現在，人物の姿勢を指定した画像検索技術が確立しつつある．しかし，姿勢が同じままその人物の見た目を任意に変更することは不可能である．本研究では，姿勢を固定した人物画像のアピアランス変換のために，対となる学習画像ペアが不要な深層学習による画像生成手法のひとつであるInstaGANにより実装する．特に，ハイパーパラメータによる損失関数の調整による結果の変化について調査した結果を示す．また，形状変形ができないCycleGANによる実装に比べ，提案手法は体型の変化などにも対応可能であることを示す．