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README_CN.md

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 Real-ESRGAN 的目标是开发出**实用的图像/视频修复算法**。<br>
 我们在 ESRGAN 的基础上使用纯合成的数据来进行训练，以使其能被应用于实际的图片修复的场景（顾名思义：Real-ESRGAN）。
 
-:art: Real-ESRGAN 需要，也很欢迎你的贡献，如新功能、模型、bug修复、建议、维护等等。详情可以查看[CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)，所有的贡献者都会被列在[此处](README_CN.md#hugs-感谢)。
+:art: Real-ESRGAN 需要，也很欢迎你的贡献，如新功能、模型、bug修复、建议、维护等等。详情可以查看[CONTRIBUTING.md](docs/CONTRIBUTING.md)，所有的贡献者都会被列在[此处](README_CN.md#hugs-感谢)。
 
-:milky_way: 感谢大家提供了很好的反馈。这些反馈会逐步更新在 [这个文档](feedback.md)。
+:milky_way: 感谢大家提供了很好的反馈。这些反馈会逐步更新在 [这个文档](docs/feedback.md)。
 
-:question: 常见的问题可以在[FAQ.md](FAQ.md)中找到答案。（好吧，现在还是空白的=-=||）
+:question: 常见的问题可以在[FAQ.md](docs/FAQ.md)中找到答案。（好吧，现在还是空白的=-=||）
 
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@@ -45,12 +45,12 @@ Real-ESRGAN 的目标是开发出**实用的图像/视频修复算法**。<br>
 - ✅ 添加了针对动漫视频的小模型, 更多信息在 [anime video models](docs/anime_video_model.md) 中.
 - ✅ 添加了ncnn 实现：[Real-ESRGAN-ncnn-vulkan](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan).
 - ✅ 添加了 [*RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth*](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth)，对二次元图片进行了优化，并减少了model的大小。详情 以及 与[waifu2x](https://github.com/nihui/waifu2x-ncnn-vulkan)的对比请查看[**anime_model.md**](docs/anime_model.md)
-- ✅支持用户在自己的数据上进行微调 (finetune)：[详情](Training.md#Finetune-Real-ESRGAN-on-your-own-dataset)
+- ✅支持用户在自己的数据上进行微调 (finetune)：[详情](docs/Training.md#Finetune-Real-ESRGAN-on-your-own-dataset)
 - ✅ 支持使用[GFPGAN](https://github.com/TencentARC/GFPGAN)**增强人脸**
 - ✅ 通过[Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)添加到了[Huggingface Spaces](https://huggingface.co/spaces)（一个机器学习应用的在线平台）：[Gradio在线版](https://huggingface.co/spaces/akhaliq/Real-ESRGAN)。感谢[@AK391](https://github.com/AK391)
 - ✅ 支持任意比例的缩放：`--outscale`（实际上使用`LANCZOS4`来更进一步调整输出图像的尺寸）。添加了*RealESRGAN_x2plus.pth*模型
 - ✅ [推断脚本](inference_realesrgan.py)支持: 1) 分块处理**tile**; 2) 带**alpha通道**的图像; 3) **灰色**图像; 4) **16-bit**图像.
-- ✅ 训练代码已经发布，具体做法可查看：[Training.md](Training.md)。
+- ✅ 训练代码已经发布，具体做法可查看：[Training.md](docs/Training.md)。
 
 </details>
 
@@ -250,7 +250,7 @@ A common command: python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i infile
 
 ## :computer: 训练，在你的数据上微调（Fine-tune）
 
-这里有一份详细的指南：[Training.md](Training.md).
+这里有一份详细的指南：[Training.md](docs/Training.md).
 
 ## BibTeX 引用