画像生成AIによる出力イラストは、同一プロンプトでも多様なイラストスタイルが生成される一方、特定スタイルへの偏りにより得にくいスタイルも存在する。本研究では、DiffusionDBから収集したイラストと、Stable Diffusionで生成したプロンプト別イラストを対象に、CNNで抽出した特徴量をt-SNEにより2次元散布図に可視化し、スタイル分布の変化を比較する。これにより、プロンプトに応じたスタイル分布の差異と偏りを明らかにし、より多様なイラストスタイル生成を志向したモデル改良への示唆を得る。さらに、プロンプト設計とスタイル出力の関係を定性的に整理する。