本稿では、与えられたポーズに応じて人物の画像を生成する問題に取り組む。具体的には、ある人物の画像と目標となるポーズが与えられた場合、その人物が新しいポーズをとった画像を合成することを目的とする。ポーズの違いによって生じるピクセル単位のアライメント不整合に対処するため、生成対抗ネットワーク（GAN）の生成器に可変スキップ接続（deformable skip connections）を導入する。また、従来よく用いられるL1およびL2損失の代わりに、生成画像の詳細をターゲット画像と一致させるために最近傍損失（nearest-neighbour loss）を提案する。本手法は、異なるポーズで撮影された人物の画像を用いて評価され、既存の手法と比較した結果、2つのベンチマークにおいて最先端の性能を達成した。本手法は、関節を持つオブジェクトのポーズをキーポイント検出器により抽出できる場合、より広範な可変形状オブジェクト生成の分野へ応用可能である。