DreamID-V 采用的方法涉及预训练身份锚定视频合成器，并将其与 DreamID 结合，为时空上下文（Spatio-Temporal Context）、结构引导（Structural Guidance）和身份信息（Identity Information）创建定制化的注入机制。模型采用了三阶段训练策略，包括合成训练（Synthetic Training）、真实数据增强训练（Real Augmentation Training）和身份一致性强化学习（Identity-Coherence Reinforcement Learning）。该策略使模型能够充分利用双向四元组对数据。
DreamID-V 在各种场景下实现了高保真的人脸交换，包括显著的面部形状变化和不同的种族。通过各种视频演示展示了该技术的能力，证明了其在处理复杂人脸交换任务方面的潜力。演示中使用的参考图像和视频来源于公共领域或由模型生成，凸显了该技术在不同领域的潜在应用。
