🌧️ CLIPRPN: 生成AI時代の新しい「雨」理解モデル#
― マルチモーダルプロンプト学習による雨パターン認識と除雨 ―
近年、拡散モデルやCLIPに代表されるマルチモーダル学習の進化により、視覚と言語の統合理解が急速に発展しています。本研究「CLIPRPN（CLIP-based Rain Pattern Network）」は、この潮流を画像復元分野、特に画像除雨（Image Deraining）に応用した新しいアプローチです。
🧩 背景：単純な除雨から「理解する除雨」へ#
従来の除雨モデルは、CNNやTransformerを用いて低レベルな特徴（輝度・エッジ・勾配）を抽出し、雨 streak の除去を目的としていました。しかし、こうしたモデルは「雨」の多様な形態 ― 霧状の雨、斜めの streak、水滴による散乱 ― を理解できず、テクスチャや構造の過補正を招く問題がありました。
CLIPRPN はこの問題に対し、「雨の物理的パターンを“認識”してから除去する」という新しいパラダイムを提案します。
🧠 モデル概要：CLIPによる雨パターン感知#
このようにして、モデルは“画像に含まれる雨の意味”を理解し、単なるノイズ除去ではなく、コンテキストに基づいた除雨を実行します。
🔬 実験と結果#
複数の実験（Rain100H、Rain200L、SPA-Dataなど）において、CLIPRPN は従来のSOTAモデル（MPRNet, DGUNet, Restormer等）を上回る性能を示しました。 • PSNR/SSIM が平均 +0.6〜1.2 向上 • 視覚的に自然なディテール保持 • 異なる雨タイプに対する一般化能力
さらに、モデルはゼロショット転移にも強く、未学習のデータセットでも安定した復元品質を維持しました。
🧭 意義と展望
CLIPRPN の最大の意義は、「高レベルな概念理解を低レベル復元タスクに導入」した点にあります。 今後は、雨だけでなく、雪・霧・夜間反射など他の気象劣化にも応用可能であり、ビデオ領域への拡張（時空間CLIP誘導）も期待されます。