近年，文脈内学習により学習済み生成モデルを再学習せず様々な画像処理問題を解決する研究が注目されている．その一つに，ペアとなる参照画像から類推した画像特徴の変化を内容の類似した他の画像に適用する手法があるが，既存手法は参照画像間の構造の違いに対し脆弱であることが指摘されている．本研究では，語義的対応関係を活用し画像間の構造一致の制約を緩和する手法を提案する．具体的には，画素単位の語義的な特徴量を用いて参照画像間で対応を抽出し、適用対象画像からの注意機構の類似度を参照画像間の対応に沿い複写することで構造制約を緩和した．これにより，構造不一致の参照画像ペアを用いた実験で提案手法の有効性を確認できた．