高級果実として外観の品質が重要視されているメロンは，出荷時に熟練農家の目視確認によって果実の形状、色調、網目の細かさ、傷や汚れの有無から等級の選別が行われている．この選別作業は，新規就農者の技能習得のために多くの時間と経験が必要であることや，一貫性のある選別基準の確立が難しいという課題が存在する．こういった課題に対してメロンの表面画像から特徴量を分析し，等級を判定する研究が行われている．本研究では，潜在拡散モデルを用いてメロンの等級によって特定の学習を行うことで，等級別にメロンの表面画像を生成してデータ拡張を行う．さらに，生成したメロン画像を追学習させることで等級判定の精度を向上させる．