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@@ -215,26 +215,28 @@ AnomalyCLIP은 특정 객체에 의존하지 않는 텍스트 프롬프트를
 
 
 # AD-CLIP Model Architecture
-
+AD-CLIP 모델은 CLIP (ViT-B-32)을 백본으로 사용하여 이미지에서 특징을 추출하고, 대조 학습을 통해 이상을 탐지합니다. 
+최종 출력은 이미지가 비정상인지 정상인지를 판별하는 이상 점수와 각 클래스의 확률을 제공합니다.
 <div style="display: flex; justify-content: center; align-items: center; flex-direction: column;">
   <img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/65e7d0935ea025ead9623dde/62sYcSncxxzqGjQAa0MgQ.png" height="500" width="70%">
   <p>CLIP-based Anomaly Detection Model Architecture</p>
 </div>
 
 - **model:**
-  - input_layer:
-      - image_size: [640, 640, 3]  # 표준 입력 이미지 크기
+  - 입력 계층 (Input Layer):
+      - 입력 이미지: 모델은 크기 [640, 640, 3]의 이미지를 입력받습니다. 여기서 640x640은 이미지의 가로와 세로 크기이며, 3은 RGB 색상의 채널 수를 나타냅니다.
+      - 기능: 이 계층은 입력된 이미지를 처리하고 모델의 나머지 부분에 맞는 형식으로 데이터를 준비하는 역할을 합니다.
   - backbone:
-      - name: CLIP (ViT-B-32)  # CLIP 모델의 비전 트랜스포머를 백본으로 사용
-      - filters: [32, 64, 128, 256, 512]  # 비전 트랜스포머의 각 레이어 필터 크기
+      - CLIP (ViT-B-32): 모델은 CLIP의 Vision Transformer (ViT-B-32) 아키텍처를 사용하여 이미지에서 특징을 추출합니다. ViT-B-32는 이미지를 이해하는 데 필요한 고급 특성을 추출할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
+      - 필터: 필터 크기 [32, 64, 128, 256, 512]는 각 ViT 레이어에서 사용되며, 이미지의 각 레벨에서 중요한 정보를 추출하여 특징을 학습합니다.
   - neck:
-      - name: Anomaly Detection Module  # 결함 탐지를 위한 추가 모듈
-      - method: Contrastive Learning  # CLIP 모델의 특징을 사용한 대조 학습 기법
+      - 이상 탐지 모듈 (Anomaly Detection Module): 이 모듈은 CLIP에서 추출된 특징을 기반으로 이미지를 분석하고 이상 여부를 판단합니다. 이 단계에서는 이미지 내에서 정상과 비정상 데이터를 구별하기 위한 중요한 처리가 이루어집니다.
+      - 대조 학습 (Contrastive Learning): 대조 학습 방법은 정상 이미지와 비정상 이미지 간의 차이를 학습하여, 이미지의 이상 여부를 더욱 명확하게 구분할 수 있게 도와줍니다.
   - head:
-      - name: Anomaly Detection Head  # 결함 탐지를 위한 최종 출력 레이어
+      - 이상 탐지 헤드 (Anomaly Detection Head): 모델의 마지막 부분으로, 이 계층은 이미지가 비정상적인지 정상적인지를 결정합니다.
       - outputs:
-          - anomaly_score: 1  # 이상 탐지 점수 (비정상/정상 구분)
-          - class_probabilities: N  # 각 클래스에 대한 확률 (결함 여부)
+          - 이상 점수 (Anomaly Score): 모델은 이미지가 이상인지 아닌지를 나타내는 점수(예: 1은 이상, 0은 정상)를 출력합니다.
+          - 클래스 확률 (Class Probabilities): 모델은 각 클래스에 대한 확률을 출력하며, 이 확률을 통해 결함이 있는지 없는지의 여부를 판단합니다.
 
 # Optimizer and Loss Function
 - **training:**