 并让我们提早体验，也感谢 [Linoy](https://huggingface.co/linoyts) 对撰写此文的帮助。
+感谢 Stability AI 团队开发并开源了 Stable Diffusion 3 并让我们提早体验，也感谢 [Linoy](https://huggingface.co/linoyts) 对撰写此文的帮助。