diff --git a/README.md b/README.md
index 8b6ed40a7090919a735ad343e65a1828edea8a77..f2743f5e6a7457d3f6be0f6043c0bb42949e535b 100644
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+++ b/README.md
@@ -40,6 +40,8 @@ par des valeurs comme 0.1 et 0.9 ou 0.2 et 0.8 pour éviter de rendre le discrim
 
 - Le label flipping qui consiste a inverser de temps en temps les valeurs de vérité fournies au discriminateur pour la encore faciliter l'apprentissage du générateur.
 
+![première époque](./GAN_training_images/1.png) ![20ème époque](./GAN_training_images/20.png) ![30ème époque](./GAN_training_images/30.png) ![40ème époque](./GAN_training_images/40.png) ![50ème époque](./GAN_training_images/50.png) ![80ème époque](./GAN_training_images/80.png)
+
 # écoute des morceaux générés : 
 
 Nous utilisons la fonction img2midi issue du même repo que midi2img pour convertir les images générées par 
@@ -57,7 +59,7 @@ Voici quelques pistes d'amélioration:
 
 ## __Sources__ :
 
-- [Article medium sur le sujet](https://towardsdatascience.com/bachgan-using-gans-to-generate-original-baroque-music-10c521d39e52), nous utilisons une architecture de GAN assez différente de la sienne pour éviter d'avoir un nombre trop important de paramètres mais l'idée en similaire.
+- [Article medium sur le sujet](https://towardsdatascience.com/bachgan-using-gans-to-generate-original-baroque-music-10c521d39e52), nous utilisons une architecture de GAN assez différente de la sienne pour éviter d'avoir un nombre trop important de paramètres mais l'idée est similaire.
 - [Repo git de fonctions sur les fichiers midi](https://github.com/mathigatti/midi2img)
 - [librairire python music21](https://web.mit.edu/music21/)