告别漫长等待，实时创作高清视频

你是否厌倦了视频生成工具漫长的渲染时间？是否因低分辨率输出无法满足专业需求而苦恼？LTX-Video 突破技术瓶颈，成为全球首个基于 DiT 架构的实时视频生成模型！它能在 10秒内生成1216×704分辨率 的30帧高清视频，速度比观看视频更快，彻底改变创作流程。

实时生成速度对比图

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🌟 什么是LTX-Video？

由 Lightricks 团队打造的 LTX-Video 是开源视频生成领域的颠覆者。它基于大规模多样化视频数据集训练，支持：

• • 🖼️ 文生视频：通过文本描述生成动态场景

• • 🎞️ 图生视频：将静态图像转化为流畅动画

• • ⏩ 视频扩展：前后双向延长现有视频

• • 🔑 关键帧动画：精准控制画面演变

• • 🌀 视频风格转换：实现创意视觉变换

模型融合时空感知技术，在保持物理合理性的同时，对复杂提示词的理解能力远超同类工具。无论是电影级场景还是商业短片，都能快速生成细节丰富、动作自然的高质量内容。

文生视频/图生视频示例对比图

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🚀 一键部署（推荐环境：Python 3.10+，CUDA 12.2）

# 创建虚拟环境并安装
git clone https://github.com/Lightricks/LTX-Video.git
cd LTX-Video
python -m venv ltx_env
source ltx_env/bin/activate
pip install -e .[inference-script]

# 文生视频示例（13B蒸馏版模型）
python inference.py --prompt "夕阳下长发女孩转身微笑特写" \
--height 704 --width 1216 --num_frames 30 \
--pipeline_config configs/ltxv-13b-0.9.7-distilled.yaml

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🖥️ 在线体验

立即在官方平台免费试用：
https://app.ltx.studio/motion-workspace?videoModel=ltxv
（支持图生视频/关键帧控制等完整功能）

在线操作界面截图

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🧩 无缝集成工作流

1. ComfyUI 可视化操作

通过官方插件实现拖拽式创作：
https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo

// 示例工作流配置
{
  "prompt": "城市夜景无人机穿梭镜头",
  "resolution": [1216,704],
  "model": "ltxv-13b-distilled"
}

2. Diffusers 库直连

from diffusers import LTXVideoPipeline
pipeline = LTXVideoPipeline.from_pretrained("Lightricks/LTX-Video")
video_frames = pipeline("赛博朋克街道雨中霓虹闪烁").frames

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🛠️ 社区力量大爆发

• ComfyUI-LTXTricks 扩展包

https://github.com/logtd/ComfyUI-LTXTricks
新增 RF-Inversion 视频重构、FlowEdit 动态编辑等黑科技，支持：

• • 🎚️ 精细化帧控制

• • 🌊 流体运动编辑

• • ✨ 时空引导采样

• 极速8位量化版

https://github.com/KONAKONA666/LTX-Video
RTX 4060 显卡1分钟生成720p视频，VRAM占用降低40%

• TeaCache 加速引擎

https://github.com/ali-vilab/TeaCache
训练级缓存技术，推理速度再提升2倍

社区工具工作流示意图

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✨ 创作秘籍

提示词公式 = 核心动作 + 细节描述 + 镜头语言 + 环境氛围：

"特写镜头中（镜头），银发武士（主体）缓缓拔刀（动作），  
刀身反射冷冽月光（细节），背景樱花飘落（环境），  
突然刀光一闪突刺向前（转折），慢动作展现水滴飞溅（特效）"  

参数建议：

• • 分辨率：1216×704（平衡质量与速度）

• • 引导系数：3.0-3.5（避免过度锐化）

• • 帧数：17/25/33（8n+1规则）

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🌍 加入创作者联盟

我们持续开放模型训练代码：
https://github.com/Lightricks/LTX-Video-Trainer
支持 LoRA 微调与全参数训练，欢迎提交 PR 共同推进视频生成革命！

论文引用：

@article{HaCohen2024LTXVideo,
  title={LTX-Video: Realtime Video Latent Diffusion}, 
  author={HaCohen, Yoav et al.},
  journal={arXiv:2501.00103},
  year={2024}
}

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立即探索无限可能
项目主页：https://www.lightricks.com/ltxv
代码仓库：https://github.com/Lightricks/LTX-Video
"让每一帧灵感，瞬间跃动成诗" ✨