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 注意：原始数据为`1024x1024`需要处理为`512x512`，可运行`data_process.py`对数据进行处理。
 
+## 训练
+
+### 阶段一 - 训练VQGAN
+
+    python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4321 basicsr/train.py -opt options/VQGAN_512_ds32_nearest_stage1.yml --launcher pytorch
+
+获取训练数据的码本序列，可以加速后续训练
+
+    python scripts/generate_latent_gt.py
+
+### 阶段二 - 训练Transformer (w = 0)
+
+    python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4322 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage2.yml --launcher pytorch
+
+### 阶段三 - 训练可控特征Transformer (w = 1)
+
+    python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4323 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage3.yml --launcher pytorch
+
+
+注意：`vqgan`为`net_g_xxx.pth`，`net_d`为第一阶段生成。
+
 ## 推理
 
 ### 模型下载
@@ -150,28 +171,6 @@ Github：https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/tag/v0.1.0
     # (check out the examples in inputs/masked_faces)
     python inference_inpainting.py --input_path [image folder]|[image path]
 
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-## 训练
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-### 阶段一 - 训练VQGAN
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-    python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4321 basicsr/train.py -opt options/VQGAN_512_ds32_nearest_stage1.yml --launcher pytorch
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-获取训练数据的码本序列，可以加速后续训练
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-    python scripts/generate_latent_gt.py
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-### 阶段二 - 训练Transformer (w = 0)
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-    python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4322 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage2.yml --launcher pytorch
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-### 阶段三 - 训练可控特征Transformer (w = 1)
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-    python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4323 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage3.yml --launcher pytorch
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-注意：`vqgan`为`net_g_xxx.pth`，`net_d`为第一阶段生成。
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 ## result
 
 ![Alt text](readme_images/image-3.png)