# LTX 모델 제품군 사양
ltx_video_original = {
    "resolution": "768x512",  # 기본 모델
    "max_duration": 5,  # 초
    "fps": range(24, 31),  # 24-30 FPS
    "diffusion_steps": 20,
    "h100_time": "5초 비디오에 4초",
    "rtx4090_time": "5초 비디오에 11초"
}
 
ltx2_capabilities = {
    "resolution": "최대 3840x2160",  # 네이티브 4K
    "max_duration": 10,  # 초 확인됨, 60초 실험적
    "fps": "최대 50",
    "synchronized_audio": True,
    "rtx4090_4k_time": "10초에 9-12분"
}

# Diffusers 라이브러리로 LTX-Video 사용
from diffusers import LTXVideoPipeline
import torch
 
# 메모리 최적화로 초기화
pipe = LTXVideoPipeline.from_pretrained(
    "Lightricks/LTX-Video",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
 
# 구성 가능한 단계로 생성
video = pipe(
    prompt="일출 시 산 풍경의 항공 뷰",
    num_inference_steps=8,  # 빠른 초안 모드
    height=704,
    width=1216,
    num_frames=121,  # 30fps에서 약 4초
    guidance_scale=1.0  # CFG 필요 없음
).frames

# 비디오 확장을 위한 제작 파이프라인
from ltx_video import LTXPipeline
 
pipeline = LTXPipeline(model="ltx-2", device="cuda")
 
# 초기 세그먼트 생성
initial = pipeline.generate(
    prompt="고대 유적을 탐험하는 로봇",
    resolution=(1920, 1080),
    duration=5
)
 
# 키프레임 가이던스로 확장
extended = pipeline.extend_video(
    video=initial,
    direction="forward",
    keyframes=[
        {"frame": 150, "prompt": "로봇이 유물을 발견합니다"},
        {"frame": 300, "prompt": "유물이 활성화됩니다"}
    ]
)