動物の三次元姿勢推定では、学習に必要となる正解データの不足が大きな課題であり、高精度なモデル構築を困難にしている。本研究では、四足歩行動物の形状・姿勢を潜在空間で表現する Skinned Multi-Animal Linear Model（SMAL）を用い、多視点画像に対する構造一貫性を維持しつつ、時系列的な整合性も考慮した姿勢推定手法を開発した。さらに、SMALと画像生成AIを組み合わせて人工データセットを生成し、SMALに対応した二次元関節位置推定モデルの学習に利用した。