深層学習技術の発展により，さまざまな画像生成手法が提案されている．その中でも，画像中の物体を意味的にラベル付けしたセグメンテーションマップは，物体認識に広く利用されている一方，ユーザが希望するシーンの画像を簡便に生成するための入力表現としても用いられている．本研究では，このようなセグメンテーションマップからの画像生成に着目し，特に広域な地形を対象とした画像生成手法について検討する．本発表では，既存の事前学習モデルに対し，コンピュータグラフィックス技術により生成した地形画像とセグメンテーションマップのペアからなる小規模データセットを用いてファインチューニングを行い，その性能を実験的に検証する．