カメラコントロールは、表現力豊かで映画的な動画を生成する上で極めて重要である。従来の手法は、カメラパラメータの明示的なシーケンスを制御条件として用いるが、特に複雑なカメラ動きの場合、ユーザーがこれを構築するのは煩雑である。より直感的なカメラコントロールを実現するため、本研究ではCamCloneMasterを提案する。これは、カメラパラメータやテスト時におけるファインチューニングを必要とせず、参照動画からのカメラ動きをユーザーが再現できるフレームワークである。CamCloneMasterは、統一されたフレームワーク内で画像から動画生成（Image-to-Video）および動画から動画生成（Video-to-Video）の両タスクに対して、参照に基づくカメラコントロールをスムーズにサポートする。さらに、多様なシーン、被写体、カメラ動きを含む大規模な合成データセット「Camera Clone Dataset」を構築した。広範な実験およびユーザースタディーの結果から、CamCloneMasterが既存手法に比べてカメラコントロール性および視覚的品質の両面で優れていることが示された。