ノイズ除去において、学習ベースではノイズの有無それぞれの画像を用意する必要があり、モデルベースではそのモデルで表現できない複雑なノイズに対して精度が下がる。そこで、無ノイズ画像からノイズ画像を生成するフレームワークを開発し、教師なし学習の精度向上を図った。