ID-V2V: Модель для видео с сохранением идентичности получает поддержку ComfyUI благодаря Kijai
Модель ID-V2V от Eyeline-Labs (SIGGRAPH Asia 2026) для преобразования видео с сохранением идентичности теперь поддерживается в ComfyUI благодаря весам int8 convrot от Kijai и основному PR.
Что такое ID-V2V?
ID-V2V (Identity-Preserving Video-to-Video Generation — Генерация видео с сохранением идентичности) — это исследовательская модель, принятая на SIGGRAPH Asia 2026, разработанная Eyeline-Labs в сотрудничестве с Netflix. Она изменяет сцену, освещение и стиль видео, сохраняя при этом идентичность, выражения, взгляд и движения оригинальных персонажей — рабочий процесс сначала сними, потом измени стиль.
Если даны исходное видео и стилизованный ключевой кадр (плюс необязательные дополнительные ключевые кадры и текстовый промпт), ID-V2V генерирует новое видео, фон и эстетика которого следуют ключевому кадру, в то время как идентичность и поведение субъектов остаются неизменными.
Ключевые детали:
- Базовая модель: Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P с управлением VACE
- Лицензия: Apache 2.0
- Статья: arXiv:2607.22830 (SIGGRAPH Asia 2026)
- Код: github.com/Eyeline-Labs/ID-V2V
Участие Пола Дебевека
В проекте участвует Пол Дебевек — пионер в области компьютерной графики, обладатель Научной и технической премии Академии (Оскар), премии «Эмми» за достижения всей жизни и стипендии VES. Дебевек изобрел HDR-изображение, освещение на основе изображений и систему захвата лиц Light Stage, используемую в блокбастерах от «Человека-паука» до «Аватара».
Для ID-V2V опыт Дебевека в переосвещении (relighting) критически важен: сохранение идентичности персонажа при правильном освещении в полностью перегенерированной сцене — самая сложная задача проекта, и она напрямую опирается на его предыдущие работы (Lux Post Facto на CVPR 2025, DifFRelight на SIGGRAPH Asia 2024).
Интеграция в ComfyUI
29 июля Kijai отправил PR #15139 в основной репозиторий ComfyUI, добавив необходимую инфраструктуру для поддержки ID-V2V. Изменения включают:
- Базовая поддержка VACE + I2V — модель использует Wan 2.1 I2V в качестве базы со слоями управления VACE, комбинация, ранее не поддерживаемая нативно в ComfyUI.
- Вход эталонного изображения с паддингом (reference pad image input) — новый вход для ноды I2V, предназначенный для стилизованного ключевого кадра, который ID-V2V использует как цель стиля.
- Веса int8 convrot — доступны на Kijai/Wan_ID_V2V_comfy для эффективного вывода с точки зрения VRAM.
Kijai описал интеграцию как относительно простую («всего +17 строк кода»), и PR включает готовый к использованию JSON рабочего процесса. Участник сообщества T2 также независимо создал оберточную ноду для модели.
Чекпойнты
ID-V2V предлагает два чекпойнта на Hugging Face:
| Вариант | Условия управления | Использование |
|---|---|---|
idv2v.pth (по умолчанию) | 1 — передний план на серых пикселях (объект сегментирован SAM3) | Общая рестилизация — сохраняет сегментированный объект и перегенерирует остальное |
idv2v_with_normal_depth.pth | 3 — передний план + нормали поверхности (DAViD) + глубина (DepthAnything-V2) | Более жесткий геометрический контроль над перегенерированными областями |
Демонстрация
На странице проекта представлены несколько демонстраций, включая замену фона, стилизацию по невыровненному ключевому кадру и переосвещение:
Демонстрация замены фона со страницы проекта ID-V2V.
Примечание: ID-V2V — это исследовательский артефакт, выпущенный для демонстрации и вдохновения. Он требует значительного объема VRAM (~16 ГБ+) и лучше всего подходит для пользователей, знакомых с запуском моделей Wan 2.1 I2V и VACE в ComfyUI.
Комментарии
Войдите через GitHub, чтобы участвовать в обсуждении.