近年、拡散モデルを用いた新規視点画像生成が盛んに研究されている。既存研究では、動画拡散モデルをカメラパラメータを用いてファインチューニングし、オブジェクトの回転する様子を出力することで、新規視点画像生成を可能にしている。このようにカメラの軌跡を制御して動画生成を行うアプローチには、動画から動き情報を抽出して生成を行うという関連分野の手法も有効であると思われるが、これらの手法を単純に適用した場合、動画拡散モデルが学習していないドメインに属するオブジェクトの新規視点画像生成は難しいなどの課題が存在する。本論文では、動画拡散モデルを少数データで調整することで上記の課題の解決を試みた。