ID-V2V: El modelo de video que preserva la identidad obtiene soporte en ComfyUI a través de Kijai
Eyeline-Labs ID-V2V, un modelo de video a video que preserva la identidad de SIGGRAPH Asia 2026, ahora tiene soporte en ComfyUI a través de los pesos int8 convrot de Kijai y un PR principal.
¿Qué es ID-V2V?
ID-V2V (Generación de Video a Video que Preserva la Identidad) es un modelo de investigación aceptado en SIGGRAPH Asia 2026, desarrollado por Eyeline-Labs en colaboración con Netflix. Reestiliza la escena, iluminación y estilo de un video mientras preserva la identidad, expresiones, mirada y movimiento de los personajes originales, un flujo de trabajo de grabar primero, reestilizar después.
Dado un video fuente y un fotograma clave estilizado (más fotogramas clave opcionales y un prompt de texto), ID-V2V genera un nuevo video cuyo fondo y estética siguen el fotograma clave, mientras que la identidad y el rendimiento de los sujetos se mantienen intactos.
Detalles clave:
- Modelo base: Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P con control VACE
- Licencia: Apache 2.0
- Artículo: arXiv:2607.22830 (SIGGRAPH Asia 2026)
- Código: github.com/Eyeline-Labs/ID-V2V
Participación de Paul Debevec
El proyecto incluye a Paul Debevec, un investigador pionero en gráficos por computadora que posee un Premio de la Academia Científico y Técnico, un Emmy a la Trayectoria Profesional y una beca VES. Debevec inventó la imagen de alto rango dinámico (HDR), la iluminación basada en imágenes y el sistema de captura facial Light Stage utilizado en películas taquilleras desde Spider-Man hasta Avatar.
Para ID-V2V, la experiencia de Debevec en relighting (reiluminación) es fundamental: mantener la identidad de un personaje mientras se ilumina correctamente en una escena completamente regenerada es el desafío más difícil del proyecto, y se basa directamente en su trabajo anterior (Lux Post Facto en CVPR 2025, DifFRelight en SIGGRAPH Asia 2024).
Integración en ComfyUI
El 29 de julio, Kijai envió el PR #15139 al repositorio principal de ComfyUI, añadiendo la infraestructura necesaria para soportar ID-V2V. Los cambios incluyen:
- Soporte base VACE + I2V: el modelo utiliza Wan 2.1 I2V como base con capas de control VACE, una combinación que no era compatible de forma nativa anteriormente en ComfyUI.
- Entrada de imagen de relleno de referencia: una nueva entrada al nodo I2V para el fotograma clave estilizado que ID-V2V utiliza como objetivo de estilo.
- Pesos int8 convrot: disponibles en Kijai/Wan_ID_V2V_comfy para una inferencia eficiente en VRAM.
Kijai describió la integración como relativamente sencilla ("solo +17 líneas de código"), y el PR incluye un JSON de flujo de trabajo listo para usar. El miembro de la comunidad T2 también desarrolló de forma independiente un nodo envoltorio para el modelo.
Checkpoints
ID-V2V ofrece dos checkpoints en Hugging Face:
| Variante | Condiciones de control | Caso de uso |
|---|---|---|
idv2v.pth (predeterminado) | 1: píxeles de primer plano sobre fondo gris (sujeto segmentado por SAM3) | Restilización general: preserva el sujeto segmentado y regenera el resto |
idv2v_with_normal_depth.pth | 3: primer plano + normales de superficie (DAViD) + profundidad (DepthAnything-V2) | Control geométrico más ajustado sobre las regiones regeneradas |
Demo
La página del proyecto muestra varias demos, incluyendo reemplazo de fondo, estilización de fotogramas clave no alineados y reiluminación:
Demo de reemplazo de fondo de la página del proyecto ID-V2V.
Nota: ID-V2V es un artefacto de investigación publicado para demostración e inspiración. Requiere una VRAM significativa (~16 GB+) y es más adecuado para usuarios familiarizados con la ejecución de modelos Wan 2.1 I2V y VACE en ComfyUI.
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