LTX-2: Native 4K AI-Videogeneratie op Consumer GPU's via Open Source

# LTX modelfamilie specificaties
ltx_video_original = {
    "resolution": "768x512",  # Basismodel
    "max_duration": 5,  # seconden
    "fps": range(24, 31),  # 24-30 FPS
    "diffusion_steps": 20,
    "h100_time": "4 seconden voor 5-seconden video",
    "rtx4090_time": "11 seconden voor 5-seconden video"
}
 
ltx2_capabilities = {
    "resolution": "tot 3840x2160",  # Native 4K
    "max_duration": 10,  # seconden bevestigd, 60s experimenteel
    "fps": "tot 50",
    "synchronized_audio": True,
    "rtx4090_4k_time": "9-12 minuten voor 10 seconden"
}

# LTX-Video gebruiken met Diffusers-bibliotheek
from diffusers import LTXVideoPipeline
import torch
 
# Initialiseer met geheugenoptimalisatie
pipe = LTXVideoPipeline.from_pretrained(
    "Lightricks/LTX-Video",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
 
# Genereer met configureerbare stappen
video = pipe(
    prompt="Luchtfoto van berglandschap bij zonsopgang",
    num_inference_steps=8,  # Snelle conceptmodus
    height=704,
    width=1216,
    num_frames=121,  # ~4 seconden op 30fps
    guidance_scale=1.0  # Geen CFG nodig
).frames

# Productiepipeline voor video-uitbreiding
from ltx_video import LTXPipeline
 
pipeline = LTXPipeline(model="ltx-2", device="cuda")
 
# Genereer initieel segment
initial = pipeline.generate(
    prompt="Robot verkent oude ruïnes",
    resolution=(1920, 1080),
    duration=5
)
 
# Breid uit met keyframe-begeleiding
extended = pipeline.extend_video(
    video=initial,
    direction="forward",
    keyframes=[
        {"frame": 150, "prompt": "Robot ontdekt artefact"},
        {"frame": 300, "prompt": "Artefact wordt geactiveerd"}
    ]
)