А у вас есть тысяч десять ПАР картинок одной и той-же местности с облаками и без, что-бы на них обучить свою нейросеть?
Если есть - далее все тривиально - нейросеть типа автоенкодер-декодер. На вход картинку с облаком, на выходе сравниваем с той-же местностью без облаков. Сеть обучается на вашей десятке тысяч пар.
На обученную таким образом сетку подаем новые картинки и надеемся, что она сумеет с ними справиться.
Если такого набора нет - тогда начинаем с того, что читаем книжки и разбираемся как вообще нейросети работают.
P.S. Не надо 10 тыс фото "одной и той-же местности". Надо 10 тыс ПАР, каждая пара представляет свою местность, но в паре - одна фото с облаками, а другая - без. Все-таки советую для лучшего понимая начать с изучения принципов работы нейросети.
Но если такой датасет пар есть - сеть автоенкодер-автодекодер должна вам помочь.
P.P.S. Подумав - еще одно дополнение. Лучше, конечно, не пары фото, а для КАЖДОЙ местности - одно фото без облаков и несколько фото с разными облаками.
И еще - фото одной и той-же местности, сделанной с большим временным интервалом (два-три месяца) использоваться не могут. Времена года, изменения застроек и пр, сильно зашумлят результат.
