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@@ -129,12 +129,12 @@ https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/research/models/stylegan3
     # 训练新的网络
     # 例:训练 StyleGAN3-T 数据集AFHQv2, 4张DCU.
     python train.py --outdir=training-runs --cfg=stylegan3-t --data=datasets/afhqv2-512x512.zip \
-    --gpus=4 --batch=16 --gamma=8.2 --mirror=1
+    --gpus=4 --batch=8 --gamma=8.2 --mirror=1 --mbstd-group=2
 
     # 微调
     #例:预训练的FFHQ-U pickle开始，使用1 DCU微调MetFaces-U的StyleGAN3-R
     python train.py --outdir=training-runs --cfg=stylegan3-r --data=datasets/metfacesu-1024x1024.zip \
-    --gpus=4 --batch=16 --gamma=6.6 --mirror=1 --kimg=5000 --snap=5 \
+    --gpus=4 --batch=8 --gamma=6.6 --mirror=1 --mbstd-group=2 --kimg=5000 --snap=5 \
     --resume=https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/research/stylegan3/versions/1/files/stylegan3-r-ffhqu-1024x1024.pkl
 
 注意：必须显式指定最重要的选项(`--gpu`、`--batch`和`--gamma`)，并且应该谨慎设置，请参阅`python train.py --help`，以获得完整的选项列表和一般指南和建议的训练配置，以及不同场景下预期的训练速度和内存使用情况。