Start Spanish (es) documentation translation

.github/workflows/build_documentation.yml

@@ -23,7 +23,7 @@ jobs:
       install_libgl1: true
       package: diffusers
       notebook_folder: diffusers_doc
-      languages: en ko zh ja pt
+      languages: en ko zh ja pt es
       custom_container: diffusers/diffusers-doc-builder
       pre_command: uv pip uninstall transformers huggingface_hub && UV_PRERELEASE=allow uv pip install -U transformers@git+https://github.com/huggingface/transformers.git
     secrets:

.github/workflows/build_pr_documentation.yml

@@ -48,6 +48,6 @@ jobs:
       pr_number: ${{ github.event.number }}
       install_libgl1: true
       package: diffusers
-      languages: en ko zh ja pt
+      languages: en ko zh ja pt es
       custom_container: diffusers/diffusers-doc-builder
       pre_command: uv pip uninstall transformers huggingface_hub && UV_PRERELEASE=allow uv pip install -U transformers@git+https://github.com/huggingface/transformers.git

docs/source/es/_toctree.yml

@@ -0,0 +1,4 @@
+- sections:
+  - local: index
+    title: Diffusers
+  title: Primeros pasos

docs/source/es/index.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+<!--Copyright 2025 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+-->
+
+<p align="center">
+    <br>
+    <img src="https://raw.githubusercontent.com/huggingface/diffusers/77aadfee6a891ab9fcfb780f87c693f7a5beeb8e/docs/source/imgs/diffusers_library.jpg" width="400" style="border: none;"/>
+    <br>
+</p>
+
+# Diffusers
+
+Diffusers es una librería de modelos de difusión preentrenados de última generación para generar vídeos, imágenes y audio.
+
+La librería gira en torno al [`DiffusionPipeline`], una API diseñada para:
+
+- una inferencia sencilla con solo unas pocas líneas de código
+- la flexibilidad de combinar componentes del pipeline (modelos, schedulers)
+- cargar y usar adaptadores como LoRA
+
+Diffusers también incluye optimizaciones, como el offloading y la cuantización, para garantizar que incluso los modelos más grandes sean accesibles en dispositivos con memoria limitada. Si la memoria no es un problema, Diffusers admite torch.compile para acelerar la inferencia.
+
+¡Empieza ahora mismo con un modelo de Diffusers en el [Hub](https://huggingface.co/models?library=diffusers&sort=trending)!
+
+## Aprende
+
+Si eres principiante, te recomendamos empezar con el [curso de modelos de difusión de Hugging Face](https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1). Aprenderás la teoría que hay detrás de los modelos de difusión, y aprenderás a usar la librería Diffusers para generar imágenes, ajustar tus propios modelos y mucho más.