什么是 LTX-2？

LTX-2 是 Lightricks 公开的能同时生成音频＋视频的扩散模型。

现在已经有后继模型 LTX 2.5。
由于架构是相同的，这一页仍然适合用来理解它的机制；如果是实际生成，还是更推荐直接使用新模型。

推荐设定值

  • 分辨率
    • 640×640（1:1）
    • 768×512（3:2）
    • 704×512（4:3）
    • ※因为后处理会以 2 倍放缩，所以实际的输出是 1280×1280
    • ※必须是 32 的倍数
  • FPS
    • 24 / 25 / 30
  • 帧
    • 最大：257 frames（25fps 时约 10 秒）
    • 推荐：121–161（品质和内存的平衡）
    • ※必须是 8n+1

模型的下载

📂ComfyUI/
└── 📂models/
    ├── 📂checkpoints/
    │   └── ltx-2-19b-dev-fp8.safetensors
    ├── 📂latent_upscale_models/
    │   └── ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors
    ├── 📂loras/
    │   └── ltx-2-19b-distilled-lora-384.safetensors
    └── 📂text_encoders/
        └── gemma_3_12B_it_fp8_scaled.safetensors

基本的处理流程

因为与 Wan 等相比节点数多，所以可能感觉复杂，但做的只有这个。

  • 1. text2video + audio
    • 首先生成作为基础的视频（音频也是）。
  • 2. Hires.fix（第 2 阶段）
    • 将做好的视频 2 倍放缩，用 video2video 再转一次进行精炼。
    • 虽然也可以跳过这个直接解码，但从品质上推荐进行 Hires.fix。
  • 3. 解码
    • 将视频和音频分别解码输出。

text2video

  • ltx_2_text2video_v2.json
  • ltx_2_text2video.json

沿着上面说明的基本处理组建工作流。

  • 1, 2, 3 是第 1 段
  • 4, 5 是 Hires.fix
  • 6 是解码
Deep divetext2video

视频分辨率・长度・FPS 的设定

在这里决定想生成的视频和音频的参数。

  • 在 EmptyLTXVLatentVideo / LTXV Empty Latent Audio 输入分辨率・帧数・FPS。
  • 请遵从 推荐设定值 设定。
  • 🚨后处理会将分辨率变为 2 倍。
    • 也就是说，这里设定的分辨率，请设为想制作的视频的 一半 的值。

提示词

虽然是 LTX 系列的特征，但提示词如果不多少讲究的话做不出什么大不了视频。

  • 虽说如此，并没有像借用 LLM 的力量那样精细的格式。
  • 请像写小说那样，记述想生成的视频。
  • cf. Prompting Guide for LTX-2

采样（第 1 段）

因为不是看惯的 KSampler 所以看起来有点复杂，但基本只是“决定步数和 CFG 进行采样”。

  • 在这个工作流中，以 20 steps / CFG 4.0 运转第 1 段。
  • 使用名为 LTXVScheduler 的专用调度器。
    • 虽然动作与 linear_quadratic 相似，但不用太在意。
  • LTX-2 因为同时处理视频和音频，所以在 🟫LTXVConcatAVLatent，将视频 latent 和音频 latent 汇总为 1 本。

latent 的放缩（x2）

将视频 latent 的分辨率放缩为二倍。

  • 使用专用的模型 (ltx-2-spatial-upscaler-x2)。

采样（第 2 段 / video2video）

将放缩后的 latent 用短步数精炼。

  • 这里使用能用 4~8 步生成的 distilled-lora。
    • 请认为是其他模型所说的 Lightning / Turbo 那样的东西。
    • 在这个工作流中以 3 steps 运转。
    • 配合这个，CFG 变更为 1.0。
  • 因为使用了 Manual Sigma 所以有点难以理解，但如果以 Simple 相当考虑的话是接近 denoise = 0.47 前后的举动。

解码

最后，将视频和音频分别解码并导出。

  • 将 latent 分为视频用 / 音频用，用适当的 VAE 解码。
  • (因为没有 VRAM 余裕所以使用 Tiled VAE。)

text2video 8 步

上面只在 Hires.fix 使用了 distilled-lora，但也适用于第 1 段，用 8 步高速生成看看吧。

  • ltx_2_text2video_distilled_v2.json
  • ltx_2_text2video_distilled.json

为了适用 distilled-lora，变更几个采样设定。

  • CFG : 1.0
  • scheduler : Simple
  • steps : 8

20 步 / 8 步 distilled-lora 比较

20 步
8 步(distilled-lora)

据我尝试，适用 distilled-lora 更能安定地生成。
因此，兼顾速度提升，以后的工作流全部 从第 1 段开始适用 distilled-lora。

image2video

single-frame I2V

  • ltx_2_image2video_distilled_v2.json
  • ltx_2_image2video_distilled.json

基本是“固定第 1 帧为输入图像，生成剩余”。

例如制作 121 帧的视频的话，粗略是这样的流程。

(1) 制作 121 frames 的框（8n+1）
    [ 🌫️ 🌫️ 🌫️ 🌫️ 🌫️ ... 🌫️ ]

(2) 只将第 1 帧用输入图像覆盖
    [ 🖼️ 🌫️ 🌫️ 🌫️ 🌫️ ... 🌫️ ]

(3) 生成剩余的 120 帧
    [ 🖼️ ✨ ✨ ✨ ✨ ... ✨ ]

以 🖼️ 为起点，后面的帧（✨）被填埋的印象。

Deep divesingle-frame I2V

输入图像的调整尺寸（制作 2 系统）

  • 首先，制作配合最终想输出的分辨率的 全分辨率版。
    • 调整为任意的尺寸 (这里是 1MP)。
    • 宽・高设为 64 的倍数。
      • 因为第 1 段以 1/2 分辨率运转，所以为了即使减半也成为 32 的倍数而设为 64 的倍数。
  • 其次，为第 1 段（半分辨率）用，也制作将上面的图像纵横变为 1/2 的版本。
    • 向 EmptyLTXVLatentVideo 输入这个 半分辨率侧的 width/height。

图像的预处理

是来自 LTX-Video 的特征，与静止画不同，视频被稍微压缩劣化了，所以如果使用太漂亮的图像，会生成完全不动的视频。

  • 为了回避这个，在 LTXVPreprocess 故意像视频的压缩那样劣化。

LTXVImgToVideoInplace（第 1 段的插入）

这里是 image2video 的本体。

  • 针对第 1 段（半分辨率）的 video latent，用图像插入第 1 帧。

对放缩侧（第 2 段）也做同样的事

第 2 段也同样插入图像。

  • 请务必在 spatial 节点 之后 连接这个节点。
  • strength 设为 1.0。
    • 减小这个的话，插入的图像本身也变成被 image2image 那样的举动。
    • 如果想让整体适应的话那样也可以，但如果想让输入图像和第 1 帧完全一致的话设为 1.0。
Outputs
输入
输入
输出

作为已知的问题，有时画面几乎不动，或者变成只是缩小（Zoom Out）的视频。
通过使用适当的提示词会好转多少，但也介绍了为了对此的 LoRA。

link + workflow : LTX-2 Image2Video Adapter LoRa

multi-frame I2V

刚才的 image2video workflow，作为输入不仅能传递 1 张图像 也能传递 图像批次（=视频）。
应用这个的话，就能制作将任意的视频的末尾作为“重叠部分”，延长那个前方的 workflow。

ltx_2_extension_distilled.json

取得输入的视频的末尾数帧，生成那个后续，做这样的事。

(1) 输入视频（=图像批次）
    [ 🖼️ 🖼️ 🖼️ 🖼️  ... 🖼️ 🖼️ 🖼️ ]

(2) 从末尾取得 N frames（N = 8n+1）
    [ 🖼️ 🖼️ 🖼️ 🖼️... 🖼️ 🖼️ 🖼️ ]
                      └─── N ───┘

(3) 制作 121 frames 的框，在开头覆盖放入 N frames
    [ 🖼️ 🖼️ 🖼️ 🌫️ 🌫️ 🌫️ ... 🌫️ ]
      └── N ──┘     

(4) 生成剩余（121 - N frames）制作后续
    [ 🖼️ 🖼️ 🖼️ ✨ ✨ ✨ ... ✨ ]

(5) 删除开头的 N frames（因为与原视频末尾重复）
    [ ✨ ✨ ✨ ... ✨ ]
    
(6) 结合原来的视频 + 后续
    [ 🖼️ 🖼️ 🖼️ ... 🖼️] + [ ✨ ✨ ✨ ... ✨ ]
Deep divemulti-frame I2V

末尾的图像批次取得

从输入视频的末尾，取得成为重叠部分的图像批次。

  • 在 Get Image or Mask Range From Batch 的 num_frames 输入任意的张数（有 8n+1 的束缚）。
  • 越增加 N 越容易继承原视频的动作和氛围。
  • 但是，生成的区间变成 121 - N frames，所以 N 越增加“后续”就越短。

结合生成的视频和原来的视频

虽生成结果在开头包含“重叠部分（原视频末尾 N frames）”，但这部分与原视频重复，所以在结合前删除。

  • 删除生成的视频的开头 N frames（在这个例子中是 25 frames）
  • 结合到原来的视频的末尾
Outputs
输入
输出

audio2video

LTX-2 因为是同时处理“视频＋音频”的模型，所以也可以传递音频作为输入，构成制作 被声音牵引的视频。

  • ltx_2_audio2video_distilled_v2.json
  • ltx_2_audio2video_distilled.json

  • 在 Trim Audio Duration 将音频裁剪为适当的长度
  • 编码音频，连接到 LTXVConcatAVLatent。
  • 也连接到第 2 段的 LTXVConcatAVLatent。
  • 输出视频，直接使用输入音频（不使用生成音频）。

音频的长度比生成的视频的长度 短 的情况下，音频条件不生效。会生成与声音无关的视频。
哪怕是无声也好，必须让其比生成的视频的长度更长。

虽然也看见在这里使用 Set Latent Noise Mask 的工作流，但有没有都是一样的结果。

Outputs

audio-image2video

也可以组合上面 2 个。
如果在脸部图像组合说话的声音，也可以做 talking head 那样的事。试试看吧。

  • ltx_2_audio_image2video_distilled_v2.json
  • ltx_2_audio_image2video_distilled.json

  • 只是组合了 audio2video / image2video 这 2 个工作流。
Outputs
输入
输入
输出

其实因为视频不太跟随台词，所以在提示词加入了台词。也许有更好的工作流。

video2audio

audio2video 的反面，输入视频，也可以生成 适合那个的声音（效果音和环境音）。

这个任务不安定。恐怕需要改良。

ltx_2_video2audio_distilled.json
Outputs

※因为声音很大请注意。

Temporal inpainting

时间方向的 inpainting（＝只重新制作视频的一部分）。像 VACE Extension 那样的东西呢。

ltx_2_temporal_inpainting_distilled.json

基本是 video2video。
将视频中“想重新制作的时间范围”掩膜，让其只再生成那个区间。

(1) 输入视频（= 既有的 video latent）
    [ 🖼️ 🖼️ 🖼️ 🖼️ 🖼️ 🖼️ 🖼️ 🖼️ 🖼️ 🖼️ ]

(2) 指定想重新制作的区间（start_time ~ end_time）
    例: 2.0s ~ 4.0s
    [ 🖼️ 🖼️ | 🖼️ 🖼️ 🖼️ | 🖼️ 🖼️ 🖼️ ]
             ^           ^
         start_time   end_time

(3) 只对指定区间竖起掩膜
    [   0    0 |  1   1   1 |  0   0   0  ]
               └─── Mask ───┘

(4) 只再生成掩膜区间
    [ 🖼️ 🖼️ | ✨ ✨ ✨ | 🖼️ 🖼️ 🖼️ ]
             └─ inpaint ─┘

构造上，因为难以组建二阶段工作流（低分辨率 → Hires.fix），所以从最初就以 1.5MP 生成。

Deep diveTemporal inpainting

LTXVAudioVideoMask

指定想 inpainting 的时间范围。

  • video_fps：基本上设为与输入视频相同的 fps
  • video_start_time : inpainting 开始（秒）
  • video_end_time : inpainting 结束（秒）
  • audio_start_time / audio_end_time：基本设为与 video 相同，但通过错开也可以“保持声音原样只编辑影像”“保持影像原样只编辑声音”

也可以延长

指定 end_time 为 比输入视频的长度 后面，超出的部分会被新规生成，结果视频被延长。 例：输入如果是“2秒”

  • 重新制作 2.0s → 5.0s（= 新规生成 2 秒以后并延长）
  • start_time = 2.0 / end_time = 5.0
Outputs
输入
输出

IC-LoRA

IC-LoRA 从姿势和深度图、边缘等的 引导信号制作视频。

模型的下载

📂ComfyUI/
└── 📂models/
    └── 📂loras/
        ├── ltx-2-19b-ic-lora-canny-control.safetensors
        ├── ltx-2-19b-ic-lora-depth-control.safetensors
        ├── ltx-2-19b-ic-lora-detailer.safetensors
        └── ltx-2-19b-ic-lora-pose-control.safetensors

IC-LoRA (Pose)

以 text2video 的工作流为基础，添加像 ControlNet 那样的控制用的视频输入。

  • ltx_2_ic_lora_pose_distilled_v2.json
  • ltx_2_ic_lora_pose_distilled.json

Deep diveIC-LoRA (Pose)

控制视频的调整尺寸

凑齐与由生成的视频相同的比例・分辨率。

  • 调整为任意的尺寸 (这里是 1.5MP)。
  • 宽・高设为 64 的倍数。
  • 在 EmptyLTXVLatentVideo，输入将纵横变为 1/2 的图像的 width/height。

姿势图像的生成

从视频制作火柴人的图像。

  • 在 OpenPose 或 DWPose 抽出姿势

LTXVAddGuide

将控制信号（姿势视频）放入 conditioning。

  • 向 LTXVAddGuide 输入刚才制作的姿势视频。

IC-LoRA 的适用

适用 IC-LoRA (这次是 Pose) 并采样。

  • IC-LoRA 以 strength = 1.0 为前提设计的。
  • 在这个工作流中只对第 1 段的采样适用 IC-LoRA。
    • 第 2 段专心致志于精炼的话会变成漂亮的视频。

LTXVCropGuides

第 1 段结束后，试着一度解码就容易理解，生成的视频混杂着刚才制作的姿势视频。

这正是 IC-LoRA 的机制，但因为对输出是不需要的东西，所以在进入第 2 段之前删除。

  • LTXVCropGuides 是为了从 latent / conditioning 除去 控制图像 的节点。

如果将姿势图像・IC-LoRA，变更为 Canny / Depth 就能同样地使用。
作为注意点，推荐基本使用 1 种类。(同时适用 Pose 和 Depth 等是非推荐的。)

Outputs
输入
输出

IC-LoRA (Pose) + image2video

虽然不能重叠复数 IC-LoRA，但可以与 image2video 或 audio2video 组合。

  • ltx_2_ic_lora_pose_image2video_distilled_v2.json
  • ltx_2_ic_lora_pose_image2video_distilled.json

在做的事，只是合体了上面的 IC-LoRA (Pose) 和 image2video。

  • 作为注意点，LTXVAddGuide 连接在 LTXVImgToVideoInplace 的 之后。
    • 逆过来的话控制不生效。
  • 这到底只是 image2video，不是 VACE 那样的 reference2video。
    • 因为输入图像是“作为第 1 帧被固定的图像”，所以如果与姿势视频的第 1 帧大幅偏离的话不会变成期待那样的视频。
    • 事前在 ControlNet 或 Qwen-Image-Edit 等制作“靠近姿势第 1 帧的图像”吧。
Outputs
输入
输出

IC-LoRA (Detailer)

IC-LoRA (Detailer) 修复低分辨率的视频的细节和质感。

自定义节点的安装

  • ComfyUI-LTXVideo

  • 如果只用核心节点虽然能让其动作本身，但为了处理大的分辨率・长时间视频需要自定义节点。

  • ltx_2_ic_lora_detailer_v2.json
  • ltx_2_ic_lora_detailer.json

基本是适用了 IC-LoRA(Detailer) 的 video2video。

  • 🟦 先将输入视频 リサイズ 为 最终想要的尺寸。
  • 代替 SamplerCustomAdvanced 使用 🅛🅣🅧 LTXV Looping Sampler。
    • 这像 Ultimate SD upscale 那样将时间・空间分为瓦片处理，所以可以节约 VRAM。
    • 在这个工作流中只平铺 时间方向。
  • 虽然没有使用蒸馏 LoRA，但以 3 步生成。
Outputs
输入
输出

参考