近年、さまざまな分野に画像生成の技術が応用されていて、ファッション業界への応用に関する研究も展開されている。先行研究では、指定した洋服やポーズをもとにファッション画像を生成したり、画像に写っている人物の洋服を変化させることに焦点が当てられている。しかし、実際のビジネスのサービスにおいて、ユーザー一人一人に合わせた画像生成を実現する場合に、洋服やポーズだけを考慮するのでは対象のユーザーの属性に合わない画像を生成してしまう恐れがある。そこで本研究では、画像の人物の属性情報を利用することを考える。さらに、いいね数という画像の評価データを利用し、ConditionalStyleGAN2-adaに当てはめることで、ユーザー一人一人に合わせた高評価画像の生成ができることを示す。