ID-V2V：Identity-Preserving Video ModelがKijai経由でComfyUIサポートを獲得
Eyeline-LabsのID-V2Vは、SIGGRAPH Asia 2026で発表されたアイデンティティ保存動画から動画へのモデルで、Kijaiのint8 convrot重みとコアPRを通じてComfyUIをサポートするようになりました。
ID-V2Vとは？
ID-V2V（Identity-Preserving Video-to-Video Generation）は、SIGGRAPH Asia 2026で採択された研究モデルで、Eyeline-LabsがNetflixと共同開発しました。ビデオのシーン、照明、スタイルを再スタイルしながら、オリジナルのキャラクターのアイデンティティ、表情、視線、動きを保持します——先に撮影し、後でスタイルを変更するワークフローです。
ソースビデオとスタイル化されたキーフレーム（さらに追加のキーフレームとテキストプロンプトも可能）を入力として、ID-V2Vは新しいビデオを生成します。背景と美学はキーフレームに従い、被写体のアイデンティティとパフォーマンスはそのまま維持されます。
主な詳細：
- ベースモデル: Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P（VACE制御付き）
- ライセンス: Apache 2.0
- 論文: arXiv:2607.22830（SIGGRAPH Asia 2026）
- コード: github.com/Eyeline-Labs/ID-V2V
Paul Debevecの関与
このプロジェクトにはPaul Debevecが関わっています。彼は先駆的なコンピュータグラフィックス研究者であり、科学技術アカデミー賞、生涯功労エミー賞、VESフェローシップを保持しています。DebevecはHDRイメージング、イメージベースドライティング、そしてスパイダーマンからアバターまでの大ヒット映画で使用されたLight Stage顔キャプチャシステムを発明しました。
ID-V2Vにおいて、Debevecの再照明に関する専門知識は重要です。完全に再生成されたシーンでキャラクターのアイデンティティを維持しながら正しく照明することは、プロジェクトの最も困難な課題であり、これは彼の以前の研究（CVPR 2025のLux Post Facto、SIGGRAPH Asia 2024のDifFRelight）に直接基づいています。
ComfyUI統合
7月29日、KijaiがComfyUIコアリポジトリにPR #15139を提出し、ID-V2Vをサポートするための必要なインフラを追加しました。変更点は次のとおりです。
- VACE + I2Vベースサポート — モデルはWan 2.1 I2Vをベースとし、VACEコントロールレイヤーを使用します。これは以前はComfyUIでネイティブにサポートされていなかった組み合わせです。
- 参照パッド画像入力 — スタイルターゲットとしてID-V2Vが使用するスタイル化されたキーフレーム用のI2Vノードへの新しい入力です。
- Int8 convrot重み — Kijai/Wan_ID_V2V_comfyで利用可能で、VRAM効率的な推論を実現します。
Kijaiは統合を比較的簡単だと説明しています（「たった+17行のコード」）。PRにはすぐに使用できるワークフローJSONが含まれています。コミュニティメンバーのT2も独立してモデル用のラッパーノードを構築しました。
チェックポイント
ID-V2VはHugging Faceで2つのチェックポイントを提供しています。
| バリアント | 制御条件 | 使用例 |
|---|---|---|
idv2v.pth（デフォルト） | 1 — 前景（グレー画素上、被写体はSAM3でセグメント化） | 一般的な再スタイル化 — セグメント化された被写体を保持し、残りを再生成 |
idv2v_with_normal_depth.pth | 3 — 前景 + 表面法線（DAViD） + 深度（DepthAnything-V2） | 再生成領域に対するより厳密な幾何学的制御 |
デモ
プロジェクトページでは、背景置換、非整列キーフレームスタイル化、再照明など、いくつかのデモを紹介しています。
ID-V2Vプロジェクトページからの背景置換デモ。
注意: ID-V2Vはデモとインスピレーションのために公開された研究成果物です。かなりのVRAM（約16GB以上）を必要とし、ComfyUIでWan 2.1 I2VおよびVACEモデルの実行に慣れているユーザーに最適です。
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