MRI等の蓄積された医療画像情報は診断支援などの2次利用が期待され、機械学習技術を用いた様々な技術が開発されているが、良質な学習データの確保は、プライバシーやコストの面において課題を抱えている。生成モデルの一種であるGANは近年医用画像生成に利用されているが、生成できる画像の多様性に制限があった。近年は拡散モデル、特に指示文の内容を反映した生成が可能なStable Diffusionが注目を集めている。本研究では、その拡散モデルに追加学習の枠組みを適用し、応用した新しい脳MR画像の生成技術の開発を行った。そのモデルと生成画像の有効性を、生成画像に対するモデルの尤度を確認し議論した。