LTX-2：Lightricks开源的全功能音视频生成基础模型

一、LTX-2是什么

LTX-2是由Lightricks团队开源的音视频生成基础模型项目，也是该团队对外发布的首个基于Diffusion Transformer（DiT，扩散变换器）架构的端到端音视频生成解决方案。不同于传统音视频生成模型“音频+视频”分离式设计，LTX-2从底层架构上实现了音视频同步生成，且无需依赖多个独立模型拼接，可通过单一模型完成从文本/图像输入到高保真音视频输出的全流程。

该项目定位为“生产级”开源模型，核心目标是解决现有音视频生成方案中“质量低、可控性差、部署复杂、硬件要求高”等痛点，既提供可直接用于商业场景的输出效果，也通过模块化设计、量化优化、多推理管线等特性，适配从个人开发者轻量验证到企业级大规模部署的全场景需求。目前LTX-2已完全开源，包含完整的模型代码、推理管线、训练预处理工具及详细的使用文档，开发者可免费获取并二次开发。

从技术定位来看，LTX-2并非单一模型权重，而是一套完整的音视频生成“工具链”——涵盖底层模型架构、推理调度逻辑、音视频编解码组件、控制扩展（LoRA）、硬件优化策略等，是兼顾“易用性”与“专业性”的开源项目，既降低了新手入门音视频生成的门槛，也为资深开发者提供了足够的定制化空间。

二、LTX-2的功能特色

LTX-2的核心特色可总结为“一体化、高性能、高可控、生产级、易部署”五大维度，具体功能亮点如下：

1. 一体化音视频生成能力

• 音视频同步生成：底层架构支持音频与视频的协同生成，无需额外对接音频生成模型，可根据文本提示词同步生成匹配画面节奏的音频（支持单声道/立体声），解决传统方案中“音画不同步”的核心问题；

• 全流程覆盖：支持文本转视频（TI2V）、图像转视频（I2V）、视频转视频（V2V）、关键帧插值生成视频等全场景，且内置空间/时间上采样器，无需依赖第三方工具提升分辨率/帧率；

• 单模型全能力：所有核心功能（生成、控制、增强）均集成于单一模型架构，无需拼接VAE、ControlNet、音频编码器等独立组件，降低部署与维护成本。

2. 高性能与硬件适配性

LTX-2针对不同硬件条件做了深度优化，兼顾生成速度与显存占用：

3. 高可控性与精细化调节

LTX-2提供多维度的生成控制能力，满足定制化需求：

• 丰富的LoRA扩展：内置边缘检测、深度控制、姿态控制、相机运动（推/拉/摇/移/跟）、细节增强等专用LoRA，可精准控制视频画面的空间结构、运动轨迹与细节表现；

• 调度器定制化：支持基于token数量的sigma调度偏移、终端值拉伸，可手动调节扩散采样过程，平衡生成质量与速度；

• 引导扰动控制：通过精细化调节扩散过程中的扰动参数，控制生成内容的“创意度”与“贴合度”；

• 关键帧插值：支持基于关键帧图像生成平滑过渡的视频片段，适合动画、广告等需要精准画面控制的场景。

4. 生产级输出能力

• 两阶段生成管线：TI2VidTwoStagesPipeline内置2倍空间/时间上采样，输出视频分辨率、帧率更高，画面无模糊/卡顿，可直接用于商业视频制作；

• 音视频高保真：音频VAE采用残差块聚合与多阶上采样，还原音频细节；视频VAE优化分块拼接逻辑，避免画面“拼接痕”；

• 输出格式兼容：生成的音视频可直接导出为MP4、AVI等主流格式，无需额外转码。

5. 易用性与扩展性

• 模块化架构：代码分为ltx-core（核心组件）、ltx-pipelines（推理管线）、ltx-trainer（训练工具）三大包，结构清晰，便于定制与扩展；

• API访问能力：提供标准化API接口，可快速集成到自有系统、APP或网页端；

• ComfyUI集成：支持接入ComfyUI可视化工作流，无需编写代码即可完成音视频生成；

• 完善的预处理工具：内置字幕清洗、文本嵌入预计算、LoRA触发词拼接等工具，降低训练/推理的数据准备成本。

三、LTX-2的技术细节

LTX-2的技术架构围绕DiT（Diffusion Transformer）核心展开，同时针对音视频生成的特殊性做了大量定制化设计，核心技术细节如下：

1. 核心架构：Diffusion Transformer（DiT）

DiT是LTX-2的基础架构，区别于传统的U-Net扩散模型，DiT以Transformer为核心构建扩散模型的编码器/解码器，优势在于：

• 更强的长序列建模能力：适合视频的时间维度建模（视频本质是“图像序列+音频序列”的长序列数据）；

• 更高效的注意力机制：通过多头注意力捕捉音视频的时空关联，提升音画同步性；

• 易于量化与并行计算：Transformer架构天然适配FP8量化、Flash Attention等优化手段，便于硬件加速。

2. 核心组件解析（ltx-core）

ltx-core是LTX-2的底层核心，包含支撑音视频生成的关键组件：

（1）调度器（Schedulers）

定制化的扩散采样调度器是LTX-2生成效率的核心，其核心设计包括：

• Sigma调度偏移：根据输入文本的token数量动态调整采样sigma值，文本越复杂，采样步骤越精细，保证生成质量；

• 终端值拉伸：优化采样过程的最后几步sigma值，减少画面模糊，提升细节表现；

• 多模式适配：不同推理管线（单阶段/两阶段/蒸馏）对应不同的调度策略，平衡速度与质量。

（2）音视频编解码组件

• 音频VAE（Vocoder）：负责将Mel频谱转换为音频波形，支持单声道/立体声输出，核心逻辑是通过多阶上采样与残差块聚合，还原音频的高频细节，避免传统音频生成的“电子音”“模糊感”；

• 视频VAE（Tiling）：针对大尺寸视频生成的显存问题，设计了潜空间分块处理逻辑——将视频帧划分为多个区间，分块生成后通过渐变融合拼接，既降低显存占用，又避免分块拼接的“断层感”。

（3）模型加载与优化（SD Ops）

提供灵活的权重键值操作逻辑，支持：

• 不同格式权重的兼容加载（如HuggingFace格式、本地自定义格式）；

• 量化权重的无缝集成（FP8/FP16/FP32切换）；

• 按需加载模型组件（如仅加载视频生成模块，或同时加载音频模块），降低部署成本。

3. 推理管线设计（ltx-pipelines）

LTX-2提供多套推理管线，适配不同场景需求，核心管线对比如下：

4. 控制扩展：LoRA体系

LTX-2的LoRA（Low-Rank Adaptation）扩展是其“高可控性”的核心，不同LoRA的作用如下：

• 边缘检测LoRA：精准还原画面边缘轮廓，避免模糊；

• 深度控制LoRA：控制画面的景深与3D感，提升立体感；

• 姿态控制LoRA：控制人物/物体的姿态，适合动作类视频；

• 相机运动LoRA：模拟推、拉、摇、移、跟等相机运动效果，提升视频镜头感；

• 细节增强LoRA：强化画面纹理、光影等细节，提升保真度。

5. 训练/预处理工具（ltx-trainer）

ltx-trainer主要面向需要二次训练或数据预处理的开发者，核心功能包括：

• 多格式字幕加载：支持CSV/JSON/JSONL格式的字幕文件解析，适配不同数据集；

• 字幕清洗：自动移除LLM生成的冗余前缀（如“以下是xxx的字幕：”），保证文本输入纯净；

• LoRA触发词拼接：自动为训练数据添加LoRA触发词，提升控制精度；

• 文本嵌入预计算：提前计算文本嵌入向量，减少推理阶段的计算量。

四、LTX-2的应用场景

LTX-2的“生产级输出+高可控+多硬件适配”特性，使其可覆盖从个人创作到企业级生产的多类场景：

1. 商业视频制作

• 适用场景：广告片、短视频营销素材、品牌宣传视频；

• 核心价值：两阶段生成管线输出高保真视频，无需后期二次修图/补帧；相机运动LoRA可模拟专业镜头效果，降低拍摄成本；音视频同步生成避免后期配音，提升制作效率。

2. 内容创作与自媒体

• 适用场景：自媒体短视频、动画解说、虚拟主播视频；

• 核心价值：低硬件门槛（FP8量化适配消费级显卡），个人开发者可快速生成内容；关键帧插值与LoRA控制可定制化画面风格，提升内容差异化；蒸馏管线可快速预览效果，降低创作试错成本。

3. 游戏/动画制作

• 适用场景：游戏宣传片、动画短片、关键帧过渡动画；

• 核心价值：深度控制LoRA与姿态控制LoRA可精准还原游戏/动画角色的动作与场景；关键帧插值管线可自动生成平滑过渡片段，减少手工补帧工作量。

4. 原型验证与创意设计

• 适用场景：视频创意原型、交互设计预览、产品演示视频；

• 核心价值：单阶段/蒸馏管线快速生成原型，支持设计师快速验证创意；图像转视频功能可将静态设计稿转为动态演示视频，提升沟通效率。

5. 企业级API集成

• 适用场景：视频创作平台、在线设计工具、智能剪辑软件；

• 核心价值：标准化API接口可快速集成到自有产品；多推理管线可根据用户需求（速度/质量）动态切换；量化优化适配云服务器轻量部署，降低算力成本。

6. 学术研究与二次开发

• 适用场景：音视频生成算法研究、DiT架构优化、定制化控制模块开发；

• 核心价值：模块化代码架构便于拆解与修改；完整的开源代码与权重可复现研究成果；丰富的优化策略（FP8/注意力加速）可作为研究基线。

五、LTX-2的使用方法

LTX-2的使用流程分为“环境搭建→模型下载→推理生成→结果导出”四步，兼顾新手与资深开发者的使用习惯：

1. 环境搭建（基础准备）

LTX-2基于Python开发，依赖管理采用uv工具（保证版本一致性），具体步骤：

（1）克隆仓库

# 克隆官方仓库
git clone https://github.com/Lightricks/LTX-2.git
# 进入仓库目录
cd LTX-2

（2）安装依赖

LTX-2推荐使用uv工具管理依赖（替代pip），可避免版本冲突：

# 安装uv（若未安装）
pip install uv
# 冻结版本安装依赖（保证与官方环境一致）
uv sync --frozen
# 激活虚拟环境（Linux/Mac）
source .venv/bin/activate
# Windows系统激活方式
# .venv\Scripts\activate

（3）硬件检查

• 最低配置：NVIDIA GPU（≥16GB VRAM）、CUDA 11.8+；

• 推荐配置：NVIDIA GPU（≥24GB VRAM）、CUDA 12.0+（支持Flash Attention 3）；

• 可选优化：安装xFormers（加速注意力计算）

  uv add xformers

2. 模型下载

LTX-2的模型权重托管在HuggingFace，需下载核心组件：

下载建议：

• 新手推荐下载“FP8量化版”（显存占用低）；

• 追求高质量可下载“全精度版（FP16）”；

• 下载后将所有权重放入同一目录（如./models/ltx-2/），便于后续加载。

3. 基础推理（文本转视频）

以最常用的“生产级两阶段管线”为例，提供极简推理代码：

import torch
from ltx_pipelines import TI2VidTwoStagesPipeline

# 1. 加载管线（自动检测CUDA，启用FP8量化）
pipeline = TI2VidTwoStagesPipeline.from_pretrained(
  "./models/ltx-2/", # 模型权重目录
  torch_dtype=torch.float16, # 基础精度
  enable_fp8=True, # 启用FP8量化（降低显存）
  use_xformers=True # 启用xFormers加速
)
# 将模型移至GPU
pipeline = pipeline.to("cuda")

# 2. 编写提示词（遵循LTX-2提示词规范）
prompt = """
一只小猫在草地上追逐蝴蝶，动作轻盈，尾巴摆动；
小猫毛色为橘白相间，眼睛圆睁，爪子粉嫩；
背景是绿油油的草坪，有白色小野花，阳光柔和；
相机缓慢跟随小猫移动，轻微俯拍；
光线为暖色调，色彩明亮，细节丰富；
蝴蝶飞动轨迹流畅，小猫追逐节奏自然。
"""
# 负面提示词（避免生成不想要的内容）
negative_prompt = "模糊、卡顿、音画不同步、像素化、色彩失真"

# 3. 执行生成（两阶段生成，输出10秒视频）
video = pipeline(
  prompt=prompt,
  negative_prompt=negative_prompt,
  num_inference_steps=30, # 推理步数（质量/速度平衡）
  video_length=10, # 视频时长（秒）
  fps=30, # 帧率
  width=1080, # 宽度
  height=720, # 高度
  guidance_scale=7.5 # 引导尺度（越高越贴合提示词）
).videos

# 4. 保存视频
from ltx_core.utils import save_video
save_video(video, "cat_chase_butterfly.mp4", fps=30)

4. 进阶使用（LoRA控制）

以“相机运动LoRA”为例，展示可控化生成：

# 加载带LoRA的管线
pipeline = TI2VidTwoStagesPipeline.from_pretrained(
  "./models/ltx-2/",
  torch_dtype=torch.float16,
  enable_fp8=True,
  use_xformers=True
)
# 加载相机运动LoRA
pipeline.load_lora_weights("./models/ltx-2-LoRAs/camera-motion/")
# 设置LoRA权重（控制强度）
pipeline.set_adapters(["camera-motion"], adapter_weights=[0.8])

# 提示词中指定相机运动
prompt = """
海边日落场景，海浪缓慢拍打沙滩；
相机从远到近缓慢推进，同时轻微摇拍；
色彩为暖橙+深蓝，光线柔和，细节丰富；
音频为海浪声+轻柔的背景音乐，与画面节奏匹配。
"""

# 生成并保存
video = pipeline(
  prompt=prompt,
  negative_prompt="画面抖动、相机运动不自然、音画不同步",
  num_inference_steps=30,
  video_length=8,
  fps=30,
  width=1080,
  height=720
).videos
save_video(video, "sunset_camera_motion.mp4", fps=30)

5. 快速推理（蒸馏管线）

适合快速验证效果：

from ltx_pipelines import DistilledPipeline

# 加载蒸馏管线（最快速度）
pipeline = DistilledPipeline.from_pretrained(
  "./models/ltx-2/",
  torch_dtype=torch.float16,
  enable_fp8=True
)
pipeline = pipeline.to("cuda")

# 快速生成5秒短视频
video = pipeline(
  prompt="一只小狗摇尾巴，背景为公园，简单清晰",
  num_inference_steps=8, # 蒸馏管线固定8步
  video_length=5,
  fps=24,
  width=720,
  height=480
).videos
save_video(video, "fast_dog_video.mp4", fps=24)

六、常见问题解答（FAQ）

1. Q：LTX-2运行需要多少显存？

A：不同配置下的显存需求如下：

• FP8量化+蒸馏管线+720p视频：≥16GB VRAM；

• FP8量化+两阶段管线+1080p视频：≥24GB VRAM；

• 全精度（FP16）+两阶段管线+1080p视频：≥32GB VRAM；

• 若显存不足，可降低视频分辨率（如480p）、减少推理步数或启用分块处理（Tiling）。

2. Q：生成的视频出现“音画不同步”怎么办？

A：可尝试以下解决方案：

• 提示词中明确指定音频与画面的节奏（如“海浪声与海浪拍打频率一致”）；

• 降低推理步数至20-25步（减少音频生成的随机性）；

• 加载“音视频同步LoRA”（官方提供），提升同步精度；

• 调整音频VAE的权重（进阶操作，参考官方文档）。

3. Q：LoRA加载后生成效果无变化？

A：常见原因及解决方法：

• LoRA权重未设置：需通过set_adapters指定LoRA权重（0-1之间，建议0.6-0.9）；

• 提示词未包含LoRA触发词：部分LoRA需要在提示词中加入触发词（如“camera_motion”）；

• LoRA路径错误：确认LoRA权重文件路径正确，且格式为官方兼容格式；

• 多LoRA冲突：同时加载多个LoRA时，降低单个LoRA的权重，避免冲突。

4. Q：生成的视频有“分块拼接痕”？

A：这是分块处理（Tiling）的常见问题，解决方法：

• 启用“渐变融合”功能（enable_tiling_blend=True）；

• 减少分块数量（如将1080p视频分为2块而非4块）；

• 提升推理步数至30+，增强分块间的过渡平滑度；

• 使用两阶段管线的上采样器，后处理消除拼接痕。

5. Q：推理速度过慢，如何优化？

A：可通过以下方式提升速度：

• 切换至DistilledPipeline（蒸馏管线）；

• 启用FP8量化（enable_fp8=True）；

• 安装Flash Attention 3（需CUDA 12.0+）；

• 关闭显存自动清理（disable_memory_efficient_attention=False，高VRAM场景）；

• 降低视频分辨率/帧率/时长；

• 减少推理步数（20-25步足够平衡速度与质量）。

6. Q：提示词编写有什么技巧？

A：LTX-2对提示词细节敏感，建议遵循以下规范：

• 控制长度在200词以内，避免冗余；

• 结构清晰：核心动作→细节→外观→背景→相机→光线→节奏；

• 避免模糊描述（如“好看的画面”），改用具体描述（如“暖色调、1080p分辨率、细节丰富”）；

• 启用enhance_prompt功能自动优化提示词：

  from ltx_core.utils import enhance_prompt
  optimized_prompt = enhance_prompt(original_prompt)

7. Q：能否仅生成音频或仅生成视频？

A：可以。LTX-2支持单独启用/禁用音频/视频模块：

# 仅生成视频（关闭音频）
pipeline.generate_audio = False
# 仅生成音频（基于文本）
pipeline.generate_video = False
audio = pipeline(prompt="轻柔的钢琴背景音乐").audios
# 保存音频
from ltx_core.utils import save_audio
save_audio(audio, "piano_music.wav", sample_rate=44100)

七、相关链接

1. 官方仓库：https://github.com/Lightricks/LTX-2

2. HuggingFace模型权重：https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2

3. 官方Demo：https://app.ltx.studio/ltx-2-playground/i2v

4. 论文地址：https://videos.ltx.io/LTX-2/grants/LTX_2_Technical_Report_compressed.pdf

八、总结

LTX-2作为Lightricks开源的首个基于DiT架构的音视频基础模型，核心价值在于以单一模型整合了音视频同步生成、高保真输出、多性能推理模式、精细化LoRA控制等全量核心能力，既解决了传统音视频生成模型“分离式设计、可控性差、部署复杂”的痛点，又通过FP8量化、蒸馏管线、分块处理等优化适配不同硬件条件，输出结果可直接用于生产环境。其模块化的代码架构、完善的推理管线与预处理工具，既降低了新手入门的门槛，也为资深开发者提供了足够的定制化空间，是兼顾易用性、高性能与实用性的开源音视频生成解决方案，可覆盖商业视频制作、内容创作、游戏动画、企业级API集成等多类场景。