モーション転送のための最高のAIダンスビデオジェネレーターは、マルチリファレンスディレクションとワークスペース内の改良のためのDreamina、直接振り付け転送のためのKling VIDEO 3.0、簡単な写真からダンスワークフローのためのViggle V 4、表現力豊かなパフォーマンスキャプチャのためのRunwayAct-Two、ネイティブオーディオを使用したマルチモーダルビデオからビデオへの作成のためのMini Max H 3です。1つのツールをスタートに置く場合は、入力に合ったツールを選択してください。
その区別が重要です。「このキャラクターを踊らせてください」とモデルに動きを発明するように頼みます。「このキャラクターに*この正確なダンス*を踊らせてください」という指示は、顔、体、衣装、カメラ、足の位置を保ちながら、運転パフォーマンスを解釈するように求めます。正直に言うと、2番目の仕事はずっと難しいです。
これはランク付けされたワークフロー比較であり、すべての製品が新しいラボベンチマークで再実行されたという主張ではありません。推奨事項は、現在の製品文書、独立したダンス生成研究、およびクリップが実際に使用可能かどうかを決定する実用的な質問を組み合わせています。機能、クレジット、プラン、アカウントアクセスは変更される可能性があるため、定期的なワークフローを支払う前にライブインターフェースを確認してください。
一目でモーション転送のための最高のAIダンスビデオジェネレーター
どのダンスの仕事にも、一つのエントリーが勝つわけではありません。Dreaminaは特定の理由で私たちの最初のスロットを取ります:同じクリエイティブワークスペースで参照主導の生成とターゲットリビジョンを組み合わせることができます。クリングは、文字通りのボディモーション転送が唯一の優先事項である場合、より良い最初のテストになるかもしれません。静止したキャラクターに既知の動きを行わせたい場合、Viggleはより速くなる可能性があります。それがここでの「最高」の有用な意味です。
このように見ると、モーション転送のための最高のAIダンスビデオジェネレータは、マルチリファレンス作成、リテラルアクション転送、クイックイメージからダンスアニメーション、表現力豊かなパフォーマンスキャプチャ、マルチモーダルV 2 V生成など、さまざまな仕事に分類されます。
ツールを選択する前に:モーション転送はダンスを促すのと同じではありません
テキストからビデオへの変換は、名前のついたダンスを再現することなく、リズミカルに動く説得力のある人物を作り出すことができます。2秒のハイライトしか見ていない場合、ギャップを見逃すのは簡単です。
Cal MattersとThe Markupによる独立調査は、9つのダンススタイルにわたる4つの商業ビデオモデルをテストし、36本のビデオを制作しました。モデルはリアルなダンサーを生成しましたが、プロンプトされたダンスは誰も行いませんでした。出力の約3分の1は、フレーム間の外観の不一致や異常な動きや手足を示しました。完全なダンスビデオテストの方法論と制限事項を確認できます。
重要な注意点があります。2026年1月の研究では、テキストプロンプトを使用して、一般的な生成モデル（Kling 2.5およびHailuo 2.3を含む）をテストしました。通常、プロンプトごとに1回です。今日のKling 3.0 Motion Control、Viggle V 4、Dreamina Seedance 2.5、または制御されたリファレンスビデオワークフローはテストされませんでした。したがって、この研究は、視覚的な妥当性が振付の忠実度ではないことを証明しています。現在のランキングを以下に確立するものではありません。
モーション転送のための最高のAIダンスビデオジェネレータを評価するときは、「スムーズな動き」を超えて、公開可能なクリップに必要なものを評価してください。
- 1
- コレオグラフィーの忠実度:ポーズのシーケンス、方向の変更、タイミング、およびウェイトシフトは参照と一致していますか? 2
- アイデンティティの安定性:ターン、オクルージョン、および高速移動中に顔は同じままですか? 3
- 四肢の完全性:手、肘、膝、足は解剖学的に一貫していますか? 4
- 足と地面の接触:足は自然に植えられ、回転し、持ち上げられますか、それともキャラクターはスケートしますか? 5
- フレーミングとカメラの有用性:ダンスがそれを必要とするとき、全身は見えたままですか? 6
- 修正パス:1つの悪い領域や瞬間を修復できますか、それともすべてを再生する必要がありますか? 7
- クレジットあたりの使用可能な秒数:実際にどれくらいの出力を保持しますか?
その最後の指標は過小評価されています。8回の再試行が必要な安価な世代は、より早くレビューできる高価な世代よりもコストがかかる場合があります。
したがって、モーション転送のための最高のAIダンスビデオジェネレータのランキングは、目に見えるモーション品質とともにワークフローの適合性と補正オプションに報酬を与えます。
2026年におけるモーション転送のための5つの最高のAIダンスビデオジェネレーター
1. Dreamina:マルチリファレンスダンスの方向性とショットの洗練に最適
ドリミナは、ダンスがブリーフの一部に過ぎない場合、私たちのトップピックです。あなたは特定のキャラクター、設定、カメラの動き、サウンドトラック、ストーリーボード、そして一枚の弱いショットを修復する方法が必要かもしれません。それがより広範なワークフローが役立つ場所です。
DreaminaモーションコントロールはSeedance 2.5によって提供され、体の動き、カメラの動き、空間関係のためのビデオへの参照方向をサポートしています。現在のDreamina Seedance 2.5ページには、最大30秒の標準クリップ、最大50のマルチモーダル入力、および地域編集が記載されています。これらの制限はモードとアカウントに依存しており、「最大50」は上限であり、所有するすべてのものをアップロードすることを推奨するものではありません。
実際には、リーンな参照スタックは考えやすいです。1つの明確なキャラクターイメージと1つの短いダンスリファレンスから始めてください。設定が重要な場合にのみ、環境イメージを追加してください。リズムやサウンドデザインが世代を導く必要がある場合にのみ、オーディオを追加してください。モデルがポーズ、衣装、レンズ、タイミングについて相反する参照を受け取る場合、より多くの入力はより多くの制御よりも曖昧さを生み出す可能性があります。
DreaminaSeedance 2.5モーションコントロールワークフローを選択する最も強い理由は、最初の出力後に何が起こるかです。キャラクターの手、小道具、カメラアングル、または1つのマークされた領域が間違っている場合、サポートされているローカル編集ツールを使用すると、クリップ全体を自動的に再構築する代わりに、対象の変更を要求できます。編集はまだ生成的です。近くの詳細が変わる可能性があり、結果にはもう一度完全なレビューが必要です。
Dreaminaは、関連するSeedance 2.5モードでタイムスタンプおよびストーリーボード指向の方向性もサポートしています。計画されたショット内で動きが必要な場合に役立ちます。無指示のクリップのどこかではなく。使用可能なモードの詳細については、Seedance 2.5の使用方法に関するこのガイドを参照してください。
最適:再発するキャラクター、ミュージックビデオのコンセプト、ソーシャルキャンペーン、およびいくつかの参照と実用的な改良パスが必要なクリエイター。
最初にテストするもの:1つのキャラクター画像、1つのクリーンな参照ビデオ、およびロックされたカメラ命令を備えた5ー8秒の全身ルーチン。
主な制限:Dreaminaの文書化されたコントロールは、正確なコレオグラフィー、完全なアイデンティティ、またはアーティファクトのないローカル編集を保証しません。モデルのアクセス、期間、解像度、クレジット、エクスポート条件は、モード、プラン、地域、アカウントによっても異なる場合があります。
Dreaminaを選択:最初のレンダリングで終了するのではなく、より広い画像/ビデオワークフローに継続できる参照ビデオ入力からのAIダンスジェネレータが必要な場合。
モーション転送のための最高のAIダンスビデオジェネレーターの1つであるDreaminaは、参照方向とポストジェネレーションの改良が一緒に重要な場合に最も適した最初のテストです。
2. Kling VIDEO 3.0モーションコントロール:直接振り付け転送に最適
クリングは、このリストで最も明確な文字通りのモーション転送ワークフローを所有しています。現在のツールは、参照アクションビデオとそれを模倣するキャラクター画像をアップロードするように求めます。オプションの顔要素バインディングにより、より多くのアイデンティティ情報を追加できます。一般的な画像からビデオへのプロンプトに「ヒップホップダンスをする」と入力するのとは根本的に異なります。
公式のKling VIDEO 3.0モーションコントロールガイドは、入力品質について非常に具体的です。キャラクター画像とモーションリファレンスの間で全身または半身のフレーミングを一致させ、被写体を見えるようにし、単一の連続ショットを使用し、カメラの動きを避け、中程度の速度のアクションを好むことを推奨しています。アップロードされたアクション動画は3ー30秒間再生できますが、非常に複雑または高速な動きにより、使用可能なセグメントが短くなる場合があります。ガイドはまた、その場合にはクレジットが返金されないことを警告しています。
それらの制約は細かい字ではありません-システムが仕事をどのように見ているかを示しています。良いKling Motion Controlダンスビデオは、きれいなポーズ情報から始まります。ダンサーがフレームから出たり、他の人の後ろで回転したり、カメラアングルの間でカットされた場合、モデルはもはや観察できない動きを推測しなければなりません。
クリングは、複数の参照シーンを構築するよりも振付自体が重要な場合、AI振付転送の有力候補でもあります。トレードオフは修正です。1つの肢体や衣服の詳細が失敗した場合でも、最も実用的なオプションは、別の世代または外部の編集パスである可能性があります。
最適:認識可能な全身ルーティン、振り付けデモ、キャラクタースワップ、およびよく撮影されたアクションリファレンスを持つクリエイター。
最初にテストするもの:単一のダンサー、固定カメラ、目に見える手足、適度な速度、およびポートレート/ランドスケープの向きのマッチング。
主な制限:動きが速すぎるか複雑すぎる場合、振り付けは短縮または簡略化される可能性があり、顔のバインディングは自動的に髪型、衣服、メイク、または小道具を保持しません。
以下の場合はKlingを選択してください: 1つのワークスペース内で多数の参照を管理したり、生成されたシーンを洗練するよりも、ダイレクトアクションの模倣が重要です。
3. Viggle V 4:最高の写真からダンスまでのワークフローと足のコントロール
ビグルはグループで最もアプローチしやすい専門家のままです。あなたのメンタルモデルが「キャラクターをアップロードし、ムーブを選択または提供し、ダンスクリップを取得する」場合、そのワークフローは理解しやすいです。それはミーム、定型化された文字、ファンの編集、および高速社会実験のための強力な写真をダンスAIジェネレータになります。
現在のViggle V 4ガイドによると、モデルは参照ビデオからアップロードされたキャラクター画像にモーションを転送します。V 4には、キャラクターリファイン、スムーズモーション、フットロックも導入されています。フットロックはダンスに特に関連しています。なぜなら、足を滑らせることで、磨かれたクリップが軽く感じられるからです。
「Viggle AIダンスモーショントランスファー」というフレーズは、完全なビデオ制作環境ではなく、専用の仕事を表しています。キャラクターアニメーションへのフォーカスパスが得られますが、複雑なシーンデザイン、ショットツーショットの連続性、キャプション、サウンドフィニッシング、または正確なローカル補正のための別のツールが必要な場合があります。
Viggleのページは、困難で高速な動きについて強い主張をしています。あなた自身のキャラクターと参照が適合を証明するまで、それらをベンダーの主張として扱ってください。人間以外のプロポーション、ゆったりとした衣服、床との接触、オクルージョン、素早いターンは、参照ビデオキャラクターアニメーションシステムにストレスを与える可能性があります。
最適:初めてのモーショントランスファークリエイター、テンプレート主導のダンスクリップ、ミーム、スタイリッシュなキャラクター、そして素早い垂直ビデオアイデア。
最初にテストするもの:背景から明確に分離された全身のキャラクターと、両足を見えるように保つ短いルーチン。
主な制限:専門家のワークフローは迅速ですが、より広範なクリエイティブプラットフォームよりもマルチショットストーリーテリングやシーン内の修復の余地が少なくなります。
以下の場合はViggleを選択してください:複雑なシネマティックシークエンスを構築するよりも、スピードと明示的な足の安定性コントロールが重要です。
4.ランウェイ第2幕:表現力豊かな上半身のパフォーマンスキャプチャに最適
ランウェイアクト2は、専用のフルボディダンスエンジンではなく、パフォーマンスキャプチャとして理解するのが最善です。それは、運転中のパフォーマンスから動き、話し、表情、ジェスチャーをキャラクター画像またはビデオに転送します。音楽ビデオのクローズアップ、アニメーションの歌手、プレゼンター、または表現豊かな胴体と手のパフォーマンスには、それがまさに適切なツールになる可能性があります。
ニュアンスはフレーミングです。ランウェイの公式Act-Twoパフォーマンスキャプチャドキュメントは、顔が見える単一の被写体を推奨しており、切り傷のないウエストから最も遠い位置でフレーム化されています。ジェスチャー設定により、身体の動きをキャラクターイメージに移すことができ、顔の表情を調整することができます。Runwayは、より高い表情はアーティファクトを導入する可能性があると指摘しています。
そのため、Runway Act-Twoパフォーマンスキャプチャは、フルボディルーチンにおいてKlingやViggleより上位にランクされません。足さばきよりもパフォーマンスのニュアンスに合っています。歌手の顔、肩、手のジェスチャーに使用し、広いダンスショットには異なるモーショントランスファーシステムを選択することができます。
最適:アニメーションパフォーマー、表情豊かなクローズアップ、歌ったり話したりするキャラクター、手のジェスチャー、腰を上げたパフォーマンスショット。
最初にテストするもの:キャラクターイメージに似たポーズで始まる、明るく単一の被写体のパフォーマンス。
主な制限:公式のウエストアップガイダンスにより、下半身の動きと足と地面の接触が成功を決定する振り付けにおいて、第2幕はより弱いデフォルトとなります。
場合はランウェイを選択:完全な全身ダンスを再現するよりも表現とパフォーマンスの詳細が重要です。
5. Mini Max H 3/Hailuo:ネイティブオーディオを使用したマルチモーダルV 2 Vモーションに最適
HailuoAIダンスビデオジェネレーターをお探しの場合は、ショートリストのモデル名を更新してください。Mini Maxは、2026年7月31日に最新のHシリーズマルチモーダルビデオモデルとしてH 3を発売しました。Hailuoはクリエイター向けのルートのままですが、H 3はHailuo 2.3だけでなく、関連する現在の能力ストーリーです。
公式のMini Max H 3ローンチレポートによると、H 3はテキスト、画像、ビデオ、オーディオのコンテキストを受け入れ、ネイティブステレオサウンドを生成し、2 Kで最大15秒のクリップをサポートし、ビデオ間のモーション転送を含みます。Mini Maxは商用ユースケース全体での早期テストを説明しています。これは第一者の証拠であり、独立したダンスベンチマークではありません。
H 3は、参照がすでにビデオであり、パフォーマンス、シーン、スタイル、またはサウンドを一緒に再解釈したい場合に興味深いです。ネイティブオーディオがその世代に属する音楽主導のコンセプトにも適しているかもしれません。ただし、1人のキャラクターを1つの正確なルーチンに通すことが唯一の目標である場合、広範なマルチモーダルモデルは専門家よりも予測がつきにくい場合があります。
最適な用途:オーディオビジュアルダンスコンセプト、V 2 Vの再構築、マルチモーダル実験、サウンドがクリエイティブな方向性の一部であるショートショット。
最初にテストすること:シンプルなバックグラウンドモーションと、何を変更すべきかについての明確な指示がある短いソースパフォーマンス。
主な制限:Mini Maxの発売主張は独立したchoreography-accuracyスコアを確立しておらず、15秒のマルチモーダルクリップは外部編集と権利審査が必要な場合があります。
以下の場合はH 3を選択してください: 1回の実験でモーション転送、ビジュアル変換、および生成されたステレオオーディオを行います。
どのダンスビデオジェネレータを選ぶべきですか?
おそらく5つのサブスクリプションは必要ありません。あなたがすでに持っている資産と、最も許容できない失敗から始めてください。
モーション転送のための最高のAIダンスビデオジェネレータは、正確なフットワーク、表現力豊かな演技、クイックテンプレート、シーンの洗練、またはネイティブオーディオのいずれを優先するかを決定すると、ショートリストに簡単になります。
Runwayvs Klingのダンスビデオでは、ショットがパフォーマンス主導で主にウエストアップの場合はRunwayを選択し、全身の動きの模倣が主な仕事である場合はKlingを選択してください。「Kling vs Viggleモーショントランスファー」では、アクションリファレンスを注意深く記録して直接コントロールしたい場合は「Kling」を選択し、よりシンプルなイメージからダンスへのパスと明示的なスタビライゼーションオプションを重視する場合は「Viggle」を選択してください。
ルマは?Lumaは、専用のダンスワークフローよりも録画された映像を再構築することが重要である場合、映画の画像からビデオへの変換やビデオ変換において、依然として関連性があります。それは合理的な代替手段ですが、ここでのターゲット比較は、モーションリファレンス、パフォーマンスキャプチャ、またはダンススペシャリストのコントロールに関するより明確な現在の証拠を持つツールを優先します。
AIダンスモーション転送ジェネレーターの低廃棄物最初のテスト
あなたの最も難しい振り付けと30秒のブリーフから始めないでください。診断クリップから始めます。モーション転送のための最高のAIダンスビデオジェネレータは、テストが制御されるとすぐにその強みと失敗モードを明らかにする必要があります。
- 1
- 対象のキャラを1体選ぶ。手、足、頭が見える鮮明な全身画像を使用してください。最初のランでは、交差した手足、床丈の衣服、または忙しい背景を避けてください。 2
- 短いダンスのリファレンスを1つ選んでください。五秒から八秒で十分です。1人のパフォーマー、固定カメラ、適度な動き、カットなしを使用してください。 3
- フレーミングに合わせてください。フルボディの参照は、フルボディのキャラクター画像とペアリングする必要があります。ツールが推奨する場所では、縦向きと横向きを一貫して保ちます。 4
- 最初の指示を制限します。動きのソース、ボディフレーミング、および1つのカメラの動作を指定します。同じテストで衣装の変更、場所の変更、軌道カメラ、花火、10の振り付けビートを組み合わせないでください。 5
- 予算が許す限り、複数回試みてください。生成的な変化は現実です。1つの幸運な出力が信頼性を証明するわけではなく、1つの失敗がモデルが決して機能しないことを証明するわけではありません。 6
- 完全なクリップを採点します。振り付けの忠実度、アイデンティティ、手足、足、カメラ、試み、時間、クレジット、使用可能な秒数を記録してください。ヒーローの出力だけでなく、失敗を保存してください。
簡単な指標が役立ちます:使用可能な秒数÷消費クレジット。それを最初にレビュー可能なテイクまでの時間と組み合わせてください。これらの数字を合わせると、再試行を無視する月次価格表以上の情報が得られます。
Dreaminaがあなたのプロジェクトに合っている場合は、AIダンスビデオジェネレーターを開くか、Dreaminaのモーションコントロールワークフローから始めてください。最初に1つの文字画像と1つの短い参照を使用し、特定の問題を解決する場合にのみ、より創造的な入力を追加してください。
ダンスのAIビデオモーションコントロールをより信頼性の高いものにする方法
良い入力は完璧な結果を保証しませんが、悪い入力は診断をほぼ不可能にします。これらのルールは、ほとんどのモーションリファレンスシステムで機能します。
- 動く体全体、特に手と足を見えるようにしてください。
- 背景からきれいに分離された単一のパフォーマーを使用してください。
- ドライビングクリップでは、カット、ズーム、ホイップパン、および激しいモーションブラーを避けてください。
- スピン、フリップ、フローリング、またはヘビーオクルージョンをテストする前に、適度なスピードから始めてください。
- ツールが推奨する場合は、開始ポーズと体の向きを合わせてください。
- プロンプトでカメラの指示から振り付けを分離してください。
- 通常の速度でフレームごとにレビューしてください。スライドする足はしばしば素早いプレビューで隠れます。
- 必要に応じて、適切なエディターでキャプション、ライセンスされた音楽、詳細なカラーワーク、高度なコンポジットを完了してください。
あなたは疑問に思っているかもしれません:より長いプロンプトで悪い足さばきを修正できますか?通常、いいえ。プロンプトは意図を明確にすることができますが、ソースから欠落しているポーズ情報を復元することはできません。よりクリーンな参照は、形容詞の別の段落よりもしばしばより良い解決策です。
権利、肖像権、音楽、AIラベルはまだ重要です
ダンスビデオのための最高のAIビデオジェネレータは、結果を責任を持って公開できる場合にのみ役立ちます。他人の顔、声、プライベート映像、または独特のパフォーマンスを使用する前に許可を得てください。音楽を別々にクリアしてください。生成ツールにアクセスしても、曲の権利は与えられません。
振付は、アメリカ合衆国においても特定の法的文脈を持っています。米国著作権局は、関連する一連のダンスムーブメントを含み、有形媒体に固定されている場合、振付作品は保護される可能性があると説明していますが、個々のステップ、ありふれたムーブメント、社交ダンスは、振付作品として保護されません。実際の権利に関する判断については、Copyright Office Circular 52を参照し、有資格の弁護士に相談してください。
プラットフォームの開示は別のレイヤーです。TikTokはAI生成コンテンツに対してルールとラベリングツールを提供し、YouTubeはクリエイターにリアルに見える意味のある変更や合成コンテンツの開示を求めています。ポリシーは進化するため、公開する際に再度確認してください。
Dreaminaのアウトプットは、現行の条件、適用されるプラン/モデルの条件、法律、および第三者の権利に従って商業的に使用される場合があります。それは非侵害または独自性の約束ではありません。現在の契約の詳細については、Dreaminaの利用規約を確認してください。
最終評決
モーション転送のための最高のAIダンスビデオジェネレータは互換性がありません。Dreaminaは、マルチリファレンスダンスディレクションとワークスペース内の改善において、私たちの最初の選択肢です。Klingは、直接的なフルボディアクショントランスファーにおいて、より強力なスペシャリストです。Viggleは、最もシンプルな写真からダンスへのルートを提供しています。Runway Act-Twoは、表現力豊かな上半身パフォーマンスで輝いています。Mini Max H 3は、マルチモーダルV 2 V作成とネイティブオーディオをショートリストに加えます。
それでもわからない場合は、上位2つのツールで同じfive-to-eight-secondテストを実行してください。足を見てください。ターン中に顔を見てください。実際に公開する秒数を数えてください。その後、最も使いやすいコントロールを提供するワークフローを選択してください-単に最も美しい最初のフレームではなく。
試してみる準備はできましたか?Dreaminaで短いモーションリファレンスビデオを作成し、フルテイクをレビューし、より多くの方向性が必要な部分だけを磨き上げます。
よくある質問
2026年の最高のAIダンスビデオジェネレーターは何ですか?
モーション転送のための最高のAIダンスビデオジェネレーターは、マルチリファレンスの方向性と洗練のためのDreamina、直接的な全身振り付け転送のためのKling、簡単なイメージ・トゥ・ダンスの作成のためのViggle、表現力豊かな上半身のキャプチャのためのRunway Act-Two、およびオーディオとのマルチモーダルV 2 V作業のためのMini Max H 3です。正しい選択は、ソースアセットと回避すべきエラーの種類によって異なります。
AIダンスジェネレーターは正確なダンスを再現できますか?
それは参照性能を近似または転送することができますが、現在のツールを完全に決定論的として扱うべきではありません。速い動き、自己閉塞、ゆったりとした衣服、カメラの交換、そして隠れた足は、忠実度を低下させる可能性があります。常にリファレンスに対して完全な出力を検査してください。
「この人を踊らせる」というプロンプトよりも、モーショントランスファーの方が良いですか?」
認識可能な振り付けが重要な場合、システムはテキストから全体のパフォーマンスを発明するのではなく、ポーズのシーケンスを受け取るため、通常はより良い出発点です。ムード、シーン、カメラが正確な手順よりも重要な場合、プロンプト主導の世代はより柔軟になる可能性があります。
写真をダンスビデオに変えるには、DreaminaとViggleのどちらが良いですか?
Foot Lockなどのコントロールを備えた、フォーカスされたクイックなテンプレート/参照モーションワークフローが必要な場合は、Viggleを選択してください。複数の参照タイプ、より長いクリエイティブディレクション、カメラまたはタイミングガイダンス、および生成されたショットの一部を洗練するためのサポートされたパスが必要な場合は、Dreaminaを選択してください。
ダンスモーションの参照には、クリングとランウェイのどちらが良いですか?
Kling VIDEO 3.0モーションコントロールは、参照ビデオからの全身アクション模倣のためのより明確な最初の選択肢です。ランウェイアクト2は、表情、話し方、ジェスチャー、そしてウエストアップパフォーマンスキャプチャに適しています。あなたのプロジェクトが本当に両方のパフォーマンスを必要とする場合にのみ、両方をテストしてください。
TikTok、Reels、YouTube ShortsのAIダンスビデオを作ることはできますか?
はい、必要な権利を持ち、プラットフォームの現在のAIコンテンツおよび開示ポリシーに従う場合に限ります。垂直フレーミング、表示されるフルボディ、短いリファレンス、そしてクリーンなファーストビートにより、出力の評価と編集が容易になります。トレンドの曲、ダンスの録音、または誰かの肖像が自動的に商業利用のためにクリアされると仮定しないでください。