画像生成タスクにおける基本的な生成モデルであるVAE(Variational Autoencoder)は，入力データを低次元のベクトルに写像する．その際，データを潜在空間内で共分散行列が対角行列の多変量正規分布となるよう写像することにより，データの連続性を保ちつつ多様性を捉えた生成が可能になる．そこで本稿では，映像制作等における利用を目的として，多視点顔画像を生成するVAEモデルを検討する．ここでは特に，学習済みVAEが出力する潜在ベクトルの分散と生成されるデータの品質に関係があることを示す．この結果は，VAEモデルの性能を推定するために有効であり，モデルの性能改善に寄与するものと考えられる．