ComfyUI-LTXVideo 教程从安装到进阶的 LTX-2 AI 视频生成指南【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 ComfyUI 上针对 LTX-2 模型的 AI 视频生成插件。LTX-2 的基础推理已经内置在 ComfyUI 核心里这个插件额外提供 IC-LoRA 控制、低显存加载、分块采样等高级节点以及一套可直接打开的示例工作流。适合已经装好 ComfyUI、手里有一块 32GB 以上显存的 NVIDIA 显卡、想从零做出第一条带声音的 AI 视频的人。怎么安装 ComfyUI-LTXVideo 并跑出第一条视频先确认环境最新稳定版 ComfyUI、CUDA 显卡且显存 32GB 以上推荐 48GB、磁盘剩余 100GB 以上放模型和缓存。用 ComfyUI-Manager 安装最省事打开 ComfyUI点击 Manager或按 CtrlM选择 Install Custom Nodes搜索 LTXVideo点击 Install等待安装完成重启 ComfyUI重启后节点菜单里会出现 LTXVideo 分类。想手动控制安装过程的话把仓库放进 ComfyUI 的 custom_nodes 目录cd custom_nodes git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo cd ComfyUI-LTXVideo pip install -r requirements.txt模型要自己下载。到 Hugging Face 上 Lightricks 的 LTX-2.3 系列仓库取文件放到 ComfyUI 根目录对应位置文件放置目录作用ltx-2.3-22b-dev.safetensors 或 ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensorsmodels/checkpoints主模型二选一Gemma 3 12B 文本编码器models/text_encoders/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized把提示词编码给模型ltx-2.3-22b-distilled-lora-384-1.1.safetensorsmodels/loras2.3 两阶段工作流必需spatial / temporal upscalermodels/latent_upscale_models两阶段升采样用用到时再下跑第一条视频直接加载 示例工作流目录 里的 2.3/LTX-2.3_T2V_I2V_Single_Stage_Distilled_Full.jsonComfyUI 主界面把 JSON 拖进画布即可。把文字提示改成你想要的内容点 Queue Prompt。默认参数是 960x544、121 帧、约 30 秒成片CFG 保持 1 左右官方工作流里特意标注了建议 CFG 贴近 1蒸馏路线 8 步出片完整模型路线约 24 步。两个主模型怎么选看这张表项目完整模型dev蒸馏模型distilled采样步数约 24 步8 步速度基准明显更快质量上限略高日常使用足够附加要求无两阶段工作流需额外加载 distilled LoRA新手先用蒸馏路线跑顺了再换完整模型。显存只有 32GB模型怎么装得下22B 参数的模型对显存很吃紧插件给了四个省显存的手段可以叠加低显存加载器把示例工作流里的 CheckpointLoader 换成 low_vram_loaders.py 里的 LowVRAMCheckpointLoader音频 VAE、潜空间升采样模型也有对应的 LowVRAM 版本。这类节点会强制正确的加载顺序并在不需要时把模型卸到内存官方说明这套组合可以压进 32GB预留显存启动参数启动时加python main.py --reserve-vram 5给系统留出 5GB数字可改Q8 量化tricks/nodes 里提供 Q8 量化节点把 LoRA 等模块压成 8 位分块解码解码阶段用 LTXVTiledVAEDecode 按 2x2 块解码示例工作流里已经默认接好另外两条纪律不要同时把主模型和第二个大模型一起挂在画布上分辨率先压在 960x544 这个档位够用了再往上调。视频闪烁、接缝明显时怎么调整闪烁分两种单段内的画面抖动和长视频分段之间的接缝。单段抖动用 STG 引导器压。STG时空引导通过扰动注意力层再对比输出能抑制帧间不一致。工作流里接 STGGuider 或 STGGuiderAdvanced 节点STGAdvancedPresets 可以直接套用 presets/stg_advanced_presets.json 里的现成预设如 13b Balanced、13b Dynamic它们已经配好了 sigma 分段、CFG 曲线和 STG 层索引不用自己逐项调。长视频接缝靠重叠帧解决。拼接新一段时上一段末尾的帧会作为条件喂给新一段扩写采样器 LTXVExtendSampler在 easy_samplers.py 中的 frame_overlap 默认 16取值 16-128、步长 8。重叠越大过渡越平滑耗时越长循环采样器的 temporal_overlap 默认 24 帧如果分段处颜色发灰或过饱和把循环采样器的 adain_factor 从 0 往 0.1-0.3 调用首段的统计量校正新段调参时一次只动一个参数对比固定种子下的输出否则分不清是哪处改动起的作用。怎么用 IC-LoRA 控制深度、运动和镜头IC-LoRA 是加载在主模型之上的控制模型LoRA 即低秩适配一个小文件给大模型附加特定能力。所有 LoRA 文件都放 models/loras工作流里用 LTXICLoRALoaderModelOnly 挂载。按用途分几类Union 控制2.3一个 LoRA 同时接深度图和边缘图两种条件并且在降采样后的潜空间上运行比单独接两路更省显存、更快。对应工作流 2.3/LTX-2.3_ICLoRA_Union_Control_Distilled.json运动跟踪2.3给画面里的主体画一条轨迹生成时沿轨迹运动。用 LTXVSparseTrackEditor 在画布上直接点轨迹点LTXVDrawTracks 把轨迹渲染成引导图见 2.3/LTX-2.3_ICLoRA_Motion_Track_Distilled.json镜头语言2.0 系列dolly in/out/left/right推拉摇移、jib up/down升降、static固定机位各自一个 LoRAHDR2.3生成 ARRI LogC3 的线性 HDR 视频LTXVHDRDecodePostprocess 节点hdr.py同时输出 Reinhard 映射后的 SDR 预览和原始 HDR 数据可选导出 16/32 位 EXR 序列。要写 EXR启动 ComfyUI 前设置环境变量 OPENCV_IO_ENABLE_OPENEXR1EXR 用 DJV 查看器看普通播放器显示不对Lipdub2.3给视频换台词或翻译配音重新生成口型和声音但保持说话人身份两阶段第一阶段出基础分辨率的音视频第二阶段升采样的同时冻结音频画面编辑2.3in/outpainting局部重绘/扩边、day-to-night、deblur去模糊、colorization上色、water-simulation 等都是单文件 LoRA挂上去跑即可空间升采样2.32x 和 4x 两档。注意它是生成式上采样——合成新的细节而不是逐像素保真所以不保证和原片完全一致。推荐套路先 280p 左右生成草稿定好构图和运动再跑升采样出终稿。LoRA 强度、引导强度、步数三项共同控制贴合度值越小越贴原片越大越自由想要更长或更高清的视频工作流怎么改更长用 LTXVLoopingSamplerlooping_sampler.py完整说明见 looping_sampler.md。它把长视频切成重叠的时间块逐块生成再融合时间块默认 80 帧、重叠 24 帧配 MultiPromptProvider 还能给每一段单独指定提示词做出前半段室内、后半段室外这类多场景长片。更高清两条路。一是两阶段工作流 2.3/LTX-2.3_T2V_I2V_Two_Stage_Distilled.json先在 960x544 出片再用 spatial upscalerx2 或 x1.5加 temporal upscaler 升到更高分辨率和更长时长两个升采样模型放 models/latent_upscale_models。二是上面提到的 2x/4x 空间升采样 LoRA适合已有低清素材直接提档。只要声音LTX-2 本身是音视频联合模型用 LTXVAudioOnlyModel 节点切到纯音频模式配 LTXVAudioVAEDecode 解码FLAC 格式存盘对应工作流 2.3/LTX-2.3_T2A_Single_Stage_Distilled.json。进阶节点注意力覆盖、Flow Edit、潜空间引导等实验性功能集中在 tricks/nodes/示例工作流里没用到需要时再翻。第一步就一件装好插件下载 dev 检查点和 Gemma 文本编码器两个文件拖开 LTX-2.3_T2V_I2V_Single_Stage_Distilled_Full.json换上你的提示词跑完它。卡住时先看 ComfyUI 控制台第一处报错——90% 的问题是模型没放对目录再对照插件 README 里 Required Models 一节核对路径还不行就去项目 Discord 社区提问把报错原文贴上去。【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