本研究では，1カットにおける線画への自動着色モデルにおいて，FramePackの出力画像を用いてデータ拡張する手法を提案する．従来，カット内で大きな動きが少ないという仮定のもと，少数の学習データで自動着色することが可能であったが，大きな動きのあるカットでは着色対象と学習データに大きく異なる領域が生じ，誤った予測が増加する課題があった．そこで本手法では，FramePackの出力画像で学習データを拡張することで，単にデータを拡張するだけでなく，FramePackの持つ動きの情報を学習することが可能となる．評価実験の結果，動きのあるカットにおいて，着色精度の改善が見られた．