ID-V2V: 아이덴티티 보존 비디오 모델, Kijai 통해 ComfyUI 지원 획득

ID-V2V란 무엇인가?

ID-V2V(아이덴티티 보존 비디오-투-비디오 생성)는 SIGGRAPH Asia 2026에 채택된 연구 모델로, Eyeline-Labs와 Netflix의 협력으로 개발되었습니다. 이 모델은 원본 캐릭터의 아이덴티티, 표정, 시선, 동작을 보존하면서 비디오의 장면, 조명, 스타일을 다시 스타일링합니다. 즉, 먼저 촬영하고 나중에 스타일링하는 워크플로입니다.

소스 비디오와 스타일화된 키프레임(선택적 추가 키프레임 및 텍스트 프롬프트 포함)이 주어지면, ID-V2V는 배경과 미학이 키프레임을 따르면서 피사체의 아이덴티티와 퍼포먼스는 그대로 유지하는 새로운 비디오를 생성합니다.

주요 세부 정보:

• 베이스 모델: Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P (VACE 제어 포함)
• 라이선스: Apache 2.0
• 논문: arXiv:2607.22830 (SIGGRAPH Asia 2026)
• 코드: github.com/Eyeline-Labs/ID-V2V

Paul Debevec의 참여

이 프로젝트에는 Paul Debevec — 과학 기술 아카데미 상, 평생 공로 에미상, VES 펠로우십을 보유한 선구적인 컴퓨터 그래픽 연구자 — 가 포함되어 있습니다. Debevec은 HDR 이미징, 이미지 기반 조명, 그리고 스파이더맨에서 아바타에 이르기까지 블록버스터 영화에 사용된 Light Stage 얼굴 캡처 시스템을 발명했습니다.

ID-V2V의 경우, Debevec의 리라이팅 전문 지식이 중요합니다. 완전히 재생성된 장면에서 캐릭터를 올바르게 조명하면서 아이덴티티를 그대로 유지하는 것이 프로젝트의 가장 어려운 과제이며, 이는 그의 이전 작업(CVPR 2025의 Lux Post Facto, SIGGRAPH Asia 2024의 DifFRelight)에 직접적으로 기반을 두고 있습니다.

ComfyUI 통합

7월 29일, Kijai가 ComfyUI 핵심 저장소에 PR #15139를 제출하여 ID-V2V를 지원하는 데 필요한 인프라를 추가했습니다. 변경 사항은 다음과 같습니다.

1. VACE + I2V 베이스 지원 — 모델은 Wan 2.1 I2V를 베이스로 VACE 제어 레이어를 사용하며, 이 조합은 이전에 ComfyUI에서 기본적으로 지원되지 않았습니다.
2. 참조 패드 이미지 입력 — ID-V2V가 스타일 대상으로 사용하는 스타일화된 키프레임을 위한 I2V 노드의 새로운 입력
3. Int8 convrot 가중치 — VRAM 효율적인 추론을 위해 Kijai/Wan_ID_V2V_comfy에서 이용 가능

Kijai는 이 통합을 비교적 간단하다고 설명했으며("단 17줄의 코드"), PR에는 바로 사용할 수 있는 워크플로 JSON이 포함되어 있습니다. 커뮤니티 멤버 T2도 독립적으로 모델용 래퍼 노드를 구축했습니다.

체크포인트

ID-V2V는 Hugging Face에서 두 가지 체크포인트를 제공합니다.

데모

프로젝트 페이지에서는 배경 교체, 정렬되지 않은 키프레임 스타일화, 리라이팅 등을 포함한 여러 데모를 보여줍니다.

ID-V2V 프로젝트 페이지의 배경 교체 데모.

참고: ID-V2V는 데모 및 영감을 위해 공개된 연구 산출물입니다. 상당한 VRAM(~16GB+)이 필요하며, ComfyUI에서 Wan 2.1 I2V 및 VACE 모델을 실행하는 데 익숙한 사용자에게 가장 적합합니다.