機械学習を用いた植物病害の診断において、学習画像と撮影環境の異なる画像に対して、望ましい診断精度が得られないことが近年確認されている。この診断能が限定的である要因 は、学習データにおける多様性の不足にあると考えられる。本研究では、潜在拡散モデルを用いて病害クラス間で共通する画像特徴と、環境固有の画像特徴を異なる単語に対応付ける学習手法を提案する。本手法により、前者の特徴に対応付けた単語から画像を生成し、環境の影響を抑制した多様な画像の生成が期待できる。生成画像を分類モデルの学習に用い、異なる撮影環境の画像による評価実験を行うことで提案手法の有効性を確認し、報告する。