В докладе представлен алгоритм применения диффузионной модели броуновского моста (Brownian Bridge Diffusion Model, BBDM) в задаче условного восстановления астрономических изображений. Предложенный подход использует единственную пару изображений и диффузионную модель машинного обучения, обучающуюся отображению опорного кадра в целевой в известных областях, с целью восстановления области интереса на последнем. Эффективность и стабильность метода продемонстрирована на примерах условного восстановления реальных астрономических изображений галактик из обзора SDSS по соответствующим опорным изображениям из обзора Pan-STARRS.