diff --git a/TensorFlow/contrib/cv/AnimeFaceGAN_ID1062_for_Tensorflow/README.md b/TensorFlow/contrib/cv/AnimeFaceGAN_ID1062_for_Tensorflow/README.md
index 52b37eefc5cf6149f9f859d36545bb073ec6a0b6..bdb6f6fcf4cff334195a04f1fe5a7881aa83879b 100644
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+-   [离线推理](#离线推理.md)
 <h2 id="基本信息.md">基本信息</h2>
 
 **发布者（Publisher）：Huawei**
@@ -217,4 +218,52 @@ BigGAN 是一种用于条件图像生成的 GAN 网络，可以用于生成指
 
 1.  通过“模型训练”中的训练指令启动单卡卡训练。
 
-2.  参考脚本的模型存储路径为../output/model/xx/model.ckpt，其中"xx"为训练时的图片大小，取值为32/64/128。
\ No newline at end of file
+2.  参考脚本的模型存储路径为../output/model/xx/model.ckpt，其中"xx"为训练时的图片大小，取值为32/64/128。
+
+## 离线推理
+
+**离线推理精度**
+
+| 精度指标项      | NPU在线推理 | NPU离线推理 |
+| --------------- | ----------- | ----------- |
+| Inception score | 6.98        | 6.37        |
+| FID             | 38.47       | 47.06       |
+
+***
+
+**离线推理步骤**
+
+1. 运行 pb_frozen.py，将训练模型转为 PB 文件 (final_model.pb)
+2. 使用 ATC 工具将 .pb 文件转为 .om 文件
+
+```bash
+/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh	# source 环境变量
+export ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1	# 设置输出日志打屏
+
+mkdir /root/debug_info
+atc --model=/root/final_model.pb \		# 这里的路径需要根据 .pb 的实际路径进行更改
+	--framework=3 \
+	--output=/root/model \
+	--soc_version=Ascend310 \
+	--input_shape="z:1,120;y:1,1" \
+	--log=info \
+	--out_nodes="output:0" \
+	--debug_dir=/root/debug_info \
+| tee atc.log
+```
+
+3. 运行 input2bin.py，将输入数据转换为 .bin 文件
+4. 使用 msame 测试模型离线推理
+
+```bash
+y_path=./input_bin/32/y	# 这里的路径需要根据 .bin 的实际路径进行更改
+z_path=./input_bin/32/z
+ulimit -c 0
+mkdir ./inference
+./msame --model ./model.om \	# 这里的路径需要根据 .om 的实际路径进行更改
+	   --input ${z_path},${y_path} \
+	   --output ./inference \
+	   | tee ./msame.log
+```
+
+5. 运行 test_om.py，测试离线推理精度