本稿では、人物の画像と新たなポーズを入力として、任意のポーズに合った人物画像を合成できる新規なポーズ誘導型人物生成ネットワーク（PG²）を提案する。本研究で提唱する生成フレームワークPG²は、ポーズ情報を明示的に利用し、2つの主要な段階から構成される。第1段階では、条件画像とターゲットポーズをU-Net型ネットワークに入力し、ターゲットポーズに合った人物の初期的で粗い画像を生成する。第2段階では、敵対的学習によりU-Net型ジェネレータを訓練することで、初期段階で得られたぼやけた結果を高精度に精緻化する。128×64の再識別用画像および256×256のファッション写真を用いた広範な実験結果から、本モデルが自然で詳細豊かな高品質な人物画像を生成できることを示した。