AI 漫剧实战(二):Mac 本地 LTX-2.5 模型生成视频,一分钱不花生成高质量 AI 动漫漫剧,打斗场景也很好

简介: 在一台 MacBook Pro 上用本地 LTX-2.5 模型生成 AI 漫剧:《青石劫》第二章 23 镜原生 1080p,视频费 0 元,含仙侠打斗、写实广告等效果展示与完整用法。

点击观看:Mac 本地 AI 模型生成的《青石劫》第二章

🎬 先看成片:《青石劫》第二章完整版,2 分 06 秒、23 个镜头、原生 1080p,视频全部在一台 MacBook Pro 上本地生成,视频费 0 元。

本文 4 个题材的成片都放在 B 站合集 本地 AI 模型视频生成效果展示:青石劫第二章、仙侠打斗、写实披萨广告、足球写实版。

先看效果

《青石劫》第二章(3D 国漫,2 分 06 秒,23 镜)

坠崖、青石吸血、青光射入眉心,然后林焰昏倒,镜头一路推进,没有切镜,靠的是 9 秒的 extend 续拍。人物的脸、发丝、布衣纹理每一帧都清楚,这是本地生成里效果最好的一段。

青石裂开,林焰昏倒

识海里,玄衡坐在镇天塔顶讲述来历:魂体光晕稳定,口型跟着台词走,镜头从远景慢慢推到近景。

玄衡讲来历

同一个镜头,卡通版和写实版

同一个模型、同样 1080p,写实版明显更清楚、更立体。卡通平涂到了中间帧会发软。原因是 LTX 主要用真实视频训练,画写实是它的强项。

卡通平涂版 vs 写实版

足球写实版成片:《破纪录的一脚》写实版(21 秒,原生 1080p)

打斗测试(短板)

两人对冲、拳剑相撞、龙影和狼影互咬。分段生成再拼起来,动作不连贯;改成一镜到底以后连贯了,但动作发软,拳头会穿过对方的脸。

打斗测试

打斗测试成片:《青石劫》炎帝陵对决;另外一条写实披萨广告(42 秒、13 镜):点击观看


先说结论

上一篇《AI 漫剧实战:Seedance、MiniMax、Gemini 做一集要花多少钱,怎么用最省》用的是云端视频模型,一集 3 分钟花 76~240 元。这一篇兑现预告:视频改在 Mac 本地跑,用的是开源的 LTX-2.5,不调用任何视频接口。

这次测了 4 个题材:

  • 仙侠 3D 国漫《青石劫》第二章
  • 少儿足球动漫《破纪录的一脚》,做了卡通版和写实版
  • 一条写实披萨广告
  • 一段高速打斗测试

下面的数字都来自真实的任务日志和文件时间戳。先看速查表:

方案 画质 / 声音 1 分钟成片的视频费 1 分钟成片的耗时 适合场景
本地 LTX-2.5,原生 1080p 3D 国漫和写实近景接近首帧画质,口型由配音驱动 0 元 约 2.5~3 小时(纯生成) 对话剧情、不赶时间、想反复试
云端 Seedance 2.5,720p 画质最好,原生配音 约 90 元 约 6~8 分钟 主打画质的正片
云端 MiniMax-H3,768P 质感接近,自带声音 约 30 元 约 5~6 分钟 性价比首选

一句话:本地方案用时间换钱。对话类的 3D 国漫,本地能做到可以发布的水平;高速打斗和体育对抗是短板。和上一篇一样,真正决定成本的还是返工次数,只不过本地返工花的是小时,不是钱。


全程由 Claude Code 自动化完成

和上一篇一样,从读小说到出成片,所有执行工作都是 Claude Code 在终端里完成的。人只负责看片、提意见、拍板。

环节 Claude Code 自动做了什么
分镜 把小说章节拆成镜头,每镜写画面(中文,给生图用)、动作(英文,给视频模型用)、台词、情绪、时长
定妆照 / 首帧 调 Gemini 出角色定妆照,同一场戏的首帧串联生成,保证场景和光线连续
配音 调 MiniMax 生成台词,主角用 "声音设计" 定制音色;再用本地 Whisper 听写,校对有没有读错字
视频 调本地 LTX 逐镜生成,并按镜头类型选择生成方式:说话镜头用 a2v 驱动口型,空镜和特效用图生视频,连续动作用 extend 续拍
质检 逐镜抽帧,检查变形、烧录字幕、多出来的物体,有问题自动重做
后期 用 Python 画字幕,ffmpeg 做转场、混音、响度统一和拼接
记录 汇总每镜耗时,写会话记录和本文

电脑配置

项目 配置
机器 MacBook Pro,Apple M5 Max
CPU / GPU 18 核 CPU / 40 核 GPU
内存 128 GB 统一内存
系统 macOS 27
磁盘 模型约 80 GB,加上素材,建议预留 200 GB

几个要点:

  1. 内存比芯片重要。 视频模型常驻约 21 GB,生成 1080p 时峰值更高。64 GB 能跑,但要开低内存模式,速度会慢。
  2. 吃满的是 GPU。 生成时 GPU 一直 100%,CPU 只占 4% 左右。macOS 不能给 GPU 设上限,所以生成期间看视频、剪片子会卡,写代码、办公基本不受影响。建议晚上挂机跑。
  3. 插电,并且防休眠。 长任务要用 caffeinate -i。我们遇到过一次深夜过热进入睡眠,一个本该 15 分钟的镜头跑了 4.6 小时。
  4. N 卡也能跑。 本文用的是 Apple 芯片专用的 MLX 版。Windows 加 N 卡可以用官方的 PyTorch 或 ComfyUI 版,显存建议 32 GB 以上。

测试项目与工具链

环节 模型 / 工具 运行位置 费用
视频生成 LTX-2.5 22B 蒸馏版,MLX 8bit 量化(ltx-2-mlx,权重约 70 GB),文本编码用自带的 Gemma 3 12B 4bit 本地 0
定妆照 / 首帧 Gemini 3 Pro Image(2K 定稿)、Gemini 3.1 Flash Image(1K 草图) 云端 约 0.95 元 / 张,草图约 0.48 元 / 张
配音 MiniMax speech-2.8-hd 系统音色,加 "声音设计" 定制音色 云端 约 3.5 元 / 万字,定制音色 9.9 元 / 个
配音(纯离线备选) CosyVoice 3(0.5B) 本地 0
配音校对 Whisper small 本地 0
后期 ffmpeg、Pillow(字幕图) 本地 0
试过但没用上 Animagine XL 4.0 + ControlNet + IP-Adapter(ComfyUI 本地画首帧)、Real-ESRGAN 超分、LTX 的 DFR 细节增强 本地 —

为什么首帧和配音还用云端?

  • 首帧:本地 SDXL 重画的首帧发软、发雾,还会把号码画错,Gemini 明显更好。一集只要十几张,十几块钱。
  • 配音:本地 CosyVoice 用一个音色变调去演多个角色,听起来发僵。MiniMax 一集只要几毛钱,所以配音主力用 MiniMax。

如果要求 100% 离线,可以用 CosyVoice 加 Whisper 校对,效果差一些,但能用。


耗时对比:时间全花在 GPU 上

作品 时长 镜头 纯生成 含返工 质量
青石劫 第二章 2 分 06 秒 23 约 5 小时 约 9 小时(跨两晚) ★★★★
披萨广告 42 秒 13 约 25 分钟 约 35 分钟 ★★★★
足球 写实版 21 秒 8 约 2 小时 约 3.5 小时 ★★★☆
足球 卡通版 21 秒 8 约 1 小时 40 分 约 8~10 小时(改了 7 轮) ★★★
打斗测试 4~9 秒 1~4 约 30 分钟 约 1 小时 ★★

单个镜头的规律:

镜头 耗时
3 秒,1080p,图生视频,加高清解码 约 8~10 分钟
5 秒说话镜头,a2v 约 7~11 分钟
9 秒以上长镜头 约 20~37 分钟
extend 续拍 3 秒 约 5~7 分钟

几个结论:

  • 每秒成片约 2.5~3 分钟,比云端慢 20~30 倍。
  • 镜头越长越不划算:时长翻一倍,耗时大约翻三倍。长台词一定要拆成正反打,每镜控制在 5 秒以内。
  • 只能串行:一台机器同时只能跑一个视频任务,两个任务一起跑反而更慢。
  • 和云端一样,真正拖时间的是返工。本地返工一次就是 10~30 分钟。

费用对比:一集约 75 秒

方案 首帧 配音 视频 合计 出片
本地 LTX 约 15 元 不到 1 元(定制音色一次性 9.9 元) 0 元 约 16 元(首集约 29 元) 约 3~5 小时
Seedance 2.5,720p 约 15 元 自带 约 115 元 约 155~180 元(含返工) 约 20 分钟
MiniMax-H3,768P 约 15 元 自带 约 38 元 约 50~60 元 约 15 分钟

《青石劫》第二章实际花费:

  • Gemini 首帧和定妆照:约 31 张,约 30 元。
  • MiniMax 配音:几毛钱。
  • 玄衡定制音色:9.9 元。
  • 视频:0 元。

用法:本地生成一集的完整流程

第一步:分镜,单镜不超过 5 秒

每个镜头写清楚:画面、动作、谁说话、台词、情绪。

  • 长台词拆正反打:玄衡说 "你想报仇,想变强,就得听我的",先给他近景,问到 "你肯不肯" 时切到林焰的反应。这样生成更快,节奏也更像影视剧。
  • 镜头之间位置要连贯:上一镜结束时人在哪、朝哪,下一镜的首帧就要从那里开始。足球片里出过一次 "过人之后又跑回起点",原因就是首帧没对上。

第二步:定妆照和首帧,逐张检查

每个角色先出一张全身定妆照。每个镜头的首帧都带上定妆照作为参考,同一场戏的首帧串联生成,每张参考上一张。

生成视频前,一定要逐张检查首帧。 我们返工最多的原因就是首帧没查仔细:多了一个球、多了一个守门员、画风偏卡通。

第三步:配音和校对

用 MiniMax 系统音色配音,主角用 "声音设计" 定制,比如 "温和慈祥的老年仙人,声音醇厚、语速从容"。配完用 Whisper 听写校对,避免把 "灵石" 读成 "零食" 这类问题。

第四步:本地生成视频,按镜头类型选方式

镜头类型 方式 说明
角色正面说话 a2v,台词音频驱动 口型跟着台词走
画外音、背影、空镜、特效 generate,加 --video-decoder diffusion 画面更锐利;背影镜头别用 a2v,见后文踩坑
连续动作 / 长镜头 extend 续拍 接着上一段的结尾生成,衔接自然
ltx-2-mlx generate --distilled --model ltx-2.5-mlx-q8 \
  --image key_s07.png 0 1.0 --prompt "..." \
  -W 1920 -H 1088 -f 73 --frame-rate 24 --video-decoder diffusion -o s07.mp4

# 说话镜头:台词音频驱动口型
ltx-2-mlx a2v --distilled --model ltx-2.5-mlx-q8 \
  --image key_s11.png 0 1.0 --audio s11_pad.wav --prompt "..." \
  -W 1920 -H 1088 -f 145 --frame-rate 24 -o s11.mp4

# 续拍:在上一段后面接着生成约 3 秒
ltx-2-mlx extend --distilled --model ltx-2.5-mlx-q8 \
  --video s07.mp4 --extend-frames 9 --direction after --prompt "..." -o s07_long.mp4

第五步:后期

  • 字幕:用 Pillow 把正确的台词画成透明 PNG(白字黑边),再按配音时间叠上去。
  • 转场:0.3 秒淡入淡出。
  • 混音:环境音压低,人声放前面,最后统一做响度标准化。

整个后期只要一两分钟,不是瓶颈。


踩坑经验:本地特有的几个坑

踩过的坑 代价 对策
a2v 把台词 "画" 成一行乱码中文,烧进画面 每次重做一镜 10~20 分钟 背影和看不到嘴的镜头不用 a2v;构图让人物胸口以上占满下半个画面;提示词里别写 "不要字幕",越提越容易出;已经出了的,用 ffmpeg delogo 擦掉
每镜只锁首帧、分开生成再拼起来,动作不连贯 足球片衔接改了好几轮 连续动作用 extend 续拍;相邻镜头的首帧位置要连贯
首、中、尾都锁同一张图 人物像照片一样不动 说话镜头只锁首帧
提示词写 "嘴唇随每个字动" 老神仙张大嘴,表情夸张 改成 "轻声慢语、嘴唇自然开合、身体几乎不动、微风吹动衣角"
镜头越写越长(9 秒以上) 一镜 20~37 分钟 拆成正反打,每镜 ≤5 秒
打斗提示词写 "每秒四五次攻防" 动作乱,拳头穿过对方的脸 动作做减法,一镜一两个招式;先用便宜的 Flash 1K 画姿势草图,确认后再出 2K 定稿
期待靠超分、细节增强提升画质 白跑几十分钟 Real-ESRGAN 和 DFR 实测提升都很小,画质上限在视频模型本身
长任务半夜休眠或过热 一镜跑了 4.6 小时 插电,用 caffeinate -i,长任务分段跑

本地还是云端,怎么选

情况 建议
对话剧情、单人或双人近景、3D 国漫或写实 本地,质量能到可发布的水平
打斗、体育、多人高速对抗 云端,本地目前只能做到 "能看"
想反复改、做预演 本地,免费试错
赶时间、要批量出集 云端,20 分钟一集

最省钱的组合是:本地预演定节奏,云端出正片。先在本地免费把分镜、机位、台词时长都跑通,确认后再交给云端,一次出片,云端的返工费能省掉大半。


总结

  • 能不能用:对话剧情类的 3D 国漫,在一台 M5 Max(128 GB)上本地生成,2 分钟一集的质量已经可以发布,视频费为 0。
  • 代价是时间:每秒成片约 2.5~3 分钟,一集约 3~5 小时,生成期间 GPU 满载。
  • 省时间的关键和上一篇省钱的关键是同一件事,就是减少返工:
    • 首帧逐张检查
    • 单镜控制在 5 秒以内
    • 连续动作用续拍
    • 改动意见攒齐后一次改完
  • 短板:高速打斗。

下一期会继续攻打斗:用 "姿势草图 → 关键帧补间" 的方法,看本地模型能不能把一段 7 秒的龙狼对决做顺。

注:费用按官方标价和本地文件数估算,实际以 Google Cloud、MiniMax 账单为准;耗时来自任务日志和文件时间戳,硬件为 Apple M5 Max,128 GB 内存。

目录
相关文章
|
9天前
|
JavaScript API iOS开发
DeepSeek Harness下载、安装、配置一篇搞定(2026整理,送常用插件)
DeepSeek Harness(DSH)是DeepSeek于2026年开源的MIT协议AI Agent框架,支持插件化组装模型、工具、沙箱与UI,兼容主流大模型。本文提供免Node.js的桌面端安装包(Win/macOS),含详细图文教程及热门插件推荐。
3786 38
|
8天前
|
Linux 开发工具 iOS开发
Codex保姆级教程(下载+安装+登录+使用,含所有版本,2026最新)
Codex是OpenAI推出的开源AI编程智能体,本地运行,可理解整个代码库,支持自然语言指令改代码、执行命令、跑测试、修Bug,兼容Win/macOS/Linux。(239字)
3419 12
|
4天前
|
云安全 人工智能 安全
|
9天前
|
iOS开发 Docker MacOS
【2026实测】Docker Desktop下载、安装、汉化、配置教程(附官网安装包)
Docker Desktop 是 Docker 官方推出的桌面容器管理工具,集成引擎、CLI、图形界面与 Kubernetes,支持 Win/macOS/Linux。2026 最新版 4.88.1 强化 ARM 原生运行、镜像加速及资源可视化,附中文汉化与国内镜像配置指南。
1730 6
|
10天前
|
安全 算法 定位技术
《高性价比人生指南》完整原版:普通人用最少的资源,过好这一生的底层逻辑~How To Live Better
📖《高性价比人生指南》是一份基于实证、拒绝焦虑的生存手册,倡导以“人生时薪”为视角,重新计算时间、金钱与精力的成本与收益。它不承诺逆袭,只教人算清账:省下的钱若耗掉时间便亏;买体验比买物品更值;睡眠是最高杠杆的健康投资;关系贵在情绪价值而非表面热络;学习重在改变行为而非自我安慰。核心理念:用低成本、高回报的微小行动,换取长期的选择权——不是成为谁,而是掌控自己人生的主动权。
2046 4
|
云安全 安全 网络安全
|
3天前
|
Linux 开发工具 iOS开发
2026最新codex下载安装保姆级使用教程(下载+安装+登录+使用,含所有历史版本)
本文详解OpenAI Codex国内快速上手指南:提供Win/macOS/Linux全平台免安装包、npm/Homebrew等多方式安装、账号/API Key双登录、简体中文切换,覆盖下载、安装、汉化、使用及高频避坑(如微软商店失败、npm超时等),10分钟即可跑通。
601 0
|
22天前
|
人工智能 API 开发工具
DeepSeek Harness 神插件:白嫖 13 家大厂模型
`dsh-our-free-model` 是 DeepSeek Harness 神级插件:零配置、零API Key、零账号,聚合13家大厂免费模型(含DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3等),支持本地网关、用量看板与自动降级,真正实现“白嫖即用”。
3969 55