# LTX-modelfamilie specifikationer
ltx_video_original = {
    "resolution": "768x512",  # Basismodel
    "max_duration": 5,  # sekunder
    "fps": range(24, 31),  # 24-30 FPS
    "diffusion_steps": 20,
    "h100_time": "4 sekunder for 5-sekunders video",
    "rtx4090_time": "11 sekunder for 5-sekunders video"
}
 
ltx2_capabilities = {
    "resolution": "up to 3840x2160",  # Indbygget 4K
    "max_duration": 10,  # sekunder bekræftet, 60s eksperimentel
    "fps": "up to 50",
    "synchronized_audio": True,
    "rtx4090_4k_time": "9-12 minutter for 10 sekunder"
}

# Brug af LTX-Video med Diffusers-bibliotek
from diffusers import LTXVideoPipeline
import torch
 
# Initialiser med hukommelsesoptimering
pipe = LTXVideoPipeline.from_pretrained(
    "Lightricks/LTX-Video",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
 
# Generer med konfigurerbare trin
video = pipe(
    prompt="Luftfoto af bjerglandskab ved solopgang",
    num_inference_steps=8,  # Hurtig udkast-tilstand
    height=704,
    width=1216,
    num_frames=121,  # ~4 sekunder ved 30fps
    guidance_scale=1.0  # Ingen CFG nødvendig
).frames

# Produktionspipeline til videoforlængelse
from ltx_video import LTXPipeline
 
pipeline = LTXPipeline(model="ltx-2", device="cuda")
 
# Generer initialt segment
initial = pipeline.generate(
    prompt="Robot udforsker gamle ruiner",
    resolution=(1920, 1080),
    duration=5
)
 
# Forlæng med nøglebillede-vejledning
extended = pipeline.extend_video(
    video=initial,
    direction="forward",
    keyframes=[
        {"frame": 150, "prompt": "Robot opdager artefakt"},
        {"frame": 300, "prompt": "Artefakt aktiveres"}
    ]
)