ComfyUI-LTXVideo 全流程指南從零跑通 AI 視頻生成【免費(fèi)下載鏈接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideoComfyUI-LTXVideo 是 ComfyUI 中 LTX-2 視頻模型的配套自定義節(jié)點(diǎn)集。模型內(nèi)核已內(nèi)置在 ComfyUI 主線里這個(gè)倉(cāng)庫(kù)補(bǔ)齊了 AI 視頻生成工作流所需的全部節(jié)點(diǎn)與示例。它解決三類問(wèn)題大分辨率直出吃顯存、生成過(guò)程不可控、長(zhǎng)視頻難拼接。本文的文生視頻、圖生視頻、視頻到視頻三條鏈路都來(lái)自官方倉(cāng)庫(kù)配置32GB 顯存的顯卡可以 5 分鐘跑通第一條視頻。5 分鐘認(rèn)識(shí) ComfyUI-LTXVideo先看它有哪些能力后文再逐條展開(kāi)。兩階段蒸餾流水線——第一階段出低清草稿第二階段對(duì)潛空間上采樣最終分辨率更高單步顯存更低Union IC-LoRA——深度、邊緣、姿態(tài)等控制條件合并進(jìn)一個(gè) LoRA潛空間下采樣后處理顯存和耗時(shí)同時(shí)下降Tiled Fusion 采樣器——在重疊的空間瓦片上分步去噪可輸出超過(guò)模型訓(xùn)練窗口的 4K/8K 畫布低顯存加載器——按執(zhí)行順序運(yùn)行模型并自動(dòng)卸載22B 權(quán)重在 32GB 顯卡內(nèi)跑動(dòng)提示詞增強(qiáng)——Gemma 把一句話擴(kuò)寫成電影感描述還能從首幀自動(dòng)補(bǔ)畫面文案HDR / Dub-It / 像素上采樣 IC-LoRA——SDR 轉(zhuǎn) HDR、口型換臺(tái)詞、2×/4× 創(chuàng)意超分三個(gè)高價(jià)值插件從零跑到第一條 AI 視頻部署只分三步裝節(jié)點(diǎn)、裝依賴、放模型文件。硬件先看這兩檔。檔位顯卡與顯存磁盤定位最低24GBRTX 3090/4090100GB SSD走低顯存加載器路線見(jiàn) low_vram_loaders.py推薦32GB官方前置要求100GB22B 蒸餾檢查點(diǎn) Gemma 編碼器直接跑一共三條命令克隆節(jié)點(diǎn)倉(cāng)庫(kù)、裝 Python 依賴、重啟 ComfyUI。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo \ ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo cd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo pip install -r requirements.txt重啟后節(jié)點(diǎn)菜單里會(huì)多出 LTXVideo 分類即安裝成功。也可以在 Comfy Manager 里按 CtrlM → Install Custom Nodes → 搜 LTXVideo免去手動(dòng)克隆。模型文件放四處按官方 README 列出的是 2.3 版本權(quán)重自行下載后對(duì)應(yīng)放置ComfyUI/models/ ├── checkpoints/ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensors ├── latent_upscale_models/ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors ├── latent_upscale_models/ltx-2.3-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensors ├── loras/ltx-2.3-22b-distilled-lora-384-1.1.safetensors └── text_encoders/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized/這 5 份文件覆蓋單階段文生視頻與圖生視頻。用到 HDR、配音或控制功能時(shí)再按需在 loras 下補(bǔ)對(duì)應(yīng) IC-LoRA。第一次運(yùn)行直接從 example_workflows/ 挑一份工作流缺的模型會(huì)在首次使用時(shí)自動(dòng)下載。三大生成模式怎么選三種模式共用同一套采樣器差別只在條件來(lái)源。按你手里的素材形態(tài)選就行。文生視頻T2V適用場(chǎng)景只有一句文字描述做概念驗(yàn)證、分鏡預(yù)演關(guān)鍵參數(shù)默認(rèn)畫布 768×512、幀數(shù) 97、條件強(qiáng)度 0.9常見(jiàn)坑提示詞太長(zhǎng)且主體靠后畫面會(huì)跑偏把動(dòng)作前置場(chǎng)景交給 Gemma 補(bǔ)全圖生視頻I2V適用場(chǎng)景畫面已定、只生成運(yùn)動(dòng)適合產(chǎn)品展示、概念圖動(dòng)起來(lái)關(guān)鍵參數(shù)條件圖先經(jīng) crf 35 壓縮再入模strength 低于 0.9 運(yùn)動(dòng)更自由常見(jiàn)坑首幀漂移核對(duì)條件圖分辨率是否與潛空間匹配crop 保持 disabled視頻到視頻V2V適用場(chǎng)景對(duì)已有素材增強(qiáng)或換風(fēng)格Detailer 增清晰、HDR 換影調(diào)、像素上采樣器做 2×/4×關(guān)鍵參數(shù)IC-LoRA 強(qiáng)度貼近 0.9 運(yùn)行大畫布換 Tiled Fusion 采樣器常見(jiàn)坑增強(qiáng)提示詞里點(diǎn)名具體物體每個(gè)瓦片會(huì)各畫一份只描述光效與配色參數(shù)建議值作用width / height768×51232 的倍數(shù)第一階段潛空間尺寸翻一倍單步顯存約 4 倍num_frames97步長(zhǎng) 8幀數(shù)越大越慢越吃顯存strength0.9條件貼合度調(diào)低更自由調(diào)高更貼原幀crf35條件圖壓縮等級(jí)過(guò)低會(huì)放大顯存占用reserve-vram5ComfyUI 啟動(dòng)時(shí)預(yù)留的顯存GB低顯存視頻生成的關(guān)鍵項(xiàng)兩個(gè)真實(shí)場(chǎng)景的落地配置把參數(shù)落成兩套可直接抄的配置一套量產(chǎn)向一套創(chuàng)意向。場(chǎng)景一30 秒社媒短視頻選單階段蒸餾工作流 → 一句話提示詞 Gemma 增強(qiáng) → 出 97 幀草稿 → 兩階段空間/時(shí)間上采樣 → 導(dǎo)出成片。環(huán)節(jié)配置效果一階段草稿768×512、97 幀、蒸餾檢查點(diǎn)32GB 顯存可跑單輪改詞 10 次不心疼二階段精修空間 x2 時(shí)間 x2 蒸餾 LoRA分辨率與幀數(shù)翻倍細(xì)節(jié)由模型合成補(bǔ)齊迭代全部發(fā)生在草稿階段只讓定稿走兩階段。視頻工作流調(diào)優(yōu)的重點(diǎn)就是減少二階段的重復(fù)運(yùn)行次數(shù)。場(chǎng)景二靜態(tài)插畫轉(zhuǎn)動(dòng)態(tài)教學(xué)演示準(zhǔn)備一張教材插畫 → I2V 單階段打底 → 掛 IC-LoRA Motion Track 固定鏡頭軌跡 → 需要重繪主體時(shí)走 outpainting 工作流 → 兩階段上采樣出片。項(xiàng)目無(wú)控制 LoRA有控制 LoRA鏡頭隨機(jī)游走需多次重roll沿指定軌跡運(yùn)動(dòng)一次可用潛空間尺寸全尺寸下采樣處理顯存與耗時(shí)同步下降產(chǎn)物去向僅預(yù)覽直接進(jìn)課件與演示片避坑指南6 個(gè)高頻問(wèn)題檢查點(diǎn)加載就爆顯存22B 權(quán)重加 Gemma 編碼器同時(shí)駐留會(huì)超出單卡容量倉(cāng)庫(kù)自帶的低顯存加載器按執(zhí)行順序運(yùn)行并自動(dòng)卸載。做法換用 sequential 版加載節(jié)點(diǎn)并在 ComfyUI 啟動(dòng)參數(shù)里追加--reserve-vram 5。兩階段上采樣后畫面發(fā)糊多半是上采樣器版本與檢查點(diǎn)不匹配或二階段引導(dǎo)過(guò)強(qiáng)。做法按官方 x2-1.1 空間權(quán)重配對(duì) 2.3 檢查點(diǎn)仍不清晰再降 strength 一檔。放大版里某個(gè)物體重復(fù)出現(xiàn)在每個(gè)區(qū)域這是 Tiled Fusion 共享注意力的特性提示詞點(diǎn)名的物體會(huì)被每個(gè)瓦片各畫一份。做法V2V 提示詞只寫風(fēng)格與光照不寫具體物體名。配音項(xiàng)目的口型和音頻對(duì)不上Dub-It 是兩階段流水線二階段上采樣時(shí)音頻是凍結(jié)的動(dòng)過(guò)音頻分支就會(huì)錯(cuò)位。做法保持官方兩階段圖不動(dòng)只改臺(tái)詞文本。HDR 輸出發(fā)黑或過(guò)曝LoRA 產(chǎn)出的是 LogC3 壓縮空間必須經(jīng)后處理節(jié)點(diǎn)解回線性 HDR。做法在解碼后掛 HDR 解碼后處理節(jié)點(diǎn)SDR 預(yù)覽走 Reinhard 色調(diào)映射分支核對(duì)。長(zhǎng)視頻生成太慢直接加幀數(shù)會(huì)讓潛空間體積暴漲收益遠(yuǎn)低于成本。做法用循環(huán)采樣器分時(shí)間塊生成并以潛空間重疊拼接分塊細(xì)節(jié)見(jiàn) tiled_fusion_sampler.md。ComfyUI-LTXVideo 把官方 LTX-2 從能生成變成能交付兩階段解決分辨率IC-LoRA 解決可控性低顯存加載器解決顯卡門檻。跑通第一條視頻后example_workflows/ 里 2.0、2.3、2.5 三代示例可覆蓋大部分日常需求。LTX-2 系列還在持續(xù)更新IC-LoRA 生態(tài)值得長(zhǎng)期跟蹤。【免費(fèi)下載鏈接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 ComfyUI-LTXVideo 全流程指南：從零跑通 AI 視頻生成
ComfyUI-LTXVideo 全流程指南從零跑通 AI 視頻生成【免費(fèi)下載鏈接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideoComfyUI-LTXVideo 是 ComfyUI 中 LTX-2 視頻模型的配套自定義節(jié)點(diǎn)集。模型內(nèi)核已內(nèi)置在 ComfyUI 主線里這個(gè)倉(cāng)庫(kù)補(bǔ)齊了 AI 視頻生成工作流所需的全部節(jié)點(diǎn)與示例。它解決三類問(wèn)題大分辨率直出吃顯存、生成過(guò)程不可控、長(zhǎng)視頻難拼接。本文的文生視頻、圖生視頻、視頻到視頻三條鏈路都來(lái)自官方倉(cāng)庫(kù)配置32GB 顯存的顯卡可以 5 分鐘跑通第一條視頻。5 分鐘認(rèn)識(shí) ComfyUI-LTXVideo先看它有哪些能力后文再逐條展開(kāi)。兩階段蒸餾流水線——第一階段出低清草稿第二階段對(duì)潛空間上采樣最終分辨率更高單步顯存更低Union IC-LoRA——深度、邊緣、姿態(tài)等控制條件合并進(jìn)一個(gè) LoRA潛空間下采樣后處理顯存和耗時(shí)同時(shí)下降Tiled Fusion 采樣器——在重疊的空間瓦片上分步去噪可輸出超過(guò)模型訓(xùn)練窗口的 4K/8K 畫布低顯存加載器——按執(zhí)行順序運(yùn)行模型并自動(dòng)卸載22B 權(quán)重在 32GB 顯卡內(nèi)跑動(dòng)提示詞增強(qiáng)——Gemma 把一句話擴(kuò)寫成電影感描述還能從首幀自動(dòng)補(bǔ)畫面文案HDR / Dub-It / 像素上采樣 IC-LoRA——SDR 轉(zhuǎn) HDR、口型換臺(tái)詞、2×/4× 創(chuàng)意超分三個(gè)高價(jià)值插件從零跑到第一條 AI 視頻部署只分三步裝節(jié)點(diǎn)、裝依賴、放模型文件。硬件先看這兩檔。檔位顯卡與顯存磁盤定位最低24GBRTX 3090/4090100GB SSD走低顯存加載器路線見(jiàn) low_vram_loaders.py推薦32GB官方前置要求100GB22B 蒸餾檢查點(diǎn) Gemma 編碼器直接跑一共三條命令克隆節(jié)點(diǎn)倉(cāng)庫(kù)、裝 Python 依賴、重啟 ComfyUI。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo \ ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo cd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo pip install -r requirements.txt重啟后節(jié)點(diǎn)菜單里會(huì)多出 LTXVideo 分類即安裝成功。也可以在 Comfy Manager 里按 CtrlM → Install Custom Nodes → 搜 LTXVideo免去手動(dòng)克隆。模型文件放四處按官方 README 列出的是 2.3 版本權(quán)重自行下載后對(duì)應(yīng)放置ComfyUI/models/ ├── checkpoints/ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensors ├── latent_upscale_models/ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors ├── latent_upscale_models/ltx-2.3-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensors ├── loras/ltx-2.3-22b-distilled-lora-384-1.1.safetensors └── text_encoders/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized/這 5 份文件覆蓋單階段文生視頻與圖生視頻。用到 HDR、配音或控制功能時(shí)再按需在 loras 下補(bǔ)對(duì)應(yīng) IC-LoRA。第一次運(yùn)行直接從 example_workflows/ 挑一份工作流缺的模型會(huì)在首次使用時(shí)自動(dòng)下載。三大生成模式怎么選三種模式共用同一套采樣器差別只在條件來(lái)源。按你手里的素材形態(tài)選就行。文生視頻T2V適用場(chǎng)景只有一句文字描述做概念驗(yàn)證、分鏡預(yù)演關(guān)鍵參數(shù)默認(rèn)畫布 768×512、幀數(shù) 97、條件強(qiáng)度 0.9常見(jiàn)坑提示詞太長(zhǎng)且主體靠后畫面會(huì)跑偏把動(dòng)作前置場(chǎng)景交給 Gemma 補(bǔ)全圖生視頻I2V適用場(chǎng)景畫面已定、只生成運(yùn)動(dòng)適合產(chǎn)品展示、概念圖動(dòng)起來(lái)關(guān)鍵參數(shù)條件圖先經(jīng) crf 35 壓縮再入模strength 低于 0.9 運(yùn)動(dòng)更自由常見(jiàn)坑首幀漂移核對(duì)條件圖分辨率是否與潛空間匹配crop 保持 disabled視頻到視頻V2V適用場(chǎng)景對(duì)已有素材增強(qiáng)或換風(fēng)格Detailer 增清晰、HDR 換影調(diào)、像素上采樣器做 2×/4×關(guān)鍵參數(shù)IC-LoRA 強(qiáng)度貼近 0.9 運(yùn)行大畫布換 Tiled Fusion 采樣器常見(jiàn)坑增強(qiáng)提示詞里點(diǎn)名具體物體每個(gè)瓦片會(huì)各畫一份只描述光效與配色參數(shù)建議值作用width / height768×51232 的倍數(shù)第一階段潛空間尺寸翻一倍單步顯存約 4 倍num_frames97步長(zhǎng) 8幀數(shù)越大越慢越吃顯存strength0.9條件貼合度調(diào)低更自由調(diào)高更貼原幀crf35條件圖壓縮等級(jí)過(guò)低會(huì)放大顯存占用reserve-vram5ComfyUI 啟動(dòng)時(shí)預(yù)留的顯存GB低顯存視頻生成的關(guān)鍵項(xiàng)兩個(gè)真實(shí)場(chǎng)景的落地配置把參數(shù)落成兩套可直接抄的配置一套量產(chǎn)向一套創(chuàng)意向。場(chǎng)景一30 秒社媒短視頻選單階段蒸餾工作流 → 一句話提示詞 Gemma 增強(qiáng) → 出 97 幀草稿 → 兩階段空間/時(shí)間上采樣 → 導(dǎo)出成片。環(huán)節(jié)配置效果一階段草稿768×512、97 幀、蒸餾檢查點(diǎn)32GB 顯存可跑單輪改詞 10 次不心疼二階段精修空間 x2 時(shí)間 x2 蒸餾 LoRA分辨率與幀數(shù)翻倍細(xì)節(jié)由模型合成補(bǔ)齊迭代全部發(fā)生在草稿階段只讓定稿走兩階段。視頻工作流調(diào)優(yōu)的重點(diǎn)就是減少二階段的重復(fù)運(yùn)行次數(shù)。場(chǎng)景二靜態(tài)插畫轉(zhuǎn)動(dòng)態(tài)教學(xué)演示準(zhǔn)備一張教材插畫 → I2V 單階段打底 → 掛 IC-LoRA Motion Track 固定鏡頭軌跡 → 需要重繪主體時(shí)走 outpainting 工作流 → 兩階段上采樣出片。項(xiàng)目無(wú)控制 LoRA有控制 LoRA鏡頭隨機(jī)游走需多次重roll沿指定軌跡運(yùn)動(dòng)一次可用潛空間尺寸全尺寸下采樣處理顯存與耗時(shí)同步下降產(chǎn)物去向僅預(yù)覽直接進(jìn)課件與演示片避坑指南6 個(gè)高頻問(wèn)題檢查點(diǎn)加載就爆顯存22B 權(quán)重加 Gemma 編碼器同時(shí)駐留會(huì)超出單卡容量倉(cāng)庫(kù)自帶的低顯存加載器按執(zhí)行順序運(yùn)行并自動(dòng)卸載。做法換用 sequential 版加載節(jié)點(diǎn)并在 ComfyUI 啟動(dòng)參數(shù)里追加--reserve-vram 5。兩階段上采樣后畫面發(fā)糊多半是上采樣器版本與檢查點(diǎn)不匹配或二階段引導(dǎo)過(guò)強(qiáng)。做法按官方 x2-1.1 空間權(quán)重配對(duì) 2.3 檢查點(diǎn)仍不清晰再降 strength 一檔。放大版里某個(gè)物體重復(fù)出現(xiàn)在每個(gè)區(qū)域這是 Tiled Fusion 共享注意力的特性提示詞點(diǎn)名的物體會(huì)被每個(gè)瓦片各畫一份。做法V2V 提示詞只寫風(fēng)格與光照不寫具體物體名。配音項(xiàng)目的口型和音頻對(duì)不上Dub-It 是兩階段流水線二階段上采樣時(shí)音頻是凍結(jié)的動(dòng)過(guò)音頻分支就會(huì)錯(cuò)位。做法保持官方兩階段圖不動(dòng)只改臺(tái)詞文本。HDR 輸出發(fā)黑或過(guò)曝LoRA 產(chǎn)出的是 LogC3 壓縮空間必須經(jīng)后處理節(jié)點(diǎn)解回線性 HDR。做法在解碼后掛 HDR 解碼后處理節(jié)點(diǎn)SDR 預(yù)覽走 Reinhard 色調(diào)映射分支核對(duì)。長(zhǎng)視頻生成太慢直接加幀數(shù)會(huì)讓潛空間體積暴漲收益遠(yuǎn)低于成本。做法用循環(huán)采樣器分時(shí)間塊生成并以潛空間重疊拼接分塊細(xì)節(jié)見(jiàn) tiled_fusion_sampler.md。ComfyUI-LTXVideo 把官方 LTX-2 從能生成變成能交付兩階段解決分辨率IC-LoRA 解決可控性低顯存加載器解決顯卡門檻。跑通第一條視頻后example_workflows/ 里 2.0、2.3、2.5 三代示例可覆蓋大部分日常需求。LTX-2 系列還在持續(xù)更新IC-LoRA 生態(tài)值得長(zhǎng)期跟蹤。【免費(fèi)下載鏈接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考