本研究提出了一种新的人类解析引导注意力扩散方法，解决了姿态引导人像合成中源图像服装细节难以保持的问题。实验结果表明，该方法在服装样式保护方面显著优于13种基线方法，具有重要的行业应用潜力。

该研究提出了一种用于人像与新背景合成的扩散模型，考虑了照明效果。通过引入灯光表示模块、对齐网络和数据模拟管道，实现了对全局色彩和亮度的调整，以及融合背景中的关键照明线索。该方法在保真度和照明连贯性方面优于现有基准，并在实际测试中表现出卓越的泛化能力。