ComfyUI-LTXVideo 实战LTX-2 视频生成与高清上采样完整上手指南【免费下载链接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideoComfyUI-LTXVideo 是一套围绕 LTX-2 视频生成模型搭建的 ComfyUI 节点合集专治三类老毛病草稿放大后细节糊掉、高分辨率撑爆显存、运镜和角色不受控。它把上采样、分块采样、注意力干预拆成独立节点你按场景拼装从低清草稿一路出到成片。它能为你做些什么低清草稿想放大2× / 4× 空间上采样不是简单插值而是把纹理重新画出来观感接近直接渲出高清4K、8K 大画布超出模型训练窗口LTXVTiledFusionSampler 用重叠分块去噪照样跑通画面不听台词深度、边缘、人体姿态、运动轨迹这些控制条件都能接进 IC-LoRA镜头按轨迹走配音要换语言Dub-It IC-LoRA 重做口型与音频说话人特征保持不变SDR 成片转 HDRHDR IC-LoRA 配合 LTXVHDRDecodePostprocess 解码回线性空间还能导出 EXR 序列它为什么能做到贴马赛克壁画一块块拼出整面墙大壁画不是一笔涂完而是先打小样、逐块贴合接缝自然服帖。LTXVTiledFusionSampler 让重叠的空间分块共享同一张 latent 画布和同一份噪声场把超出模型训练窗口的画布一步去噪出来。改稿只动标红的段落审稿人用红笔划出要改的段落改写者只碰标红处。LTXAttentionBankNode 在指定步数记下注意力LTXPrepareAttnInjectionsNode 与 LTXPerturbedAttentionNode 把它回灌进后续步骤干预范围由你划定。货物在货架间倒手工作台只放一箱仓管员不让整批货堆上台面边搬边用。low_vram_loaders.py 里的加载器控制模型 offload 顺序让生成装进 32GB 显存LTXVTiledVAEDecode 与 LTXVSpatioTemporalTiledVAEDecode 把 VAE 解码切开再配 --reserve-vram 参数显存更紧也撑得住。上手三步走 环境搭建装好节点和模型先备一台 CUDA 显卡建议 32GB 显存和 100GB 磁盘空间。装节点有两条路在 Comfy Manager 里搜 LTXVideo 安装后重启 ComfyUI或者手动克隆到 custom_nodes 目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo pip install -r requirements.txt模型按用途放进对应目录主模型二选一ltx-2.3-22b-dev.safetensors完整版或ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensors蒸馏版→models/checkpoints空间上采样器ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors另有 1.5× 版本、时间上采样器ltx-2.3-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensors→models/latent_upscale_models蒸馏 LoRAltx-2.3-22b-distilled-lora-384-1.1.safetensors→models/loras文本编码器gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized→models/text_encodersIC-LoRA 系列Union Control、Motion Track、HDR、Dub-It 等按需另下 →models/loras工作流按场景挑三档够用快速预览LTX-2.3_T2V_I2V_Single_Stage_Distilled_Full.json单段蒸馏流程想法验证最快高清成品LTX-2.3_T2V_I2V_Two_Stage_Distilled.json第一遍出基础分辨率第二遍接空间 时间上采样专业控制IC-LoRA 系列如LTX-2.3_ICLoRA_Union_Control_Distilled.json深度 姿态 边缘、Motion_Track、HDR、DubIt2.5 目录里还有 Inpaint、Outpaint、TiledFusion 4K/8K 等更多组合关键参数速查照表调不翻车参数建议值调大 / 调小的影响帧数120-240越长耗时、显存占用越高基础分辨率960x540开太大先爆显存细节交给上采样补帧率24fps越高越顺滑总帧数跟着涨采样步数20-30越多画面越干净越慢指导强度7.5-15.0越高越贴文字提示过高易出伪影降噪强度0.8-1.2决定成片清晰度V2V 场景越高越贴近原片空间上采样1.5× / 2×2× 更锐利显存占用更高时间上采样2×帧率翻倍两段流程要配对分块重叠8-16 像素越大接缝越隐形略增耗时常见坑与调优 ⚠️出片发糊、细节发虚多半是步数太少、guidance 给轻了。步数加到 25-30指导强度提到 10-15看效果再往下调显存溢出直接崩基础分辨率开太猛。回落到 960x540或换 LTXVTiledSampler / LTXVTiledFusionSampler 走分块路线再挂 low_vram_loaders.py 的加载器、启动时加 --reserve-vram 5帧间断裂、动作不顺两段流程里漏接时间上采样。把ltx-2.3-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensors放进models/latent_upscale_models第二段接上上采样后画面冒出多余的东西prompt 里点了具体物体名分块共享噪声场后每个 tile 都会长出来。放大阶段只写风格词——光线、色调、锐度、调色HDR 出来偏暗偏色LogC3 压缩空间没解回线性检查 LTXVHDRDecodePostprocess 是否接对仍不满意就先退回 SDR 出片一条片子等太久全程挂着 full 模型。distilled 版本先出 480x270 草稿挑出值得精修的段落再上 full 模型出高清草稿与高清段落之间用 LTXVLaplacianPyramidBlend 做金字塔融合接起来耗时能省六成以上生态与扩展节点走 ComfyUI 标准接口标准采样器、VAE 解码器、conditioning 输入都能直接接上和其他 LoRA、控制条件也不冲突example_workflows/ 按 2.0 / 2.3 / 2.5 三个版本分好类JSON 导入即用也可以跨工作流搬节点拼自己的图装好后节点归在 LTXVideo 分类下配合 Comfy Manager 使用缺的模型首次运行会提示下载音频线同样覆盖LTXVAudioOnlyModel 把 LTX-2 切进纯音频模式文本出音频单段就能跑节点库还在朝更长时长、更高分辨率的方向扩展T2A 音频线也刚铺上值得持续跟进。把这套节点拼顺了从草稿到成片的路径基本就通了。相关资源示例工作流example_workflows/高级功能节点tricks/nodes/实用工具节点utiltity_nodes.pySTG 预设参数presets/stg_advanced_presets.json分块融合采样说明tiled_fusion_sampler.md低显存加载器low_vram_loaders.py循环采样说明looping_sampler.md【免费下载链接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考