LTX-2: יצירת וידאו AI 4K native על GPUs צרכניים דרך קוד פתוח
Lightricks משחררת LTX-2 עם יצירת וידאו 4K native ואודיו מסונכרן, מציעה גישת קוד פתוח על חומרה צרכנית בעוד המתחרים נשארים נעולי API, אם כי עם trade-offs ביצועים חשובים.

LTX-2: יצירת וידאו AI 4K native על GPUs צרכניים דרך קוד פתוח
Lightricks שחררה LTX-2 ב-אוקטובר 2025, מציגה יצירת וידאו 4K native עם אודיו מסונכרן שרצה על GPUs צרכניים. בעוד Sora 2 של OpenAI ו-Veo 3.1 של Google נשארים נעולים מאחורי גישת API, LTX-2 לוקחת דרך שונה עם תוכניות לשחרור קוד פתוח מלא.
המודל בונה על ה-LTX Video המקורי מנובמבר 2024 ומודל LTXV בעל 13 מיליארד פרמטרים ממאי 2025, יוצר משפחת כלי יצירת וידאו נגישים ליוצרים בודדים.
אבולוציית משפחת מודלי LTX
LTX Video מקורי
חמש שניות של יצירת וידאו בשתי שניות על חומרה high-end. מודל baseline ברזולוציה 768×512.
LTXV 13B
מודל 13 מיליארד פרמטרים עם איכות ויכולות משופרות
שחרור LTX-2
רזולוציה native 4K עד 50 FPS עם יצירת אודיו מסונכרן
שימור פרטים עדיף - יצירה native שומרת על איכות עקבית לאורך כל התנועה. אין artifacts של sharpening מלאכותי שמכה צילומים upscaled.
קליפ 4K של 10 שניות דורש 9-12 דקות על RTX 4090, בהשוואה ל-20-25 דקות על RTX 3090. זמני יצירה עולים משמעותית ברזולוציות גבוהות יותר.
# מפרטי משפחת מודלי LTX
ltx_video_original = {
"resolution": "768x512", # Base model
"max_duration": 5, # שניות
"fps": range(24, 31), # 24-30 FPS
"diffusion_steps": 20,
"h100_time": "4 seconds for 5-second video",
"rtx4090_time": "11 seconds for 5-second video"
}
ltx2_capabilities = {
"resolution": "up to 3840x2160", # Native 4K
"max_duration": 10, # שניות מאושר, 60s ניסיוני
"fps": "up to 50",
"synchronized_audio": True,
"rtx4090_4k_time": "9-12 minutes for 10 seconds"
}ארכיטקטורה טכנית: Diffusion Transformers בפרקטיקה
Framework מאוחד
LTX-Video מיישם Diffusion Transformers (DiT) ליצירת וידאו, משלב יכולות מרובות - text-to-video, image-to-video והרחבת וידאו - בתוך framework אחד. הארכיטקטורה מעבדת מידע טמפורלי דו-כיווני, עוזרת לשמור על עקביות על פני רצפי וידאו.
Diffusion מותאם
המודל פועל עם 8-20 שלבי diffusion בהתאם לדרישות איכות. פחות שלבים (8) מאפשרים יצירה מהירה יותר לדראפטים, בעוד 20-30 שלבים מייצרים output באיכות גבוהה יותר. אין צורך ב-classifier-free guidance - מפחית זיכרון וחישוב.
Conditioning מולטי-מודלי
תומך במספר סוגי קלט בו-זמנית: text prompts, image inputs להעברת סגנון, מספר keyframes לאנימציה מבוקרת, ווידאו קיים להרחבה.
אסטרטגיית קוד פתוח ונגישות
הפיתוח של LTX-2 משקף אסטרטגיה מכוונת לדמוקרטיזציה של וידאו AI. בעוד מתחרים מגבילים גישה דרך APIs, Lightricks מספקת מספר נתיבי גישה.
- ✓GitHub Repository: קוד יישום מלא
- ✓Hugging Face Hub: משקלי מודל תואמים לספריית Diffusers
- ✓אינטגרציות פלטפורמה: תמיכה ב-Fal.ai, Replicate, ComfyUI
- ✓LTX Studio: גישת דפדפן ישירה לניסויים
נתוני אימון אתיים
המודלים אומנו על datasets מורשים מ-Getty Images ו-Shutterstock, מבטיחים היתכנות מסחרית - הבחנה חשובה ממודלים שאומנו על דאטה שנגרף מהאינטרנט עם סטטוס זכויות יוצרים לא ברור.
# שימוש ב-LTX-Video עם ספריית Diffusers
from diffusers import LTXVideoPipeline
import torch
# אתחול עם אופטימיזציית זיכרון
pipe = LTXVideoPipeline.from_pretrained(
"Lightricks/LTX-Video",
torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
# יצירה עם שלבים ניתנים להגדרה
video = pipe(
prompt="Aerial view of mountain landscape at sunrise",
num_inference_steps=8, # Fast draft mode
height=704,
width=1216,
num_frames=121, # ~4 שניות ב-30fps
guidance_scale=1.0 # אין צורך ב-CFG
).framesדרישות חומרה וביצועים בעולם האמיתי
ביצועים בפועל תלויים מאוד בתצורת החומרה. בחר את ההגדרה שלך בהתבסס על הצרכים והתקציב הספציפיים שלך.
GPUs: RTX 3060, RTX 4060
- יכולת: דראפטים 720p-1080p ב-24-30 FPS
- מקרה שימוש: Prototyping, תוכן סושיאל מדיה
- מגבלות: לא יכול לטפל ביצירת 4K
GPUs: RTX 4090, A100
- יכולת: 4K native בלי פשרות
- ביצועים: 4K של 10 שניות ב-9-12 דקות
- מקרה שימוש: עבודת פרודקשן שדורשת איכות מקסימלית
בדיקת מציאות ביצועים▼
- baseline 768×512: 11 שניות על RTX 4090 (בהשוואה ל-4 שניות על H100)
- יצירת 4K: דורשת ניהול זיכרון זהיר אפילו על כרטיסים high-end
- איכות vs מהירות: משתמשים חייבים לבחור בין output ברזולוציה נמוכה מהיר או ברזולוציה גבוהה איטי
פיצ'רים מתקדמים ליוצרי תוכן
יכולות הרחבת וידאו
LTX-2 תומכת בהרחבת וידאו דו-כיוונית, בעלת ערך לפלטפורמות המתמקדות במניפולציית תוכן:
# Pipeline פרודקשן להרחבת וידאו
from ltx_video import LTXPipeline
pipeline = LTXPipeline(model="ltx-2", device="cuda")
# צור סגמנט ראשוני
initial = pipeline.generate(
prompt="Robot exploring ancient ruins",
resolution=(1920, 1080),
duration=5
)
# הרחב עם הדרכת keyframe
extended = pipeline.extend_video(
video=initial,
direction="forward",
keyframes=[
{"frame": 150, "prompt": "Robot discovers artifact"},
{"frame": 300, "prompt": "Artifact activates"}
]
)יכולת ההרחבה הזו מתיישרת היטב עם פלטפורמות מניפולציית וידאו כמו Bonega.ai, מאפשרת הרחבת תוכן תוך שמירה על עקביות ויזואלית.
LTX-2 יוצרת אודיו במהלך יצירת הוידאו במקום כ-post-processing. המודל מיישר סאונד עם תנועה ויזואלית - תנועות מהירות מפעילות אקצנטים אודיו מתאימים, יוצרות קשרים אודיו-ויזואליים טבעיים בלי סנכרון ידני.
ניתוח תחרות נוכחית (נובמבר 2025)
- המודל הקוד פתוח היחיד עם 4K native
- רץ על חומרה צרכנית - בלי דמי API
- שליטה לוקלית מלאה ופרטיות
- ניתן להתאמה אישית לזרימות עבודה ספציפיות
- זמני יצירה איטיים יותר מפתרונות cloud
- רזולוציה baseline נמוכה יותר (768×512) מהמתחרים
- דורש השקעת GPU לוקלית משמעותית
- איכות ב-1080p לא תואמת את Sora 2
OpenAI Sora 2
שוחרר: 30 בספטמבר, 2025
- סרטונים של 25 שניות עם אודיו
- 1080p native, פרטים מצוינים
- מנוי ChatGPT Pro
- עיבוד cloud בלבד
SoulGen 2.0
שוחרר: 23 בנובמבר, 2025
- דיוק תנועה: MPJPE 42.3mm
- איכות ויזואלית: SSIM 0.947
- נדרש עיבוד cloud
Google Veo 3.1
שוחרר: אוקטובר 2025
- 8s base, ניתן להרחבה ל-60s+
- איכות גבוהה על תשתית TPU
- גישת API עם הגבלות rate
LTX-2
שוחרר: אוקטובר 2025
- Native 4K ב-50 FPS
- קוד פתוח, רץ לוקלית
- 10s base, ניסיוני 60s
שיקולי יישום מעשיים
- אפליקציות קריטיות לפרטיות שדורשות עיבוד לוקלי
- יצירה בלתי מוגבלת בלי עלויות לכל שימוש
- זרימות עבודה מותאמות אישית שצריכות שינוי מודל
- מחקר וניסויים
- פרודקשן לטווח ארוך עם צורכי נפח גבוהים
- פרודקשן רגישת זמן שדורש turnaround מהיר
- פרויקטים הצריכים איכות 1080p+ עקבית
- משאבי GPU לוקליים מוגבלים
- יצירות חד-פעמיות שבהן עלויות API מקובלות
- צורך בתמיכת enterprise מיידית
השפעת אקוסיסטם הקוד הפתוח
חדשנות קהילתית
מודלי LTX הולידו פיתוחים קהילתיים נרחבים, מדגימים את הכוח של AI קוד פתוח.
- ✓ComfyUI nodes ליצירת workflow ויזואלי
- ✓וריאנטים fine-tuned לסגנונות ומקרי שימוש ספציפיים
- ✓פרויקטי אופטימיזציה ל-AMD ו-Apple Silicon
- ✓ספריות אינטגרציה לשפות תכנות שונות
צמיחת האקוסיסטם הזו מדגימה את הערך של שחרור קוד פתוח, אפילו כשמשקלי LTX-2 המלאים ממתינים לזמינות ציבורית (ציר זמן ממתין להודעה רשמית).
פיתוחים עתידיים ומפת דרכים
שחרור משקלים מלא
משקלי מודל LTX-2 מלאים לשימוש קהילתי (תאריך לא צוין)
יכולות מורחבות
יצירה מעבר ל-10 שניות עם יעילות זיכרון משופרת ל-GPUs צרכניים
אבולוציה מונעת קהילה
אופטימיזציית מובייל, תצוגות מקדימות בזמן אמת, בקרות משופרות ווריאנטים מתמחים
סיכום: הבנת ה-Trade-offs
LTX-2 מציעה גישה שונה ליצירת וידאו AI, מעדיפה נגישות על פני ביצועי שיא. ליוצרים ופלטפורמות שעובדות עם הרחבה ומניפולציה של וידאו, היא מספקת יכולות בעלות ערך למרות המגבלות.
- שליטה לוקלית מלאה ופרטיות
- אין הגבלות שימוש או עלויות חוזרות
- ניתן להתאמה אישית לזרימות עבודה ספציפיות
- יכולת יצירת 4K native
- גמישות קוד פתוח
- זמני יצירה נמדדים בדקות, לא בשניות
- רזולוציה base נמוכה יותר מהמתחרים
- דרישות VRAM גבוהות ל-4K
- איכות ב-1080p לא תואמת Sora 2 או Veo 3.1
ביצוע הבחירה
הבחירה בין מודלי LTX לאלטרנטיבות קנייניות תלויה בעדיפויות ספציפיות. לעבודה ניסיונית, תוכן רגיש לפרטיות, או צורכי יצירה בלתי מוגבלים, LTX-2 מספקת ערך חסר תקדים. לפרודקשן קריטית לזמן שדורשת איכות מקסימלית ב-1080p, APIs cloud עשויים להיות מתאימים יותר.
ככל שיצירת וידאו AI בוגרת ב-2025, אנחנו רואים אקוסיסטם בריא צץ עם פתרונות פתוחים וסגורים גם יחד. התרומה של LTX-2 טמונה לא בעלייה על מודלים קנייניים בכל מטריקה, אלא בהבטחה שכלי יצירת וידאו מקצועיים נשארים נגישים לכל היוצרים, ללא קשר לתקציב או גישת API. הדמוקרטיזציה הזו, אפילו עם trade-offs, מרחיבה את האפשרויות לביטוי יצירתי וחדשנות טכנית ב-AI וידאו.
המאמר עזר לכם?

Damien
מפתח AIמפתח AI מליון שאוהב להפוך קונספטים מורכבים של ML למתכונים פשוטים. כשהוא לא מנפה באגים במודלים, תמצאו אותו רוכב באופניים דרך עמק הרון.
מאמרים קשורים
המשיכו לחקור עם פוסטים קשורים אלו

NVIDIA CES 2026: יצירת וידאו AI ב-4K לצרכנים סוף סוף כאן
NVIDIA מכריזה על יצירת וידאו AI ב-4K מונעת RTX ב-CES 2026, מביאה יכולות ברמה מקצועית ל-GPU צרכניים עם רנדור מהיר פי 3 ו-60% פחות VRAM.

מודלים של AI וידאו בקוד פתוח סוף סוף מצמצמים את הפער
Wan 2.2, HunyuanVideo 1.5 ו-Open-Sora 2.0 מצמצמים את הפער מול הענקיות הקנייניות. מה זה אומר ליוצרים ולארגונים.

TurboDiffusion: פריצת הדרך ביצירת וידאו בזמן אמת עם AI
ShengShu Technology ואוניברסיטת Tsinghua חושפים את TurboDiffusion, משיגים האצה פי 100-200 ביצירת וידאו עם AI ופותחים את עידן היצירה בזמן אמת.