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docs/train_network_README-zh.md

@@ -429,7 +429,7 @@ python networks\extract_lora_from_models.py --model_org base-model.ckpt
 
 （稍后将整理文件，但现在先在这里写下说明。）
 
-在 Aspect Ratio Bucketing 的功能扩展中，现在可以将小图像直接用作教师数据，而无需进行放大。我收到了一个用于前处理的脚本，其中包括将原始教师图像缩小的图像添加到教师数据中可以提高准确性的报告。我整理了这个脚本并加入了感谢 bmaltais 先生。
+在 Aspect Ratio Bucketing 的功能扩展中，现在可以将小图像直接用作训练数据，而无需进行放大。我收到了一个用于前处理的脚本，其中包括将原始训练图像缩小的图像添加到训练数据中可以提高准确性的报告。我整理了这个脚本并加入了感谢 bmaltais 先生。
 
 ### 执行脚本的方法如下。
 原始图像以及调整大小后的图像将保存到转换目标文件夹中。调整大小后的图像将在文件名中添加“+512x512”之类的调整后的分辨率（与图像大小不同）。小于调整大小后分辨率的图像将不会被放大。