diff --git a/README.md b/README.md
index bc75fe9ee68a093c53a7a26a1eefd12740e0f6ab..47d3a99ba14921f638bcab4026bb7b716b8cd822 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -97,7 +97,7 @@ For a new language request, please refer to [Guideline for new language_requests
     - [Benchmark](./doc/doc_en/benchmark_en.md)  
 - Data Annotation and Synthesis
     - [Semi-automatic Annotation Tool: PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README.md)
-    - [Data Synthesis Tool: Style_Edit](./StyleTextRec/README.md)
+    - [Data Synthesis Tool: Style-Text](./StyleText/README.md)
     - [Other Data Annotation Tools](./doc/doc_en/data_annotation_en.md)
     - [Other Data Synthesis Tools](./doc/doc_en/data_synthesis_en.md)
 - Datasets
diff --git a/StyleText/README.md b/StyleText/README.md
index d427d2eaf5914148ea12f68e1c0c3eb17ea0db6f..6b5985c122cfb3d8381e618fa4d7a193237703bf 100644
--- a/StyleText/README.md
+++ b/StyleText/README.md
@@ -153,7 +153,7 @@ After adding the above synthetic data for training, the accuracy of the recognit
 ### Code Structure
 
 ```
-style_text_rec
+StyleText
 |-- arch                        // Network module files.
 |   |-- base_module.py
 |   |-- decoder.py
diff --git a/StyleText/README_ch.md b/StyleText/README_ch.md
index 51e3cda4aba7bba1f7d5bc0680e6a3a32ffe4a4d..eb557ff24547f228610ffa2cbbaf993e2b4569c3 100644
--- a/StyleText/README_ch.md
+++ b/StyleText/README_ch.md
@@ -2,6 +2,7 @@
 
 ## Style Text
 
+
 ### 目录
 - [一、工具简介](#工具简介)
 - [二、环境配置](#环境配置)
@@ -88,7 +89,7 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_
 </div>
 
 #### 批量合成
-在实际应用场景中，经常需要批量合成图片，补充到训练集中。StyleText可以使用一批风格图片和语料，批量合成数据。合成过程如下：
+在实际应用场景中，经常需要批量合成图片，补充到训练集中。Style-Text可以使用一批风格图片和语料，批量合成数据。合成过程如下：
 
 1. 在`configs/dataset_config.yml`中配置目标场景风格图像和语料的路径，具体如下：
 
@@ -103,7 +104,7 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_
      * `language`：语料的语种；
      * `corpus_file`: 语料文件路径。
 
-   StyleText也提供了一批中英韩5万张通用场景数据用作文本风格图像，便于合成场景丰富的文本图像，下图给出了一些示例。
+   Style-Text也提供了一批中英韩5万张通用场景数据用作文本风格图像，便于合成场景丰富的文本图像，下图给出了一些示例。
 
    中英韩5万张通用场景数据: [下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/chkoen_5w.tar)
 
@@ -119,7 +120,7 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_
 
 <a name="应用案例"></a>
 ### 四、应用案例
-下面以金属表面英文数字识别和通用韩语识别两个场景为例，说明使用StyleText合成数据，来提升文本识别效果的实际案例。下图给出了一些真实场景图像和合成图像的示例：
+下面以金属表面英文数字识别和通用韩语识别两个场景为例，说明使用Style-Text合成数据，来提升文本识别效果的实际案例。下图给出了一些真实场景图像和合成图像的示例：
 
 <div align="center">
     <img src="doc/images/6.png" width="800">
@@ -135,40 +136,41 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_
 
 <a name="代码结构"></a>
 ### 五、代码结构
+
 ```
-style_text_rec
-|-- arch
+StyleText
+|-- arch                        // 网络结构定义文件
 |   |-- base_module.py
 |   |-- decoder.py
 |   |-- encoder.py
 |   |-- spectral_norm.py
 |   `-- style_text_rec.py
-|-- configs
+|-- configs                     // 配置文件
 |   |-- config.yml
 |   `-- dataset_config.yml
-|-- engine
-|   |-- corpus_generators.py
-|   |-- predictors.py
-|   |-- style_samplers.py
-|   |-- synthesisers.py
-|   |-- text_drawers.py
-|   `-- writers.py
-|-- examples
+|-- engine                      // 数据合成引擎
+|   |-- corpus_generators.py    // 从文本采样或随机生成语料
+|   |-- predictors.py           // 调用网络生成数据
+|   |-- style_samplers.py       // 采样风格图片
+|   |-- synthesisers.py         // 调度各个模块，合成数据
+|   |-- text_drawers.py         // 生成标准文字图片，用作输入
+|   `-- writers.py              // 将合成的图片和标签写入本地目录
+|-- examples                    // 示例文件
 |   |-- corpus
 |   |   `-- example.txt
 |   |-- image_list.txt
 |   `-- style_images
 |       |-- 1.jpg
 |       `-- 2.jpg
-|-- fonts
+|-- fonts                       // 字体文件
 |   |-- ch_standard.ttf
 |   |-- en_standard.ttf
 |   `-- ko_standard.ttf
-|-- tools
+|-- tools                       // 程序入口
 |   |-- __init__.py
-|   |-- synth_dataset.py
-|   `-- synth_image.py
-`-- utils
+|   |-- synth_dataset.py        // 批量合成数据
+|   `-- synth_image.py          // 合成单张图片
+`-- utils                       // 其他基础功能模块
     |-- config.py
     |-- load_params.py
     |-- logging.py