3Dフォントは広告のデザインなどで利用されるが、そのモデリングは時間と技術を要する。既存の手法では、メッシュのボーンやスキニングウェイトを推定することでメッシュを変形をさせることができるが、学習データにない対象には適用できず、汎用性が低い問題がある。本研究ではボーンを用いない変形戦略による動作転移法を提案する。具体的には、人間と3Dフォントを座標ベースのクラスタリングを行い、Diffusionモデル由来の意味的特徴によってマッチングさせることで、3Dフォントに対して人間の動作を転移する。実験では、提案手法による動作転移の有効性と転写後フォントの可読性について確認できた。