人物の顔画像の年齢編集は、人物の同一性を維持しつつ年齢を変化させるタスクである。年齢変化による人物の見た目は個人によって一意に決まらず、境遇や環境などにより多様な変化が予想されるが、既存手法ではこのような多様性は考慮されていない。本研究では、StyleGANによる顔画像の年齢編集において、結果に多様性を持たせるとともに編集精度を向上させることを目指す。提案手法では、年齢や人物同一性を考慮した潜在変数の最適化に基づき、良い局所解を複数回探索することで、これらの要素を保持した多様化を図る。さらに、既存手法による推定情報を活用した潜在変数の外挿によって、低年齢や高年齢への編集精度を向上させる教師なしのアプローチを検討する。