近年，拡散過程を用いた生成モデルは連続領域において最先端の性能を達成しており，離散データ生成においても盛んに研究が行われている．本研究では，拡散言語モデルを使って自然言語処理タスクの一つであるキャプション生成に取り組み，精度向上を目的に画像による制御を言語モデルとは別の構成要素（分類器）によって行う手法と言語モデルのみで実現する手法の性能の違いについて検証を行なった．実験で測定された精度に関して提案手法は比較手法を上回ることができなかったが，提案手法によって画像の内容に応じたキャプションが一定の精度で生成できることを確認した．

自然言語文生成においては，汎用言語モデルの出現により言語モデル中心の文生成が主流となっている．一方，近年，画像生成においては，拡散過程（DiﬀusionProcess，DP）を採用した手法が，敵対的生成ネットワーク（GAN）による従来の最高性能を超える画像の生成を可能にした[1]．またLiら[2]によって，本来連続的な情報を扱うDPに対して離散情報である自然言語を扱えるようにしたDiﬀusionLanguageModel(DLM)が提案されており，従来の最高性能を超えるような制御可能な自然言語文生成の可能性が示されている．この拡散過程を使った制御可能な自然言語文生成を可能とした先行研究[2]では，外部の構成要素（分類器）を導入し制御を行い良い精度を達成している一方，分類器を使用せずに良い精度を達成している拡散過程を用いた制御可能な自然言語文生成手法も提案されている[3]．これら背景を踏まえ，本研究は拡散過程を用いた画像キャプショニング手法の開発，また分類器の導入の有無による精度への影響の調査を目的とする．