Meta Pixel
DamienDamien
7 min read
1280 sanaa

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

Ready to create your own AI videos?

Join thousands of creators using Bonega.ai

LTX-2: Natiivi 4K tekoälyn videogenerointi kuluttajanäytönohjaimilla avoimen lähdekoodin kautta

Avoimen lähdekoodin vallankumous

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.

4K
Natiivi tarkkuus
50 FPS
Maksiminopeus
100%
Avoin lähdekoodi

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

Marraskuu 2024

Alkuperäinen LTX Video

Viisi sekuntia videogenerointia kahdessa sekunnissa huippulaitteistolla. Perustamalli 768×512 tarkkuudessa.

Toukokuu 2025

LTXV 13B

13 miljardin parametrin malli parannetulla laadulla ja kyvykkyyksillä

Lokakuu 2025

LTX-2 julkaisu

Natiivi 4K tarkkuus jopa 50 FPS:llä synkronoidulla äänigeneraatiolla

Natiivin 4K:n edut

Yksityiskohtien säilyttäminen on ylivoimaista—natiivi generointi ylläpitää johdonmukaista laatua läpi liikkeen. Ei keinotekoisia terävöitymisartefakteja jotka vaivaavat skaalattua materiaalia.

Suorituskykykompromiissi

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

💡Videon tekoälyn demokratisointi

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
).frames

Laitteistovaatimukset ja todellinen suorituskyky

⚠️Laitteistohuomiot

Todellinen suorituskyky riippuu voimakkaasti laitteistokokoonpanosta. Valitse asetuksesi erityisten tarpeidesi ja budjettisi perusteella.

Lähtötaso (12GB VRAM)

Näytönohjaimet: RTX 3060, RTX 4060

  • Kyvykkyys: 720p-1080p luonnokset 24-30 FPS:llä
  • Käyttötapaus: Prototyyppi, somesisältö
  • Rajoitukset: Ei voi käsitellä 4K generointia
Ammattilainen (24GB+ VRAM)

Näytönohjaimet: RTX 4090, A100

  • Kyvykkyys: Natiivi 4K ilman kompromisseja
  • Suorituskyky: 10 sekunnin 4K 9-12 minuutissa
  • Käyttötapaus: Tuotantotyö joka vaatii maksimaalista laatua
11s
RTX 4090 (768p)
4s
H100 (768p)
9-12min
RTX 4090 (4K)
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.

💡Synkronoitu äänigeneraatio

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)

LTX-2:n ainutlaatuiset edut
  • Ainoa avoimen lähdekoodin malli natiivilla 4K:lla
  • Toimii kuluttajalaitteistolla—ei API-maksuja
  • Täydellinen paikallinen hallinta ja yksityisyys
  • Muokattavissa erityisiin työnkulkuihin
LTX-2:n kompromissit
  • 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

Milloin LTX-2 on järkevä
  • 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
Milloin harkita vaihtoehtoja
  • 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
📝Kasvava ekosysteemi

Tämä ekosysteemin kasvu osoittaa avoimen lähdekoodin julkaisun arvon vaikka täydelliset LTX-2 painot odottavat julkista saatavuutta (aikataulu odottaa virallista ilmoitusta).

Tulevat kehitykset ja tiekartta

Lähitulevaisuus

Täydellinen painojen julkaisu

Täydelliset LTX-2 mallipainot yhteisön käyttöön (päivämäärä määrittämättä)

2026

Laajennetut kyvykkyydet

Generointi yli 10 sekunnin parannetulla muistitehokkuudella kuluttajanäytönohjaimille

Tulevaisuus

Yhteisövetoinen evoluutio

Mobiilioptiimointi, reaaliaikaiset esikatselut, parannetut hallintalaitteet ja erikoistuneet variantit

Yhteenveto: Kompromissien ymmärtäminen

Erillinen lähestymistapa

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.

Keskeiset edut
  • Täydellinen paikallinen hallinta ja yksityisyys
  • Ei käyttörajoituksia tai toistuvia kustannuksia
  • Muokattavissa erityisiin työnkulkuihin
  • Natiivi 4K generointikyvykkyys
  • Avoimen lähdekoodin joustavuus
Tärkeät rajoitukset
  • 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.

Demokratisointi on tärkeää

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

Damien

Tekoälykehittäjä

Lyonista kotoisin oleva tekoälykehittäjä, joka rakastaa monimutkaisten koneoppimiskonseptien muuttamista yksinkertaisiksi resepteiksi. Kun ei virheenkorjaa malleja, hänet löytää pyöräilemästä Rhônen laaksossa.

Like what you read?

Turn your ideas into unlimited-length AI videos in minutes.

Aiheeseen liittyviä artikkeleita

Jatka tutustumista näihin aiheeseen liittyviin julkaisuihin

Piditkö tästä artikkelista?

Lue lisää ja pysy ajan tasalla uusimmista julkaisuistamme.

LTX-2: Natiivi 4K tekoälyn videogenerointi kuluttajanäytönohjaimilla avoimen lähdekoodin kautta