多様な照明環境下で，物体表面の色を安定して知覚する色恒常性には個人差が存在するが，その要因は未解明である．#TheDress画像におけるドレスの色の見えの個人差（青/黒または白/金）は，照明光推定の個人差が顕在化した例である．本研究は，物体反射光の青みを晴天の空の色に帰着させる，blue biasのレベルの個人差に起因する可能性に着目した．多様なblue biasレベルの検討のため，人間の代わりに色恒常性を学習させたスタイル変換DNNモデルを用いた．モデル学習時にblue biasの関連する画像比率を操作し，#TheDress画像の色名を出力させた結果，blue bias画像の学習量増加に伴ってモデルの出力は青/黒から白/金へ連続的に遷移した．これは，#TheDress画像の色の見えの個人差にblue biasに対する学習量が影響する可能性を示している．
