3 步出片 LTX-2 视频ComfyUI-LTXVideo 实操教程【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 ComfyUI 的自定义节点包为 LTX-2 视频生成模型扩展出文生视频、图生视频、控制条件生成与视频编辑增强的完整能力。LTX-2 本体已内置于 ComfyUI 核心这个仓库提供配套节点、示例工作流和输入素材适合已装好 ComfyUI、想跑通 LTX-2 全链路的中高端显卡用户。上手前自查硬件与依赖 3 项条件动手前先对照这份清单缺一项都会卡住已安装 ComfyUI 并能正常启动CUDA 兼容 GPU显存 32GB 以上100GB 以上可用磁盘空间存放模型与缓存依赖项在 requirements.txt 中列明核心几项diffusers、einops、huggingface_hub0.25.2、kornia、ninja~1.11.1.4、transformers[timm]4.50.0做 HDR 与 EXR 导出还需 colour-science0.4.4 和 openimageio。安装到第一次出片的最短路径打开 ComfyUI点击 Manager 按钮或按 CtrlM选择 Install Custom Nodes搜索 LTXVideo点击 Install等安装完成重启 ComfyUI节点出现在节点菜单的 LTXVideo 分类下出第一支片建议直接用仓库自带的 2.5 系列工作流目录见 example_workflows/通过 Workflow → Open 加载一个 .json或直接拖进画布打开 Workflow Overview 面板若列出 Missing Models点击 Download all文件会自动放进对应的 models/ 子目录只需做一次在 Inputs 里填提示词可选首帧图点击 Run 注意帧数必须是 1 8 的整数倍否则长度会取不到你要的值。工作流怎么选按场景挑不按版本号文生视频 / 图生视频要画质LTX-2.5_T2V_I2V_Two_Stage_Distilled.json第一段出基础分辨率再 2× 空间上采样 3 步细化同时生成视频和音频要速度、省显存LTX-2.5_T2V_I2V_Single_Stage_Distilled.json单遍蒸馏无上采样器音频相关只要音频LTX-2.5_T2A_Single_Stage_Distilled.json纯 T2A不碰视频 VAE画面要跟已有音频走LTX-2.5_A2V_Two_Stage_Distilled.json音频 token 两段冻结原始音轨直接混进输出换台词、做配音Dub-It 两阶段工作流LTX-2.3_ICLoRA_DubIt_Two_Stage_Distilled.json支持跨语言配音和同语言改口保留说话人身份控制条件生成深度 / 边缘 / 姿态三选或混用LTX-2.5_ICLoRA_Union_Control_Distilled.json默认接深度图内可换标注器指定运动走向Motion Track在首帧上画稀疏轨迹一张图给齐角色、道具、场景Ingredients 参考图工作流运镜dolly、jib、static 一组相机控制 LoRA已有素材的编辑与增强换掉遮罩区域用 inpaint扩大画幅用 outpaint共用 in/outpainting LoRA保住画面改外观V2V IC-LoRA 工作流示例内置 Instant Shave LoRA可换其他编辑 LoRA升分辨率Pixel Spatial Upscaler2×/4×或 Tiled Fusion 系列FullHD / 4K / 8KSDR 升 HDRLTX-2.5_V2V_TiledFusion_SDR_to_HDR.json4K/8K 梯级或 2.3 单阶段版长视频LTXVLoopingSampler做时间 空间分块生成详见 looping_sampler.md两个特色机制原理与适用时机Union IC-LoRA原理单个 LoRA 同时解析深度和边缘canny两类控制信号模型能识别输入里存在哪些条件且它工作在降采样的潜在尺寸上。什么时候用既要结构约束又要边缘约束时或者想省显存、加快推理时——降采样处理同时降内存和提速质量保持。配套工作流见 2.3 / 2.5 的 Union Control。LTXVTiledFusionSampler原理画布大于模型训练窗口时每个去噪步都在重叠的空间分块上跑模型但所有分块共享同一张潜在画布和同一噪声场随后把分块融回画布。峰值显存由分块尺寸决定而非画布尺寸。什么时候用IC-LoRA 视频转视频需要出 FullHD / 4K / 8K 时。注意它和LTXVTiledSampler各分块独立采样不是一回事文档见 tiled_fusion_sampler.md配合LTXVGetTilingSizes取合法的画布 / 分块 /tile_frames组合。 提示词提醒Tiled Fusion 第二遍只描述外观风格光线、色板、胶片感、锐度不要点名画面里的具体物体——被点名的细节会盖进每一块空间分块。模型文件放哪个目录一张表看懂文件存放目录用途 / 备注ltx-2.3-22b-dev.safetensors或ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensorsmodels/checkpoints主模型二选一ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors、ltx-2.3-spatial-upscaler-x1.5-1.0.safetensorsmodels/latent_upscale_models两阶段管道的空间上采样ltx-2.3-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensorsmodels/latent_upscale_models两阶段管道的时间上采样ltx-2.3-22b-distilled-lora-384-1.1.safetensorsmodels/loras蒸馏 LoRA两阶段管道必需Gemma 3 全套文件models/text_encoders/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized文本编码器整仓文件放入该目录ltx-2.5-22b-distilled-transformer-bf16.safetensors经 Download all 或手动下载2.5 系列工作流的蒸馏模型ltx-2.3-22b-ic-lora-union-control-ref0.5.safetensors、ltx-2.3-22b-ic-lora-motion-track-control-ref0.5.safetensors、ltx-2.3-22b-ic-lora-hdr-0.9.safetensors、ltx-2.3-22b-ic-lora-dubit-0.9.safetensors、ltx-2-19b-ic-lora-detailer.safetensors、ltx-2-19b-ic-lora-pose-control.safetensors、相机控制系列、编辑类 LoRA 等models/loras按要跑的控制 / 编辑工作流选装仓库里另有 gemma_configs/ 目录tokenizer 等配置文件示例输入素材在 example_workflows/assets/。显存不足与常见问题现象、原因、解法生成时显存溢出现象加载或采样阶段报 OOM原因多个模型同时驻留显存或画布过大解法改用 low_vram_loaders.py 里的加载器节点——它们带 dependencies 输入强制各加载器顺序执行并做模型卸载生成可压进 32GB 显存也可以启动时预留显存 python -m main --reserve-vram 5显存富余反而想提速现象2.5 工作流跑得偏慢原因默认参数为低显存机器调校解码分块偏小解法增大 decode tile size分块更大更少速度上去但吃显存4K/8K 输出细节重复现象提示词点名的物体在画面各区域反复出现原因Tiled Fusion 上采样阶段会把细节写进每个空间分块解法第二遍提示词只写光线、色板、胶片感、锐度这类外观风格原生 HDR 输出高光偏暗现象ACEScct 输出的高光比预期暗原因JPEG/CRF 压缩会压暗 ACEScct 底片解法原生 HDR 输入时把img_compression设为 0下一步打开 example_workflows/2.5/README.md对照其中的决策树把每个工作流对应到你的素材用LTX-2.5_T2V_I2V_Single_Stage_Distilled.json跑第一遍只改提示词跑通后换两阶段上采样版对比空间细节【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