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生成速度：LTX Video能在4秒内生成5秒的高质量视频，速度超过观看速度。
技术架构：基于2亿参数的DiT架构，确保帧间平滑运动和结构一致性。
应用场景：适用于视频制作、广告制作、游戏开发、在线视频平台和电影电视制作。

正文（附运行示例）

LTX Video 是什么

LTX Video是由Lightricks推出的开源AI视频生成模型，能够在4秒内生成5秒的高质量视频。该模型基于2亿参数的DiT架构，确保帧间平滑运动和结构一致性，解决了早期视频生成模型的关键限制。

LTX Video支持长视频制作，提供灵活性和控制力，适用于多种场景，包括游戏图形升级和电子商务广告变体制作。

LTX Video 的主要功能

• 实时视频生成：LTX Video能快速生成视频内容，速度可实现实时视频生成，对于需要即时反馈的应用场景非常有用。
• 高质量视频输出：模型能生成高分辨率和高帧率的视频，确保视频内容的清晰度和流畅度。
• 运动一致性：LTX Video特别强调视频帧之间的运动一致性，减少了物体变形和运动不连贯的问题，视频看起来更加自然。
• 开源和可扩展性：作为一个开源模型，LTX Video支持开发者和研究者自由地访问和修改代码，适应不同的应用需求，可以扩展到更长的视频内容生成。
• 优化的硬件兼容性：LTX Video针对广泛使用的GPU进行了优化，能在多种硬件上高效运行，特别是NVIDIA RTX系列显卡。
• 易于集成：LTX Video提供了与ComfyUI的原生支持，用户可以直接在ComfyUI Manager中使用LTX Video的功能。
• 广泛的应用场景：从游戏图形升级到电子商务广告变体制作，LTX Video的应用场景广泛，能满足不同行业的需求。

LTX Video 的技术原理

• 文本编码器（Text Encoder）：LTX Video使用文本编码器将输入的文本描述转换为高维的语义向量表示，这些向量用于指导视频生成过程。
• DiT（Diffusion Transformer）模型：LTX Video基于DiT架构生成每一帧或多帧视频的潜在表示。DiT结合了扩散模型和Transformer架构的优势，通过模拟从噪声到数据的扩散过程，能生成高质量、逼真的视频内容。
• 3D VAE（Variational Autoencoder）：LTX Video通过3D VAE解码整个视频的潜在表示，生成时空一致的视频帧序列。3D VAE通过3D卷积网络处理视频数据，增强模型对视频时空信息的处理能力。
• 时序注意力（Temporal Attention）：LTX Video通过多头自注意力机制增强视频帧之间的连贯性，确保视频的流畅性和时序一致性。
• 扩散过程：LTX Video的训练使用引入了噪声的特征向量作为输入，模型的目标是学习如何逆转噪声增加的过程，即从噪声数据恢复出原始数据。
• 视频生成：在模型训练完成后，可以通过输入噪声数据（或随机生成的噪声）到模型中，经过模型的处理后生成新的图像或视频。

如何运行 LTX Video

安装

git clone https://github.com/Lightricks/LTX-Video.git
cd LTX-Video

# 创建环境
python -m venv env
source env/bin/activate
python -m pip install -e .\[inference-script\]

        

          
        
        
        

          

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下载模型

from huggingface_hub import snapshot_download

model_path = 'PATH'   # 本地保存模型的目录
snapshot_download("Lightricks/LTX-Video", local_dir=model_path, local_dir_use_symlinks=False, repo_type='model')

        

          
        
        
        

          

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推理

文本到视频生成

python inference.py --ckpt_dir 'PATH' --prompt "PROMPT" --height HEIGHT --width WIDTH --num_frames NUM_FRAMES --seed SEED

        

          
        
        
        

          

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图像到视频生成

python inference.py --ckpt_dir 'PATH' --prompt "PROMPT" --input_image_path IMAGE_PATH --height HEIGHT --width WIDTH --num_frames NUM_FRAMES --seed SEED

        

          
        
        
        

          

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资源

• 项目官网：https://www.lightricks.com/ltxv
• GitHub 仓库：https://github.com/Lightricks/LTX-Video
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video
• Fal.ai 在线演示：https://fal.ai/models/fal-ai/ltx-video

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