農業現場における病害虫への迅速な対応が課題となっており、深層学習を用いた診断AIが注目を集めている.これらは実験環境下で高い精度を達成している一方,学習画像と異なる圃場で撮影された画像に対する識別性能の著しい低下が問題となっている.これは識別器が病徴の多様性に対応できていない過学習が原因であり,学習画像の多様性を増強することが有効であると考えられる.本報告では,先端的な画像生成モデルであるStable Diffusionで生成した画像を学習に追加することにより,識別精度の向上を目的とする.また今日一般的に活用されているGANを元にした画像生成モデルとの比較検証を行い相違について報告する.