LTX-2: Нативна 4K AI генерација на видео на потрошувачки GPU преку Open Source
Lightricks пушта LTX-2 со нативна 4K генерација на видео и синхронизирано аудио, нудејќи open-source пристап на потрошувачки хардвер додека конкуренцијата останува API-заклучена, иако со важни трејдофови на перформанси.

LTX-2: Нативна 4K AI генерација на видео на потрошувачки GPU преку Open Source
Lightricks пушти LTX-2 во октомври 2025, воведувајќи нативна 4K генерација на видео со синхронизирано аудио што работи на потрошувачки GPU. Додека OpenAI Sora 2 и Google Veo 3.1 остануваат заклучени зад API пристап, LTX-2 зема различен пат со планови за целосна open-source верзија.
Моделот се гради на оригиналното LTX Video од ноември 2024 и 13-милијарден параметарски LTXV модел од мај 2025, креирајќи фамилија видео генерациски алатки пристапни на индивидуални креатори.
Еволуцијата на LTX моделската фамилија
Оригинално LTX Video
Пет секунди генерација на видео за две секунди на high-end хардвер. Baseline модел на 768×512 резолуција.
LTXV 13B
13-милијарден параметарски модел со подобрен квалитет и можности
LTX-2 пуштање
Нативна 4K резолуција до 50 FPS со синхронизирана аудио генерација
Зачувување на деталите е супериорно—нативната генерација одржува конзистентен квалитет низ движењето. Нема артефакти од вештачко заостренување што ги мачат upscaled снимки.
10-секунден 4K клип бара 9-12 минути на RTX 4090, во споредба со 20-25 минути на RTX 3090. Временињата на генерација се зголемуваат значително на повисоки резолуции.
# LTX моделска фамилија спецификации
ltx_video_original = {
"resolution": "768x512", # Base модел
"max_duration": 5, # секунди
"fps": range(24, 31), # 24-30 FPS
"diffusion_steps": 20,
"h100_time": "4 секунди за 5-секунден видео",
"rtx4090_time": "11 секунди за 5-секунден видео"
}
ltx2_capabilities = {
"resolution": "до 3840x2160", # Нативна 4K
"max_duration": 10, # секунди потврдено, 60s експериментално
"fps": "до 50",
"synchronized_audio": True,
"rtx4090_4k_time": "9-12 минути за 10 секунди"
}Техничка архитектура: Дифузиски трансформери во пракса
Унифицирана рамка��
LTX-Video имплементира Diffusion Transformers (DiT) за генерација на видео, интегрирајќи повеќе можности—text-to-video, image-to-video и видео продолжување—во една рамка. Архитектурата процесира темпорална информација двонасочно, помагајќи да се одржи конзистентност низ видео секвенци.
Оптимизирана дифузија
Моделот оперира со 8-20 дифузиски чекори зависно од барањата за квалитет. Помалку чекори (8) овозможуваат побрза генерација за нацрти, додека 20-30 чекори произведуваат повисок квалитет на output. Не е потребна classifier-free guidance—намалувајќи меморија и пресметки.
Мулти-модално условување
Поддржува повеќе типови input истовремено: текстуални промпти, image inputs за пренос на стил, повеќе keyframes за контролирана анимација, и постоечко видео за продолжување.
Open Source стратегија и пристапност
LTX-2 развојот ја рефлектира свесна стратегија за демократизирање на видео AI. Додека конкуренцијата ограничува пристап преку APIs, Lightricks обезбедува повеќе патеки за пристап.
- ✓GitHub Repository: Комплетен имплементациски код
- ✓Hugging Face Hub: Моделски тежини компатибилни со Diffusers библиотека
- ✓Платформски интеграции: Fal.ai, Replicate, ComfyUI поддршка
- ✓LTX Studio: Директен browser пристап за експериментирање
Етички податоци за тренинг
Моделите беа тренирани на лиценцирани податочни сетови од Getty Images и Shutterstock, обезбедувајќи комерцијална изводливост—важна дистинкција од модели тренирани на веб-scraped податоци со нејасен копирајт статус.
# Користење LTX-Video со Diffusers библиотека
from diffusers import LTXVideoPipeline
import torch
# Иницијализирај со оптимизација на меморија
pipe = LTXVideoPipeline.from_pretrained(
"Lightricks/LTX-Video",
torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
# Генерирај со конфигурабилни чекори
video = pipe(
prompt="Aerial view of mountain landscape at sunrise",
num_inference_steps=8, # Брз draft режим
height=704,
width=1216,
num_frames=121, # ~4 секунди на 30fps
guidance_scale=1.0 # Не е потребна CFG
).framesХардверски барања и перформанси во реалниот свет
Реалните перформанси зависат многу од хардверската конфигурација. Изберете ја вашата поставка врз основа на вашите специфични потреби и буџет.
GPUs: RTX 3060, RTX 4060
- Можност: 720p-1080p нацрти на 24-30 FPS
- Случај на употреба: Прототипирање, содржина за социјални медиуми
- Ограничувања: Не може да справува со 4K генерација
GPUs: RTX 4090, A100
- Можност: Нативна 4K без компромиси
- Перформанси: 10-секунден 4K за 9-12 минути
- Случај на употреба: Продукциска работа што бара максимален квалитет
Проверка на реалност на перформанси▼
- 768×512 baseline: 11 секунди на RTX 4090 (во споредба со 4 секунди на H100)
- 4K генерација: Бара внимателно управување со меморија дури и на high-end картички
- Квалитет vs брзина: Корисниците мораат да изберат меѓу брза low-resolution или бавна high-resolution output
Напредни карактеристики за креатори на содржина
Можности за продолжување на видео
LTX-2 поддржува двонасочно продолжување на видео, вредно за платформи што се фокусираат на манипулација на содржина:
# Продукциска пајплајна за продолжување на видео
from ltx_video import LTXPipeline
pipeline = LTXPipeline(model="ltx-2", device="cuda")
# Генерирај почетен сегмент
initial = pipeline.generate(
prompt="Robot exploring ancient ruins",
resolution=(1920, 1080),
duration=5
)
# Продолжи со keyframe водење
extended = pipeline.extend_video(
video=initial,
direction="forward",
keyframes=[
{"frame": 150, "prompt": "Robot discovers artifact"},
{"frame": 300, "prompt": "Artifact activates"}
]
)Оваа можност за продолжување се совпаѓа добро со платформи за манипулација на видео како Bonega.ai, овозможувајќи ширење на содржина додека одржува визуелна конзистентност.
LTX-2 генерира аудио за време на креацијата на видео наместо како пост-процесирање. Моделот го порамнува звукот со визуелното движење—брзи движења активираат соодветни аудио акценти, креирајќи природни аудиовизуелни односи без рачна синхронизација.
Анализа на тековна конкуренција (ноември 2025)
- Единствен open-source модел со нативна 4K
- Работи на потрошувачки хардвер—без API такси
- Комплетна локална контрола и приватност
- Приспособлив за специфични работни процеси
- Побавни времиња на генерација од cloud решенија
- Пониска базична резолуција (768×512) од конкуренцијата
- Бара значителна локална GPU инвестиција
- Квалитетот на 1080p не се совпаѓа со Sora 2
OpenAI Sora 2
Пуштено: 30 септември 2025
- 25-секундни видеа со аудио
- 1080p нативна, одличен детал
- ChatGPT Pro претплата
- Само cloud процесирање
SoulGen 2.0
Пуштено: 23 ноември 2025
- Прецизност на движење: MPJPE 42.3mm
- Визуелен квалитет: SSIM 0.947
- Бара cloud процесирање
Google Veo 3.1
Пуштено: Октомври 2025
- 8s база, прошириво до 60s+
- Висок квалитет на TPU инфраструктура
- API пристап со rate ограничувања
LTX-2
Пуштено: Октомври 2025
- Нативна 4K на 50 FPS
- Open source, работи локално
- 10s база, експериментално 60s
Практични имплементациски размислувања
- Privacy-критични апликации што бараат локално процесирање
- Неограничена генерација без per-use трошоци
- Приспособени работни процеси што бараат модификација на модел
- Истражување и експериментирање
- Долгорочна продукција со високи волуменски потреби
- Временски-сензитивна продукција што бара брз turnaround
- Проекти што бараат конзистентен 1080p+ квалитет
- Ограничени локални GPU ресурси
- Еднократни генерации каде API трошоци се прифатливи
- Потреба од моментална enterprise поддршка
Импактот на Open Source екосистемот
Заедничка иновација
LTX моделите породија екстензивни заеднички развоја, демонстрирајќи ја моќта на open-source AI.
- ✓ComfyUI јазли за визуелна креација на работен процес
- ✓Fine-tuned варијанти за специфични стилови и случаи на употреба
- ✓Оптимизациски проекти за AMD и Apple Silicon
- ✓Интеграциски библиотеки за различни програмски јазици
Овој раст на екосистем демонстрира вредност на open-source пуштање, дури и како целосните LTX-2 тежини чекаат јавна достапност (временска рамка чека официјална најава).
Идни развоја и патокази
Целосно пуштање тежини
Комплетни LTX-2 моделски тежини за заедничка употреба (датум неодреден)
Проширени можности
Генерација преку 10 секунди со подобрена ефикасност на меморија за потрошувачки GPU
Заеднички-движена еволуција
Мобилна оптимизација, прегледи во реално време, подобрени контроли и специјализирани варијанти
Заклучок: Разбирање на трејдофовите
LTX-2 нуди различен пристап кон AI генерација на видео, приоритизирајќи пристапност над врвни перформанси. За креатори и платформи што работат со продолжување и манипулација на видео, обезбедува вредни можности и покрај ограничувањата.
- Комплетна локална контрола и приватност
- Без ограничувања на употреба или повторувачки трошоци
- Приспособлив за специфични работни процеси
- Можност за нативна 4K генерација
- Open-source флексибилност
- Времиња на генерација мерени во минути, не секунди
- Базична резолуција пониска од конкуренцијата
- Високи VRAM барања за 4K
- Квалитетот на 1080p не се совпаѓа со Sora 2 или Veo 3.1
Правење избор
Изборот меѓу LTX модели и сопственички алтернативи зависи од специфични приоритети. За експериментална работа, privacy-сензитивна содржина или неограничени потреби за генерација, LTX-2 обезбедува неспоредлива вредност. За временски-критична продукција што бара максимален квалитет на 1080p, cloud APIs можат да бидат попогодни.
Како AI генерацијата на видео созрева во 2025, гледаме здрав екосистем што се појавува со и отворени и затворени решенија. LTX-2 придонесот не лежи во надминување сопственички модели во секоја метрика, туку во обезбедување дека професионални алатки за генерација на видео остануваат пристапни на сите креатори, без оглед на буџет или API пристап. Оваа демократизација, дури и со трејдофови, ги шири можностите за креативно изразување и техничка иновација во видео AI.
Дали оваа статија беше корисна?

Damien
Развивач на вештачка интелигенцијаРазвивач на вештачка интелигенција од Лион кој сака да ги претворува сложените концепти на машинско учење во едноставни рецепти. Кога не дебагира модели, ќе го најдете да вози велосипед низ долината Рона.
Поврзани статии
Продолжете со истражување со овие поврзани објави

PixVerse R1: Почетокот на реално време интерактивна AI видео
PixVerse поддржан од Alibaba раскрива R1, прв светски модел способен да генерира 1080p видео што моментално реагира на влез на корисник, отвора врати за бесконечни игри и интерактивен биоскоп.

NVIDIA CES 2026: 4K AI генерирање видео за потрошувачи конечно пристигна
NVIDIA најави 4K AI генерирање видео со RTX поддршка на CES 2026, носејќи професионални можности до потрошувачки GPU со 3x побрзо рендерирање и 60% помалку VRAM.

Моделите за AI видео со отворен код конечно ја стеснуваат разликата
Wan 2.2, HunyuanVideo 1.5 и Open-Sora 2.0 го намалуваат јазот со проприетарните гиганти. Еве што значи тоа за креаторите и претпријатијата.