LTX-2: Natiivi 4K tekoälyn videogenerointi kuluttajanäytönohjaimilla avoimen lähdekoodin kautta
Lightricks julkaisee LTX-2:n natiivilla 4K videogeneroinnilla ja synkronoidulla äänellä tarjoten avoimen lähdekoodin pääsyn kuluttajalaitteistoilla kun kilpailijat pysyvät API-lukossa, vaikkakaan tärkeillä suorituskykykompromiisseilla.

LTX-2: Natiivi 4K tekoälyn videogenerointi kuluttajanäytönohjaimilla avoimen lähdekoodin kautta
Lightricks julkaisi LTX-2:n lokakuussa 2025 esitellen natiivilla 4K videogeneroinnilla synkronoidun äänen joka toimii kuluttajanäytönohjaimilla. Kun OpenAI:n Sora 2 ja Googlen Veo 3.1 pysyvät lukittuina API-pääsyn takana, LTX-2 ottaa eri polun suunnitelmilla täydelliseen avoimen lähdekoodin julkaisuun.
Malli rakentuu alkuperäisen LTX Videon (marraskuu 2024) ja 13 miljardin parametrin LTXV-mallin (toukokuu 2025) päälle luoden videogenerointityökalujen perheen saavutettaviksi yksittäisille luojille.
LTX-malliperheen evoluutio
Alkuperäinen LTX Video
Viisi sekuntia videogenerointia kahdessa sekunnissa huippulaitteistolla. Perustamalli 768×512 tarkkuudessa.
LTXV 13B
13 miljardin parametrin malli parannetulla laadulla ja kyvykkyyksillä
LTX-2 julkaisu
Natiivi 4K tarkkuus jopa 50 FPS:llä synkronoidulla äänigeneraatiolla
Yksityiskohtien säilyttäminen on ylivoimaista—natiivi generointi ylläpitää johdonmukaista laatua läpi liikkeen. Ei keinotekoisia terävöitymisartefakteja jotka vaivaavat skaalattua materiaalia.
10 sekunnin 4K klipit vaativat 9-12 minuuttia RTX 4090:llä verrattuna 20-25 minuuttiin RTX 3090:llä. Generointiaika kasvaa merkittävästi korkeammilla tarkkuuksilla.
# LTX-malliperheen spesifikaatiot
ltx_video_original = {
"resolution": "768x512", # Perustamalli
"max_duration": 5, # sekuntia
"fps": range(24, 31), # 24-30 FPS
"diffusion_steps": 20,
"h100_time": "4 sekuntia 5 sekunnin videolle",
"rtx4090_time": "11 sekuntia 5 sekunnin videolle"
}
ltx2_capabilities = {
"resolution": "jopa 3840x2160", # Natiivi 4K
"max_duration": 10, # sekuntia vahvistettu, 60s kokeellinen
"fps": "jopa 50",
"synchronized_audio": True,
"rtx4090_4k_time": "9-12 minuuttia 10 sekunnille"
}Tekninen arkkitehtuuri: Diffuusiotransformerit käytännössä
Yhtenäinen kehys
LTX-Video toteuttaa diffuusiotransformerit (DiT) videogenerointia varten integroen useita kyvykkyyksiä—teksti-videoksi, kuva-videoksi ja videon jatkaminen—yhden kehyksen sisällä. Arkkitehtuuri prosessoi temporaalista informaatiota kaksisuuntaisesti auttaen ylläpitämään johdonmukaisuutta videosekvenssien läpi.
Optimoitu diffuusio
Malli toimii 8-20 diffuusioaskeleella riippuen laatuvaatimuksista. Vähemmän askeleita (8) mahdollistaa nopeamman generoinnin luonnoksille, kun 20-30 askelta tuottaa korkeamman laadun tuloksen. Ei luokittelijavapaata ohjausta tarvita—vähentäen muistia ja laskentaa.
Monimodaalinen ehdollistus
Tukee useita syötetyyppejä samanaikaisesti: tekstipromptteja, kuvasysteitä tyylisiirtoa varten, useita avainruutuja hallittuun animaatioon ja olemassaolevaa videota jatkamista varten.
Avoimen lähdekoodin strategia ja saavutettavuus
LTX-2:n kehitys heijastaa tarkoituksellista strategiaa demokratisoida videon tekoälyä. Kun kilpailijat rajoittavat pääsyä API:en kautta, Lightricks tarjoaa useita pääsypolkuja.
- ✓GitHub-repositorio: Täydellinen toteutuskoodi
- ✓Hugging Face Hub: Mallipainot yhteensopivat Diffusers-kirjaston kanssa
- ✓Alustaintegraatiot: Fal.ai, Replicate, ComfyUI tuki
- ✓LTX Studio: Suora selainpääsy kokeiluun
Eettinen harjoitusdata
Mallit harjoitettiin lisensoiduilla dataseteillä Getty Imagesilta ja Shutterstockilta varmistaen kaupallisen elinkelpoisuuden—tärkeä ero malleista jotka on harjoitettu verkon kaavinta datalla epäselvillä tekijänoikeustilanteilla.
# LTX-Videon käyttö Diffusers-kirjastolla
from diffusers import LTXVideoPipeline
import torch
# Alusta muistioptiimoinnilla
pipe = LTXVideoPipeline.from_pretrained(
"Lightricks/LTX-Video",
torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
# Generoi konfiguroitavilla askeleilla
video = pipe(
prompt="Ilmakuva vuoristomaisemasta auringonnousun aikaan",
num_inference_steps=8, # Nopea luonnostila
height=704,
width=1216,
num_frames=121, # ~4 sekuntia 30fps:llä
guidance_scale=1.0 # Ei CFG:tä tarvita
).framesLaitteistovaatimukset ja todellinen suorituskyky
Todellinen suorituskyky riippuu voimakkaasti laitteistokokoonpanosta. Valitse asetuksesi erityisten tarpeidesi ja budjettisi perusteella.
Näytönohjaimet: RTX 3060, RTX 4060
- Kyvykkyys: 720p-1080p luonnokset 24-30 FPS:llä
- Käyttötapaus: Prototyyppi, somesisältö
- Rajoitukset: Ei voi käsitellä 4K generointia
Näytönohjaimet: RTX 4090, A100
- Kyvykkyys: Natiivi 4K ilman kompromisseja
- Suorituskyky: 10 sekunnin 4K 9-12 minuutissa
- Käyttötapaus: Tuotantotyö joka vaatii maksimaalista laatua
Suorituskyvyn todellisuustarkistus▼
- 768×512 perustaso: 11 sekuntia RTX 4090:llä (verrattuna 4 sekuntiin H100:lla)
- 4K generointi: Vaatii huolellista muistinhallintaa jopa huippuluokan korteilla
- Laatu vs. nopeus: Käyttäjien täytyy valita nopean matalan tarkkuuden tai hitaan korkean tarkkuuden tulosteen välillä
Kehittyneet ominaisuudet sisällöntuottajille
Videon jatkamiskyvykkyydet
LTX-2 tukee kaksisuuntaista videon jatkamista, arvokasta alustoille jotka keskittyvät sisällön manipulointiin:
# Tuotantoputki videon jatkamiseen
from ltx_video import LTXPipeline
pipeline = LTXPipeline(model="ltx-2", device="cuda")
# Generoi alkusegmentti
initial = pipeline.generate(
prompt="Robotti tutkii muinaisia raunioita",
resolution=(1920, 1080),
duration=5
)
# Jatka avainruutuohjauksella
extended = pipeline.extend_video(
video=initial,
direction="forward",
keyframes=[
{"frame": 150, "prompt": "Robotti löytää artefaktin"},
{"frame": 300, "prompt": "Artefakti aktivoituu"}
]
)Tämä jatkamiskyvykkyys sopii hyvin videoiden manipulointialustoille kuten Bonega.ai mahdollistaen sisällön laajennuksen säilyttäen visuaalisen johdonmukaisuuden.
LTX-2 generoi äänen videon luonnin aikana eikä jälkikäsittelynä. Malli kohdistaa äänen visuaaliseen liikkeeseen—nopeat liikkeet laukaisevat vastaavia äänikorostuksia luoden luonnollisia audiovisuaalisia suhteita ilman manuaalista synkroniointia.
Nykyinen kilpailuanalyysi (marraskuu 2025)
- Ainoa avoimen lähdekoodin malli natiivilla 4K:lla
- Toimii kuluttajalaitteistolla—ei API-maksuja
- Täydellinen paikallinen hallinta ja yksityisyys
- Muokattavissa erityisiin työnkulkuihin
- Hitaammat generointiajat kuin pilviratkaisut
- Alempi perustarkkuus (768×512) kuin kilpailijoilla
- Vaatii merkittävän paikallisen GPU-investoinnin
- Laatu 1080p:ssä ei vastaa Sora 2:ta
OpenAI Sora 2
Julkaistu: 30. syyskuuta 2025
- 25 sekunnin videot äänellä
- 1080p natiivi, erinomainen yksityiskohtaisuus
- ChatGPT Pro -tilaus
- Vain pilvikäsittely
SoulGen 2.0
Julkaistu: 23. marraskuuta 2025
- Liikkeen tarkkuus: MPJPE 42.3mm
- Visuaalinen laatu: SSIM 0.947
- Pilvikäsittely vaaditaan
Google Veo 3.1
Julkaistu: Lokakuu 2025
- 8s perusta, jatkettavissa 60s+
- Korkea laatu TPU-infrastruktuurilla
- API-pääsy rajoituksilla
LTX-2
Julkaistu: Lokakuu 2025
- Natiivi 4K 50 FPS:llä
- Avoin lähdekoodi, toimii paikallisesti
- 10s perusta, kokeellinen 60s
Käytännön toteutushuomiot
- Yksityisyys-kriittiset sovellukset jotka vaativat paikallista käsittelyä
- Rajaton generointi ilman käyttökohtaisia kustannuksia
- Mukautetut työnkulut jotka tarvitsevat mallin muokkauksen
- Tutkimus ja kokeilu
- Pitkäaikainen tuotanto suurten volyymien tarpeilla
- Aikaherkkä tuotanto joka vaatii nopeaa läpimenoaikaa
- Projektit jotka tarvitsevat johdonmukaista 1080p+ laatua
- Rajoitetut paikalliset GPU-resurssit
- Kertaluonteiset generoinnit joissa API-kustannukset ovat hyväksyttäviä
- Tarve välittömälle yritystuelle
Avoimen lähdekoodin ekosysteemin vaikutus
Yhteisöinnovaatio
LTX-mallit ovat synnyttäneet laajan yhteisökehityksen osoittaen avoimen lähdekoodin tekoälyn voiman.
- ✓ComfyUI-solmut visuaaliseen työnkulun luomiseen
- ✓Hienosäädetyt variantit erityisiin tyyleihin ja käyttötapauksiin
- ✓Optimointiprojektit AMD:lle ja Apple Siliconille
- ✓Integraatiokirjastot eri ohjelmointikielille
Tämä ekosysteemin kasvu osoittaa avoimen lähdekoodin julkaisun arvon vaikka täydelliset LTX-2 painot odottavat julkista saatavuutta (aikataulu odottaa virallista ilmoitusta).
Tulevat kehitykset ja tiekartta
Täydellinen painojen julkaisu
Täydelliset LTX-2 mallipainot yhteisön käyttöön (päivämäärä määrittämättä)
Laajennetut kyvykkyydet
Generointi yli 10 sekunnin parannetulla muistitehokkuudella kuluttajanäytönohjaimille
Yhteisövetoinen evoluutio
Mobiilioptiimointi, reaaliaikaiset esikatselut, parannetut hallintalaitteet ja erikoistuneet variantit
Yhteenveto: Kompromissien ymmärtäminen
LTX-2 tarjoaa erillisen lähestymistavan tekoälyn videogenerointiin priorisoimalla saavutettavuutta huippusuorituskyvyn yli. Luojille ja alustoille jotka työskentelevät videon jatkamisen ja manipuloinnin parissa, se tarjoaa arvokkaita kyvykkyyksiä rajoituksista huolimatta.
- Täydellinen paikallinen hallinta ja yksityisyys
- Ei käyttörajoituksia tai toistuvia kustannuksia
- Muokattavissa erityisiin työnkulkuihin
- Natiivi 4K generointikyvykkyys
- Avoimen lähdekoodin joustavuus
- Generointiajat mitataan minuuteissa, ei sekunneissa
- Perustarkkuus alempi kuin kilpailijoilla
- Korkeat VRAM-vaatimukset 4K:lle
- Laatu 1080p:ssä ei vastaa Sora 2:ta tai Veo 3.1:tä
Valinnan tekeminen
Valinta LTX-mallien ja omistettujen vaihtoehtojen välillä riippuu erityisistä prioriteeteista. Kokeelliseen työhön, yksityisyys-sensitiiviseen sisältöön tai rajattomiin generointitarpeisiin, LTX-2 tarjoaa vertaansa vailla olevaa arvoa. Aikakriittiseen tuotantoon joka vaatii maksimaalista laatua 1080p:ssä, pilvi-API:t voivat olla sopivampia.
Tekoälyn videogeneroinnin kypsyessä vuonna 2025 näemme terveen ekosysteemin syntyvän sekä avoimen että suljetun ratkaisujen kanssa. LTX-2:n panos ei ole kaikkien mittareiden ohittamisessa omistettuja malleja, vaan sen varmistamisessa että ammatilliset videogenerointityökalut pysyvät saavutettavina kaikille luojille budjetista tai API-pääsystä riippumatta. Tämä demokratisointi, jopa kompromisseilla, laajentaa mahdollisuuksia luovaan ilmaisuun ja tekniseen innovaatioon videon tekoälyssä.
Oliko tämä artikkeli hyödyllinen?

Damien
TekoälykehittäjäLyonista kotoisin oleva tekoälykehittäjä, joka rakastaa monimutkaisten koneoppimiskonseptien muuttamista yksinkertaisiksi resepteiksi. Kun ei virheenkorjaa malleja, hänet löytää pyöräilemästä Rhônen laaksossa.
Aiheeseen liittyviä artikkeleita
Jatka tutustumista näihin aiheeseen liittyviin julkaisuihin

PixVerse R1: Reaaliaikaisen interaktiivisen AI-videon koittopäivä
Alibaban rahoittama PixVerse paljastaa R1:n, ensimmäisen maailmanmallin, joka pystyy tuottamaan 1080p-videota, joka reagoi välittömästi käyttäjän syötteeseen, avaten ovet loputtomille peleille ja interaktiiviselle elokuvalle.

NVIDIA CES 2026: Kuluttajatason 4K AI-videontuotanto on viimein täällä
NVIDIA julkistaa RTX-pohjaisen 4K AI-videontuotannon CES 2026 -tapahtumassa, tuoden ammattitason ominaisuudet kuluttajanäytönohjaimille 3 kertaa nopeammalla renderöinnillä ja 60 % pienemmällä VRAM-käytöllä.

Avoimen lähdekoodin AI-videomallit ovat vihdoin kuromassa kiinni
Wan 2.2, HunyuanVideo 1.5 ja Open-Sora 2.0 kaventavat kuilua suljettuihin jätteihin. Tässä on mitä se tarkoittaa luojille ja yrityksille.