Meta Pixel
DamienDamien
9 min read
1778 paraules

LTX-2: generació de vídeo IA 4K natiu en GPUs de consum a través del codi obert

Lightricks llança LTX-2 amb generació de vídeo 4K natiu i àudio sincronitzat, oferint accés de codi obert en maquinari de consum mentre els competidors romanen bloquejats per API, tot i que amb compromisos importants de rendiment.

LTX-2: generació de vídeo IA 4K natiu en GPUs de consum a través del codi obert

LTX-2: generació de vídeo IA 4K natiu en GPUs de consum a través del codi obert

Revolució de codi obert

Lightricks va llançar LTX-2 a l'octubre de 2025, introduint generació de vídeo 4K natiu amb àudio sincronitzat que funciona en GPUs de consum. Mentre que Sora 2 d'OpenAI i Veo 3.1 de Google romanen bloquejats darrere accés API, LTX-2 pren un camí diferent amb plans per a llançament complet de codi obert.

4K
Resolució nativa
50 FPS
Velocitat màxima
100%
Codi obert

El model es construeix sobre l'LTX Video original de novembre de 2024 i el model LTXV de 13 mil milions de paràmetres de maig de 2025, creant una família d'eines de generació de vídeo accessibles per a creadors individuals.

L'evolució de la família de models LTX

Nov 2024

LTX Video original

Cinc segons de generació de vídeo en dos segons en maquinari d'alt rendiment. Model base a resolució 768×512.

Maig 2025

LTXV 13B

Model de 13 mil milions de paràmetres amb qualitat i capacitats millorades

Oct 2025

Llançament LTX-2

Resolució 4K nativa a fins a 50 FPS amb generació d'àudio sincronitzat

Beneficis del 4K natiu

La preservació de detalls és superior: la generació nativa manté una qualitat consistent al llarg del moviment. Sense artefactes d'afilat artificial que afecten el metratge upscalat.

Compromís de rendiment

Un clip 4K de 10 segons requereix 9-12 minuts en RTX 4090, comparat amb 20-25 minuts en RTX 3090. Els temps de generació augmenten substancialment a resolucions més altes.

# Especificacions de la família de models LTX
ltx_video_original = {
    "resolution": "768x512",  # Model base
    "max_duration": 5,  # segons
    "fps": range(24, 31),  # 24-30 FPS
    "diffusion_steps": 20,
    "h100_time": "4 segons per vídeo de 5 segons",
    "rtx4090_time": "11 segons per vídeo de 5 segons"
}
 
ltx2_capabilities = {
    "resolution": "fins a 3840x2160",  # 4K natiu
    "max_duration": 10,  # segons confirmats, 60s experimental
    "fps": "fins a 50",
    "synchronized_audio": True,
    "rtx4090_4k_time": "9-12 minuts per 10 segons"
}

Arquitectura tècnica: Transformers de difusió en pràctica

🏗️

Marc unificat

LTX-Video implementa Transformers de Difusió (DiT) per a generació de vídeo, integrant múltiples capacitats, text-a-vídeo, imatge-a-vídeo i extensió de vídeo, dins d'un únic marc. L'arquitectura processa informació temporal bidireccionalment, ajudant a mantenir la consistència a través de seqüències de vídeo.

Difusió optimitzada

El model opera amb 8-20 passos de difusió segons els requisits de qualitat. Menys passos (8) permeten generació més ràpida per a esborranys, mentre que 20-30 passos produeixen sortida de major qualitat. No es necessita guia lliure de classificador, reduint memòria i càlcul.

🎛️

Condicionament multi-modal

Suporta múltiples tipus d'entrada simultàniament: prompts de text, entrades d'imatge per a transferència d'estil, múltiples fotogrames clau per a animació controlada i vídeo existent per a extensió.

Estratègia de codi obert i accessibilitat

💡Democratitzant l'IA de vídeo

El desenvolupament de LTX-2 reflecteix una estratègia deliberada per democratitzar l'IA de vídeo. Mentre els competidors restringeixen l'accés a través d'APIs, Lightricks proporciona múltiples camins d'accés.

  • Repositori GitHub: Codi d'implementació complet
  • Hugging Face Hub: Pesos de model compatibles amb la biblioteca Diffusers
  • Integracions de plataforma: Suport per a Fal.ai, Replicate, ComfyUI
  • LTX Studio: Accés directe des del navegador per a experimentació

Dades d'entrenament ètiques

Els models es van entrenar amb conjunts de dades amb llicència de Getty Images i Shutterstock, assegurant viabilitat comercial, una distinció important respecte als models entrenats amb dades raspades de la web amb estat de copyright poc clar.

# Utilitzant LTX-Video amb la biblioteca Diffusers
from diffusers import LTXVideoPipeline
import torch
 
# Inicialitzar amb optimització de memòria
pipe = LTXVideoPipeline.from_pretrained(
    "Lightricks/LTX-Video",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
 
# Generar amb passos configurables
video = pipe(
    prompt="Vista aèria de paisatge de muntanya a l'alba",
    num_inference_steps=8,  # Mode esborrany ràpid
    height=704,
    width=1216,
    num_frames=121,  # ~4 segons a 30fps
    guidance_scale=1.0  # No es necessita CFG
).frames

Requisits de maquinari i rendiment real

⚠️Consideracions de maquinari

El rendiment real depèn molt de la configuració del maquinari. Tria la teva configuració basant-te en les teves necessitats específiques i pressupost.

Nivell d'entrada (12GB VRAM)

GPUs: RTX 3060, RTX 4060

  • Capacitat: Esborranys 720p-1080p a 24-30 FPS
  • Cas d'ús: Prototipat, contingut per a xarxes socials
  • Limitacions: No pot gestionar generació 4K
Professional (24GB+ VRAM)

GPUs: RTX 4090, A100

  • Capacitat: 4K natiu sense compromisos
  • Rendiment: 10 segons 4K en 9-12 minuts
  • Cas d'ús: Treball de producció que requereix màxima qualitat
11s
RTX 4090 (768p)
4s
H100 (768p)
9-12min
RTX 4090 (4K)
Verificació de realitat del rendiment
  • Base 768×512: 11 segons en RTX 4090 (comparat amb 4 segons en H100)
  • Generació 4K: Requereix gestió acurada de memòria fins i tot en targetes d'alt rendiment
  • Qualitat vs velocitat: Els usuaris han de triar entre sortida de baixa resolució ràpida o sortida d'alta resolució lenta

Característiques avançades per a creadors de contingut

Capacitats d'extensió de vídeo

LTX-2 suporta extensió de vídeo bidireccional, valuós per a plataformes enfocades en manipulació de contingut:

# Pipeline de producció per a extensió de vídeo
from ltx_video import LTXPipeline
 
pipeline = LTXPipeline(model="ltx-2", device="cuda")
 
# Generar segment inicial
initial = pipeline.generate(
    prompt="Robot explorant ruïnes antigues",
    resolution=(1920, 1080),
    duration=5
)
 
# Estendre amb guia de fotogrames clau
extended = pipeline.extend_video(
    video=initial,
    direction="forward",
    keyframes=[
        {"frame": 150, "prompt": "Robot descobreix artefacte"},
        {"frame": 300, "prompt": "L'artefacte s'activa"}
    ]
)

Aquesta capacitat d'extensió s'alinea bé amb plataformes de manipulació de vídeo com Lengthen.ai, permetent l'expansió de contingut mantenint la consistència visual.

💡Generació d'àudio sincronitzat

LTX-2 genera àudio durant la creació del vídeo en lloc de com a post-processament. El model alinea el so amb el moviment visual: els moviments ràpids activen accents d'àudio corresponents, creant relacions audiovisuals naturals sense sincronització manual.

Anàlisi de competència actual (novembre 2025)

Avantatges únics de LTX-2
  • Únic model de codi obert amb 4K natiu
  • Funciona en maquinari de consum, sense tarifes d'API
  • Control local complet i privacitat
  • Personalitzable per a fluxos de treball específics
Compromisos de LTX-2
  • Temps de generació més lents que les solucions al núvol
  • Resolució base (768×512) més baixa que els competidors
  • Requereix inversió significativa en GPU local
  • Qualitat a 1080p no iguala Sora 2
🔒

OpenAI Sora 2

Llançat: 30 de setembre de 2025

  • Vídeos de 25 segons amb àudio
  • 1080p natiu, excel·lent detall
  • Subscripció ChatGPT Pro
  • Només processament al núvol
🎭

SoulGen 2.0

Llançat: 23 de novembre de 2025

  • Precisió de moviment: MPJPE 42.3mm
  • Qualitat visual: SSIM 0.947
  • Processament al núvol requerit
🌐

Google Veo 3.1

Llançat: octubre 2025

  • 8s base, extensible a 60s+
  • Alta qualitat en infraestructura TPU
  • Accés API amb límits de tarifa
🔓

LTX-2

Llançat: octubre 2025

  • 4K natiu a 50 FPS
  • Codi obert, funciona localment
  • 10s base, 60s experimental

Consideracions pràctiques d'implementació

Quan LTX-2 té sentit
  • Aplicacions crítiques per privacitat que requereixen processament local
  • Generació il·limitada sense costos per ús
  • Fluxos de treball personalitzats que necessiten modificació del model
  • Recerca i experimentació
  • Producció a llarg termini amb necessitats d'alt volum
Quan considerar alternatives
  • Producció sensible al temps que requereix lliurament ràpid
  • Projectes que necessiten qualitat consistent 1080p+
  • Recursos de GPU local limitats
  • Generacions puntuals on els costos d'API són acceptables
  • Necessitat de suport empresarial immediat

L'impacte de l'ecosistema de codi obert

🌟

Innovació de la comunitat

Els models LTX han generat desenvolupaments comunitaris extensos, demostrant el poder de l'IA de codi obert.

  • Nodes ComfyUI per a creació de fluxos de treball visuals
  • Variants ajustades per a estils i casos d'ús específics
  • Projectes d'optimització per a AMD i Apple Silicon
  • Biblioteques d'integració per a diversos llenguatges de programació
📝Ecosistema en creixement

Aquest creixement de l'ecosistema demostra el valor del llançament de codi obert, fins i tot mentre els pesos complets de LTX-2 esperen disponibilitat pública (cronologia pendent d'anunci oficial).

Desenvolupaments futurs i full de ruta

A curt termini

Llançament complet de pesos

Pesos complets del model LTX-2 per a ús de la comunitat (data no especificada)

2026

Capacitats esteses

Generació més enllà de 10 segons amb eficiència de memòria millorada per a GPUs de consum

Futur

Evolució impulsada per la comunitat

Optimització mòbil, previsualitzacions en temps real, controls millorats i variants especialitzades

Conclusió: entenent els compromisos

Un enfocament diferent

LTX-2 ofereix un enfocament diferent per a la generació de vídeo amb IA, prioritzant l'accessibilitat sobre el rendiment màxim. Per a creadors i plataformes que treballen amb extensió i manipulació de vídeo, proporciona capacitats valuoses malgrat les limitacions.

Avantatges clau
  • Control local complet i privacitat
  • Sense límits d'ús ni costos recurrents
  • Personalitzable per a fluxos de treball específics
  • Capacitat de generació 4K nativa
  • Flexibilitat de codi obert
Limitacions importants
  • Temps de generació mesurats en minuts, no segons
  • Resolució base més baixa que els competidors
  • Alts requisits de VRAM per a 4K
  • Qualitat a 1080p no iguala Sora 2 o Veo 3.1
🎯

Prenent la decisió

L'elecció entre models LTX i alternatives propietàries depèn de prioritats específiques. Per a treball experimental, contingut sensible a la privacitat o necessitats de generació il·limitada, LTX-2 proporciona un valor inigualable. Per a producció crítica en temps que requereix màxima qualitat a 1080p, les APIs al núvol poden ser més apropiades.

La democratització importa

A mesura que la generació de vídeo amb IA madura el 2025, estem veient emergir un ecosistema saludable amb solucions tant obertes com tancades. La contribució de LTX-2 no rau en superar els models propietaris en cada mètrica, sinó en assegurar que les eines professionals de generació de vídeo romanguin accessibles per a tots els creadors, independentment del pressupost o accés a API. Aquesta democratització, fins i tot amb compromisos, expandeix les possibilitats per a l'expressió creativa i la innovació tècnica en IA de vídeo.

T'ha resultat útil aquest article?

Damien

Damien

Desenvolupador d'IA

Desenvolupador d'IA de Lió que li encanta convertir conceptes complexos de ML en receptes simples. Quan no està depurant models, el trobaràs pedalant per la vall del Roine.

Articles relacionats

Continua explorant amb aquests articles relacionats

T'ha agradat aquest article?

Descobreix més idees i mantén-te al dia amb el nostre contingut més recent.

LTX-2: generació de vídeo IA 4K natiu en GPUs de consum a través del codi obert