四步裝好 ComfyUI-LTXVideoLTX-2 配置與出片實操【免費下載鏈接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo在 ComfyUI 里跑 LTX-2官方核心只帶最基礎(chǔ)的節(jié)點IC-LoRA 控制、提示詞增強、分塊放大這些環(huán)節(jié)要靠 ComfyUI-LTXVideo 補上。這篇指南帶你完成 ComfyUI-LTXVideo 安裝與配置四個動作從克隆倉庫到跑通第一條 T2V 工作流全程照命令粘貼即可。項目定位ComfyUI-LTXVideo 能干什么一句話它是 ComfyUI 的自定義節(jié)點包把 LTX-2 視頻模型的高級能力拆成可自由拼裝的節(jié)點給已經(jīng)在 ComfyUI 里出圖出片的創(chuàng)作者用。能力適用場景T2V / I2V 單階段、兩階段生成日常文生視頻、圖生視頻IC-LoRA 條件控制用深度圖、邊緣、運動軌跡約束畫面Tiled Fusion 大畫布采樣4K / 8K 視頻放大與細節(jié)修復(fù)T2A 純音頻生成只要音頻、不渲染畫面? 前置檢查4 項配置要求開始之前按這張表逐項確認任何一項不滿足都會卡在后面檢查項要求確認方式ComfyUI已安裝并能啟動運行主程序后瀏覽器能打開界面GPUCUDA 顯卡顯存 32GB 以上nvidia-smi查看顯存容量磁盤100GB 以上空閑查看 models 目錄所在磁盤的剩余空間Python3.8 及以上pip 可用python --version與pip -V 安裝執(zhí)行四步裝好 ComfyUI-LTXVideo拉取代碼到 custom_nodes先切到 ComfyUI 的自定義節(jié)點目錄再克隆倉庫。目錄放錯是節(jié)點不出現(xiàn)的最常見原因cd ComfyUI/custom_nodes git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo如果你習(xí)慣用 ComfyUI Manager也可以跳過這一步在 Manager 里搜索 LTXVideo 點 Install完成后重啟效果等同。裝 Python 依賴進入剛克隆的目錄安裝依賴。requirements.txt 里列了 8 個包包含 diffusers、transformers、openimageio全部裝完才算齊cd ComfyUI-LTXVideo pip install -r requirements.txt便攜版Windows standalone要把 pip 換成自帶解釋器python_embeded\python.exe -m pip install -r requirements.txt。備好 3 類模型文件模型從 Hugging Face 的 Lightricks 官方倉庫下載。注意三個目錄不能混models/checkpoints/ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensors models/loras/ltx-2.3-22b-distilled-lora-384-1.1.safetensors models/text_encoders/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized/第一個是主模型第二個是蒸餾 LoRA兩階段流程需要它第三個是 Gemma 文本編碼器目錄里的全部文件都要放進去。兩階段流程還會用到空間和時間上采樣器它們放到 models/latent_upscale_models。重啟 ComfyUI 驗證依賴和模型就位后重啟主程序重點看節(jié)點菜單cd ComfyUI python -m main右鍵添加節(jié)點時能看到 LTXVideo 分類說明安裝完成。看不到就回上面三步核對目錄和文件。?? 跑通第一個結(jié)果加載單階段工作流選最簡單的預(yù)設(shè)來驗證整條鏈路倉庫里現(xiàn)成的工作流直接用輸入在 ComfyUI 中打開 example_workflows/2.3/LTX-2.3_T2V_I2V_Single_Stage_Distilled_Full.json在提示詞框填一句英文描述例如 a red car driving on a rainy night street。運行點 Queue Prompt等采樣跑完。蒸餾模型步數(shù)少一般幾十秒到幾分鐘?？唇Y(jié)果到 ComfyUI 的 output 目錄找時間戳最新的 mp4用播放器直接打開。能出片就說明節(jié)點、模型、文本編碼器三塊都齊了。 特性精選三個高頻節(jié)點IC-LoRA 條件引導(dǎo)LTXAddVideoICLoRAGuide 把深度圖、Canny 邊緣、運動軌跡這類條件掛到模型上輸出視頻的鏡頭結(jié)構(gòu)和運動就會跟著輸入走。做 V2V 改風(fēng)格但要保留原片構(gòu)圖和運動時用它配套工作流在 example_workflows/ 里按 ICloRA 前綴篩選即可。Tiled Fusion 分塊采樣LTXVTiledFusionSampler 用共享同一噪聲場的重疊分塊去噪超過模型訓(xùn)練窗口的大畫布專治 4K / 8K 視頻放大時顯存放不下的問題。配合 LTXVGetTilingSizes 取合法畫布與分塊尺寸參數(shù)說明見 tiled_fusion_sampler.md。提示詞只寫光影、色調(diào)、銳度這類風(fēng)格描述別寫具體物體否則每個空間分塊都會長出同一段細節(jié)。Gemma 提示詞增強LTXVGemmaEnhancePrompt 用本地 Gemma 編碼器把短句提示擴寫成帶鏡頭、光線、節(jié)奏的完整描述。你只寫 cat on a sofa它負責(zé)把畫面講圓。當提示太短、出片總差點意思時在文本節(jié)點后面串上它再跑一次對比。? 避坑手冊4 個常見問題修復(fù)節(jié)點菜單沒有 LTXVideo 分類現(xiàn)象重啟后右鍵加節(jié)點找不到任何 LTX 相關(guān)節(jié)點。 原因倉庫沒放在 custom_nodes 下或裝完沒有重啟。 修復(fù)確認路徑是 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo再重啟主程序。顯存爆掉、生成中斷現(xiàn)象采樣中途報錯或進程卡死。 原因22B 主模型加上空間、時間上采樣器超出顯存上限。 修復(fù)改用 low_vram_loaders.py 里的 LowVRAM* 加載節(jié)點做自動卸載并加啟動參數(shù)--reserve-vram 5。文本編碼器加載報錯現(xiàn)象Gemma 相關(guān)節(jié)點報紅提示找不到編碼器。 原因文件直接丟在 text_encoders 根目錄沒進獨立子目錄。 修復(fù)把 gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized 的全部文件放入 models/text_encoders/ 下的同名目錄。兩階段流程找不到上采樣器現(xiàn)象加載兩階段工作流時提示缺少 spatial 或 temporal upscaler。 原因上采樣器放進了 checkpoints 或 loras。 修復(fù)空間、時間上采樣器統(tǒng)一放到 models/latent_upscale_models 目錄。延伸資源到這里你已經(jīng)能在 ComfyUI 里穩(wěn)定出片。想繼續(xù)深入先讀倉庫根目錄的 README.md 查完整工作流清單和模型下載列表節(jié)點寫法參考上游 LTX-2 官方倉庫。【免費下載鏈接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI項目地址: 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 四步裝好 ComfyUI-LTXVideo：LTX-2 配置與出片實操
四步裝好 ComfyUI-LTXVideoLTX-2 配置與出片實操【免費下載鏈接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo在 ComfyUI 里跑 LTX-2官方核心只帶最基礎(chǔ)的節(jié)點IC-LoRA 控制、提示詞增強、分塊放大這些環(huán)節(jié)要靠 ComfyUI-LTXVideo 補上。這篇指南帶你完成 ComfyUI-LTXVideo 安裝與配置四個動作從克隆倉庫到跑通第一條 T2V 工作流全程照命令粘貼即可。項目定位ComfyUI-LTXVideo 能干什么一句話它是 ComfyUI 的自定義節(jié)點包把 LTX-2 視頻模型的高級能力拆成可自由拼裝的節(jié)點給已經(jīng)在 ComfyUI 里出圖出片的創(chuàng)作者用。能力適用場景T2V / I2V 單階段、兩階段生成日常文生視頻、圖生視頻IC-LoRA 條件控制用深度圖、邊緣、運動軌跡約束畫面Tiled Fusion 大畫布采樣4K / 8K 視頻放大與細節(jié)修復(fù)T2A 純音頻生成只要音頻、不渲染畫面? 前置檢查4 項配置要求開始之前按這張表逐項確認任何一項不滿足都會卡在后面檢查項要求確認方式ComfyUI已安裝并能啟動運行主程序后瀏覽器能打開界面GPUCUDA 顯卡顯存 32GB 以上nvidia-smi查看顯存容量磁盤100GB 以上空閑查看 models 目錄所在磁盤的剩余空間Python3.8 及以上pip 可用python --version與pip -V 安裝執(zhí)行四步裝好 ComfyUI-LTXVideo拉取代碼到 custom_nodes先切到 ComfyUI 的自定義節(jié)點目錄再克隆倉庫。目錄放錯是節(jié)點不出現(xiàn)的最常見原因cd ComfyUI/custom_nodes git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo如果你習(xí)慣用 ComfyUI Manager也可以跳過這一步在 Manager 里搜索 LTXVideo 點 Install完成后重啟效果等同。裝 Python 依賴進入剛克隆的目錄安裝依賴。requirements.txt 里列了 8 個包包含 diffusers、transformers、openimageio全部裝完才算齊cd ComfyUI-LTXVideo pip install -r requirements.txt便攜版Windows standalone要把 pip 換成自帶解釋器python_embeded\python.exe -m pip install -r requirements.txt。備好 3 類模型文件模型從 Hugging Face 的 Lightricks 官方倉庫下載。注意三個目錄不能混models/checkpoints/ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensors models/loras/ltx-2.3-22b-distilled-lora-384-1.1.safetensors models/text_encoders/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized/第一個是主模型第二個是蒸餾 LoRA兩階段流程需要它第三個是 Gemma 文本編碼器目錄里的全部文件都要放進去。兩階段流程還會用到空間和時間上采樣器它們放到 models/latent_upscale_models。重啟 ComfyUI 驗證依賴和模型就位后重啟主程序重點看節(jié)點菜單cd ComfyUI python -m main右鍵添加節(jié)點時能看到 LTXVideo 分類說明安裝完成。看不到就回上面三步核對目錄和文件。?? 跑通第一個結(jié)果加載單階段工作流選最簡單的預(yù)設(shè)來驗證整條鏈路倉庫里現(xiàn)成的工作流直接用輸入在 ComfyUI 中打開 example_workflows/2.3/LTX-2.3_T2V_I2V_Single_Stage_Distilled_Full.json在提示詞框填一句英文描述例如 a red car driving on a rainy night street。運行點 Queue Prompt等采樣跑完。蒸餾模型步數(shù)少一般幾十秒到幾分鐘?？唇Y(jié)果到 ComfyUI 的 output 目錄找時間戳最新的 mp4用播放器直接打開。能出片就說明節(jié)點、模型、文本編碼器三塊都齊了。 特性精選三個高頻節(jié)點IC-LoRA 條件引導(dǎo)LTXAddVideoICLoRAGuide 把深度圖、Canny 邊緣、運動軌跡這類條件掛到模型上輸出視頻的鏡頭結(jié)構(gòu)和運動就會跟著輸入走。做 V2V 改風(fēng)格但要保留原片構(gòu)圖和運動時用它配套工作流在 example_workflows/ 里按 ICloRA 前綴篩選即可。Tiled Fusion 分塊采樣LTXVTiledFusionSampler 用共享同一噪聲場的重疊分塊去噪超過模型訓(xùn)練窗口的大畫布專治 4K / 8K 視頻放大時顯存放不下的問題。配合 LTXVGetTilingSizes 取合法畫布與分塊尺寸參數(shù)說明見 tiled_fusion_sampler.md。提示詞只寫光影、色調(diào)、銳度這類風(fēng)格描述別寫具體物體否則每個空間分塊都會長出同一段細節(jié)。Gemma 提示詞增強LTXVGemmaEnhancePrompt 用本地 Gemma 編碼器把短句提示擴寫成帶鏡頭、光線、節(jié)奏的完整描述。你只寫 cat on a sofa它負責(zé)把畫面講圓。當提示太短、出片總差點意思時在文本節(jié)點后面串上它再跑一次對比。? 避坑手冊4 個常見問題修復(fù)節(jié)點菜單沒有 LTXVideo 分類現(xiàn)象重啟后右鍵加節(jié)點找不到任何 LTX 相關(guān)節(jié)點。 原因倉庫沒放在 custom_nodes 下或裝完沒有重啟。 修復(fù)確認路徑是 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo再重啟主程序。顯存爆掉、生成中斷現(xiàn)象采樣中途報錯或進程卡死。 原因22B 主模型加上空間、時間上采樣器超出顯存上限。 修復(fù)改用 low_vram_loaders.py 里的 LowVRAM* 加載節(jié)點做自動卸載并加啟動參數(shù)--reserve-vram 5。文本編碼器加載報錯現(xiàn)象Gemma 相關(guān)節(jié)點報紅提示找不到編碼器。 原因文件直接丟在 text_encoders 根目錄沒進獨立子目錄。 修復(fù)把 gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized 的全部文件放入 models/text_encoders/ 下的同名目錄。兩階段流程找不到上采樣器現(xiàn)象加載兩階段工作流時提示缺少 spatial 或 temporal upscaler。 原因上采樣器放進了 checkpoints 或 loras。 修復(fù)空間、時間上采樣器統(tǒng)一放到 models/latent_upscale_models 目錄。延伸資源到這里你已經(jīng)能在 ComfyUI 里穩(wěn)定出片。想繼續(xù)深入先讀倉庫根目錄的 README.md 查完整工作流清單和模型下載列表節(jié)點寫法參考上游 LTX-2 官方倉庫。【免費下載鏈接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI項目地址: 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