LTX-2: オープンソースによるコンシューマーGPUでのネイティブ4K AI動画生成

Lightricksは2025年10月にLTX-2をリリースし、コンシューマーGPUで動作する同期オーディオ付きのネイティブ4K動画生成機能を導入しました。OpenAIのSora 2やGoogleのVeo 3.1がAPIアクセスに制限されている中、LTX-2は完全オープンソースリリースの計画とともに異なる道を歩んでいます。このモデルは、2024年11月のオリジナルLTX Videoと2025年5月の130億パラメータのLTXVモデルをベースに構築され、個人クリエイター向けのアクセス可能な動画生成ツールファミリーを構成しています。

LTXモデルファミリーの進化

オリジナルのLTX Videoモデルは、ハイエンドハードウェアで2秒間に5秒の動画を生成することができました。パフォーマンスはGPUによって大幅に異なります：H100は121フレームを4秒で処理しますが、RTX 4090は768×512解像度で同じタスクに約11秒かかります。

LTX-2は、最大50 FPSでネイティブ4K解像度を実現してこれを進歩させましたが、生成時間は大幅に増加します。10秒の4Kクリップは、RTX 4090で9-12分、RTX 3090では20-25分必要です。ネイティブ4K生成とアップスケーリングの優位性は、ディテール保持にあります。アップスケールされた映像は、動作中に見える人工的なシャープ化アーティファクトを示すことが多いのに対し、ネイティブ生成は一貫した品質を維持します。

# LTXモデルファミリーの仕様
ltx_video_original = {
    "resolution": "768x512",  # Base model
    "max_duration": 5,  # seconds
    "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,  # seconds confirmed, 60s experimental
    "fps": "up to 50",
    "synchronized_audio": True,
    "rtx4090_4k_time": "9-12 minutes for 10 seconds"
}

技術アーキテクチャ：実装におけるディフュージョントランスフォーマー

LTX-Videoは、動画生成にディフュージョントランスフォーマー（DiT）を実装し、単一フレームワーク内でテキストから動画、画像から動画、動画拡張といった複数の機能を統合しています。このアーキテクチャは時間的情報を双方向で処理し、動画シーケンス全体の一貫性を維持するのに役立ちます。

最適化されたディフュージョンプロセス

モデルは、品質要件に応じて8-20のディフュージョンステップで動作します。より少ないステップ（8）により下書きの高速生成が可能になり、20-30ステップではより高品質な出力を生成します。LTX-Videoは分類器フリーガイダンスを必要としないため、この追加処理を必要とするモデルと比較して、メモリ使用量と計算時間を削減します。

マルチモーダル条件付け

システムは複数の入力タイプを同時にサポートします：

• シーン説明のためのテキストプロンプト
• スタイル転送のための画像入力
• 制御されたアニメーションのための複数のキーフレーム
• 拡張または変換のための既存の動画

オープンソース戦略とアクセシビリティ

LTX-2の開発は、動画AIの民主化を図る意図的な戦略を反映しています。競合他社がAPIを通じてアクセスを制限している中、Lightricksは複数のアクセス手段を提供しています：

現在の可用性

• GitHubリポジトリ：完全な実装コード
• Hugging Face Hub：Diffusersライブラリ互換のモデル重み
• プラットフォーム統合：Fal.ai、Replicate、ComfyUIサポート
• LTX Studio：実験のための直接ブラウザアクセス

これらのモデルは、Getty ImagesとShutterstockからのライセンス済みデータセットで訓練されており、商用利用可能性を保証しています。これは、不明確な著作権ステータスを持つウェブスクレイピングされたデータで訓練されたモデルとの重要な違いです。

# DiffusersライブラリでのLTX-Video使用
from diffusers import LTXVideoPipeline
import torch
 
# メモリ最適化で初期化
pipe = LTXVideoPipeline.from_pretrained(
    "Lightricks/LTX-Video",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
 
# 設定可能ステップで生成
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 seconds at 30fps
    guidance_scale=1.0  # No CFG needed
).frames

ハードウェア要件と実世界のパフォーマンス

実際のパフォーマンスは、ハードウェア構成に大きく依存します：

エントリーレベル（12GB VRAM）

• GPU：RTX 3060、RTX 4060
• 機能：24-30 FPSでの720p-1080pドラフト
• 用途：プロトタイピング、ソーシャルメディアコンテンツ
• 制限：4K生成は処理できない

プロフェッショナル（24GB以上のVRAM）

• GPU：RTX 4090、A100
• 機能：妥協なしのネイティブ4K
• パフォーマンス：10秒の4Kが9-12分
• 用途：最大品質を要求する製作業務

パフォーマンスの現実チェック

• 768×512ベースライン：RTX 4090で11秒（H100の4秒と比較）
• 4K生成：ハイエンドカードでも注意深いメモリ管理が必要
• 品質対速度：ユーザーは高速低解像度か低速高解像度出力かを選択する必要

コンテンツクリエイター向け高度機能

動画拡張機能

LTX-2は双方向動画拡張をサポートしており、コンテンツ操作に焦点を当てたプラットフォームにとって価値があります：

# 動画拡張のための制作パイプライン
from ltx_video import LTXPipeline
 
pipeline = LTXPipeline(model="ltx-2", device="cuda")
 
# 初期セグメント生成
initial = pipeline.generate(
    prompt="Robot exploring ancient ruins",
    resolution=(1920, 1080),
    duration=5
)
 
# キーフレームガイダンスで拡張
extended = pipeline.extend_video(
    video=initial,
    direction="forward",
    keyframes=[
        {"frame": 150, "prompt": "Robot discovers artifact"},
        {"frame": 300, "prompt": "Artifact activates"}
    ]
)

この拡張機能は、Lengthen.aiなどの動画操作プラットフォームとよく調和し、視覚的一貫性を維持しながらコンテンツの拡張を可能にします。

同期オーディオ生成

LTX-2は、後処理ではなく動画作成中にオーディオを生成します。モデルは音を視覚的な動きと整列させ、急速な動きは対応するオーディオアクセントを引き起こし、手動同期なしで自然なオーディオビジュアル関係を作成します。

現在の競合分析（2025年11月）

コンテキスト付きパフォーマンス比較

OpenAI Sora 2（2025年9月30日）：

• オーディオ付き25秒動画を生成
• 優れたディテールを持つ1080pネイティブ解像度
• ChatGPT Proサブスクリプションが必要
• クラウドのみ処理

Google Veo 3.1（2025年10月）：

• 8秒ベース生成、60秒以上に拡張可能
• TPUインフラストラクチャでの高視覚品質
• レート制限付きAPIアクセス

SoulGen 2.0（2025年11月23日）：

• モーション精度：42.3mmのMPJPE
• 視覚品質：0.947のSSIMスコア
• クラウド処理が必要

LTX-2のポジション：

• ネイティブ4Kを持つ唯一のオープンソースモデル
• コンシューマーハードウェアで動作
• クラウドソリューションより遅い生成時間
• 競合他社よりベースライン解像度（768×512）が低い

実装における考慮事項

LTX-2が有効な場合

• ローカル処理を必要とするプライバシー重要なアプリケーション
• 使用毎のコストなしの無制限生成
• モデル修正を必要とするカスタムワークフロー
• 研究と実験

代替案を検討すべき場合

• 高速ターンアラウンドを必要とする時間重要な製作
• 一貫した1080p以上の品質を必要とするプロジェクト
• 限られたローカルGPUリソース
• APIコストが許容される一回限りの生成

オープンソースエコシステムの影響

LTXモデルはコミュニティ開発を生み出しました：

• ビジュアルワークフロー作成のためのComfyUIノード
• 特定スタイルのためのファインチューンバリアント
• AMDとApple Silicon向け最適化プロジェクト
• 様々なプログラミング言語向け統合ライブラリ

このエコシステムの成長は、完全なLTX-2重みが公開可用性を待っている（タイムラインは公式発表待ち）中でも、オープンソースリリースの価値を実証しています。

将来の発展とロードマップ

Lightricksは、LTX進化のいくつかの方向を示しています：

確認済み計画

• LTX-2の完全重みリリース（日付不明）
• 10秒を超えた拡張生成機能
• コンシューマーGPUのメモリ効率改善

コミュニティの期待

• モバイルデバイス最適化
• リアルタイムプレビューモード
• 強化された制御メカニズム
• 専門モデルバリアント

結論：トレードオフの理解

LTX-2は、ピークパフォーマンスよりアクセシビリティを優先したAI動画生成への独特なアプローチを提供しています。動画拡張と操作を扱うクリエイターとプラットフォームにとって、制限があるにもかかわらず価値ある機能を提供します。

主な利点：

• 完全なローカル制御とプライバシー
• 使用制限や継続コストなし
• 特定ワークフロー向けカスタマイズ可能
• ネイティブ4K生成機能
• オープンソースの柔軟性

重要な制限：

• 秒ではなく分単位の生成時間
• 競合他社よりベース解像度が低い
• 4Kには高VRAM要件
• 1080pでの品質はSora 2やVeo 3.1に及ばない

LTXモデルと独占的代替案の選択は、特定の優先事項に依存します。実験的作業、プライバシー機密コンテンツ、または無制限生成のニーズに対して、LTX-2は比類のない価値を提供します。1080pでの最大品質を要求する時間重要な製作に対しては、クラウドAPIがより適切かもしれません。

2025年にAI動画生成が成熟する中、オープンソリューションとクローズドソリューションの両方を持つ健全なエコシステムが出現しています。LTX-2の貢献は、すべての指標で独占的モデルを上回ることにあるのではなく、予算やAPIアクセスに関係なく、プロフェッショナルな動画生成ツールがすべてのクリエイターにアクセス可能であることを保証することにあります。この民主化は、トレードオフがあっても、動画AIにおける創造的表現と技術革新の可能性を拡大します。