LTX-2: Innfødt 4K AI-videogenerering på forbruker-GPUer gjennom åpen kildekode
Lightricks lanserer LTX-2 med innfødt 4K-videogenerering og synkronisert lyd, tilbyr åpen kildekode-tilgang på forbrukermaskinvare mens konkurrenter forblir API-låst, selv om med viktige ytelsesavveininger.

LTX-2: Innfødt 4K AI-videogenerering på forbruker-GPUer gjennom åpen kildekode
Lightricks lanserte LTX-2 i oktober 2025, og introduserte innfødt 4K-videogenerering med synkronisert lyd som kjører på forbruker-GPUer. Mens OpenAIs Sora 2 og Googles Veo 3.1 forblir låst bak API-tilgang, tar LTX-2 en annen vei med planer om full åpen kildekode-utgivelse.
Modellen bygger på den opprinnelige LTX Video fra november 2024 og 13-milliarder parameter LTXV-modellen fra mai 2025, og skaper en familie av videogenererings-verktøy tilgjengelig for individuelle skapere.
LTX-modellfamilie-utviklingen
Opprinnelig LTX Video
Fem sekunder med videogenerering på to sekunder på høyspesifikasjons-maskinvare. Grunnmodell ved 768×512 oppløsning.
LTXV 13B
13-milliarder parameter-modell med forbedret kvalitet og kapasitet
LTX-2-lansering
Innfødt 4K-oppløsning ved opptil 50 FPS med synkronisert lydgenerering
Detaljbevaring er overlegen—innfødt generering opprettholder konsekvent kvalitet gjennom hele bevegelsen. Ingen kunstige skarphetartefakter som plager oppskalert opptak.
Et 10-sekunders 4K-klipp krever 9-12 minutter på RTX 4090, sammenlignet med 20-25 minutter på RTX 3090. Genereringstidene øker betydelig ved høyere oppløsninger.
# LTX-modellfamilie spesifikasjoner
ltx_video_original = {
"resolution": "768x512", # Grunnmodell
"max_duration": 5, # sekunder
"fps": range(24, 31), # 24-30 FPS
"diffusion_steps": 20,
"h100_time": "4 sekunder for 5-sekunders video",
"rtx4090_time": "11 sekunder for 5-sekunders video"
}
ltx2_capabilities = {
"resolution": "opp til 3840x2160", # Innfødt 4K
"max_duration": 10, # sekunder bekreftet, 60s eksperimentelt
"fps": "opp til 50",
"synchronized_audio": True,
"rtx4090_4k_time": "9-12 minutter for 10 sekunder"
}Teknisk arkitektur: Diffusjonstransformere i praksis
Enhetlig rammeverk
LTX-Video implementerer Diffusjonstransformere (DiT) for videogenerering, integrerer flere kapasiteter—tekst-til-video, bilde-til-video og videoforlengelse—innenfor et enkelt rammeverk. Arkitekturen prosesserer temporal informasjon toveis, hjelper til med å opprettholde konsistens på tvers av videosekvenser.
Optimalisert diffusjon
Modellen opererer med 8-20 diffusjonstrinn avhengig av kvalitetskrav. Færre trinn (8) muliggjør raskere generering for utkast, mens 20-30 trinn produserer høyere kvalitet utgang. Ingen klassifisererfri veiledning nødvendig—reduserer minne og beregning.
Multimodal betinging
Støtter flere inngangstyper samtidig: tekstprompter, bildeinndata for stiloverføring, flere nøkkelbilder for kontrollert animasjon, og eksisterende video for forlengelse.
Åpen kildekode-strategi og tilgjengelighet
LTX-2s utvikling gjenspeiler en bevisst strategi for å demokratisere video-AI. Mens konkurrenter begrenser tilgang gjennom APIer, tilbyr Lightricks flere tilgangsbaner.
- ✓GitHub-repositorium: Komplett implementeringskode
- ✓Hugging Face Hub: Modellvekter kompatible med Diffusers-biblioteket
- ✓Plattformintegrasjoner: Fal.ai, Replicate, ComfyUI-støtte
- ✓LTX Studio: Direkte nettlesertilgang for eksperimentering
Etiske treningsdata
Modellene ble trent på lisensierte datasett fra Getty Images og Shutterstock, sikrer kommersiell levedyktighet—en viktig forskjell fra modeller trent på nett-skrapet data med uklar opphavsrettstatus.
# Bruke LTX-Video med Diffusers-biblioteket
from diffusers import LTXVideoPipeline
import torch
# Initialiser med minneoptimalisering
pipe = LTXVideoPipeline.from_pretrained(
"Lightricks/LTX-Video",
torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
# Generer med konfigurerbare trinn
video = pipe(
prompt="Luftfoto av fjelllandskap ved soloppgang",
num_inference_steps=8, # Rask utkastmodus
height=704,
width=1216,
num_frames=121, # ~4 sekunder ved 30fps
guidance_scale=1.0 # Ingen CFG nødvendig
).framesMaskinvarekrav og virkelig ytelse
Faktisk ytelse avhenger sterkt av maskinvarekonfigurasjon. Velg oppsettet ditt basert på dine spesifikke behov og budsjett.
GPUer: RTX 3060, RTX 4060
- Kapasitet: 720p-1080p utkast ved 24-30 FPS
- Bruksområde: Prototyping, sosiale medier-innhold
- Begrensninger: Kan ikke håndtere 4K-generering
GPUer: RTX 4090, A100
- Kapasitet: Innfødt 4K uten kompromisser
- Ytelse: 10-sekunders 4K på 9-12 minutter
- Bruksområde: Produksjonsarbeid som krever maksimal kvalitet
Ytelsesvirkelighetssjekk▼
- 768×512 grunnlinje: 11 sekunder på RTX 4090 (sammenlignet med 4 sekunder på H100)
- 4K-generering: Krever nøye minnehåndtering selv på høyspesifikasjons-kort
- Kvalitet vs hastighet: Brukere må velge mellom rask lavoppløsning eller langsom høyoppløsning utgang
Avanserte funksjoner for innholdsskapere
Videoforlengelses-kapasitet
LTX-2 støtter toveis videoforlengelse, verdifullt for plattformer fokusert på innholdsmanipulering:
# Produksjonspipeline for videoforlengelse
from ltx_video import LTXPipeline
pipeline = LTXPipeline(model="ltx-2", device="cuda")
# Generer innledende segment
initial = pipeline.generate(
prompt="Robot utforsker gamle ruiner",
resolution=(1920, 1080),
duration=5
)
# Utvid med nøkkelbildeveiledning
extended = pipeline.extend_video(
video=initial,
direction="forward",
keyframes=[
{"frame": 150, "prompt": "Robot oppdager artefakt"},
{"frame": 300, "prompt": "Artefakt aktiveres"}
]
)Denne utvidelseskapasiteten stemmer godt med videomanipulasjonsplattformer som Lengthen.ai, muliggjør innholdsekspansjon samtidig som visuell konsistens opprettholdes.
LTX-2 genererer lyd under videoskaping i stedet for som etterbehandling. Modellen justerer lyd med visuell bevegelse—raske bevegelser utløser tilsvarende lydaksenter, skaper naturlige audiovisuelle forhold uten manuell synkronisering.
Nåværende konkurranseanalyse (november 2025)
- Eneste åpen kildekode-modell med innfødt 4K
- Kjører på forbrukermaskinvare—ingen API-avgifter
- Komplett lokal kontroll og personvern
- Tilpassbar for spesifikke arbeidsflyter
- Langsommere genereringstider enn skyløsninger
- Lavere grunnoppløsning (768×512) enn konkurrenter
- Krever betydelig lokal GPU-investering
- Kvalitet ved 1080p matcher ikke Sora 2
OpenAI Sora 2
Lansert: 30. september 2025
- 25-sekunders videoer med lyd
- 1080p innfødt, utmerket detaljer
- ChatGPT Pro-abonnement
- Bare sky-prosessering
SoulGen 2.0
Lansert: 23. november 2025
- Bevegelsesnøyaktighet: MPJPE 42.3mm
- Visuell kvalitet: SSIM 0.947
- Sky-prosessering påkrevd
Google Veo 3.1
Lansert: Oktober 2025
- 8s grunnlag, utvidbar til 60s+
- Høy kvalitet på TPU-infrastruktur
- API-tilgang med hastighetsbegrensninger
LTX-2
Lansert: Oktober 2025
- Innfødt 4K ved 50 FPS
- Åpen kildekode, kjører lokalt
- 10s grunnlag, eksperimentell 60s
Praktiske implementeringshensyn
- Personvernkritiske applikasjoner som krever lokal prosessering
- Ubegrenset generering uten per-bruk kostnader
- Tilpassede arbeidsflyter som trenger modellmodifisering
- Forskning og eksperimentering
- Langsiktig produksjon med høye volumsbehov
- Tidssensitiv produksjon som krever rask snuoperasjon
- Prosjekter som trenger konsekvent 1080p+ kvalitet
- Begrensede lokale GPU-ressurser
- Engangsgenerering der API-kostnader er akseptable
- Behov for umiddelbar bedriftsstøtte
Påvirkning av åpen kildekode-økosystemet
Fellesskapsinnovasjon
LTX-modellene har skapt omfattende fellesskapsutvikling, demonstrerer kraften til åpen kildekode-AI.
- ✓ComfyUI-noder for visuell arbeidsflytsoppretting
- ✓Finjusterte varianter for spesifikke stiler og bruksområder
- ✓Optimaliseringsprosjekter for AMD og Apple Silicon
- ✓Integrasjonsbiblioteker for forskjellige programmeringsspråk
Denne økosystemveksten demonstrerer verdien av åpen kildekode-utgivelse, selv mens de fullstendige LTX-2-vektene venter på offentlig tilgjengelighet (tidslinje avventer offisiell kunngjøring).
Fremtidig utvikling og veikart
Full vektutgivelse
Komplette LTX-2-modellvekter for fellesskapsbruk (dato uspesifisert)
Utvidede kapasiteter
Generering utover 10 sekunder med forbedret minneeffektivitet for forbruker-GPUer
Fellesskapsdrevet evolusjon
Mobiloptimalisering, sanntidsforhåndsvisninger, forbedrede kontroller og spesialiserte varianter
Konklusjon: Forstå avveiningene
LTX-2 tilbyr en distinkt tilnærming til AI-videogenerering, prioriterer tilgjengelighet over topp-ytelse. For skapere og plattformer som jobber med videoforlengelse og manipulering, gir den verdifulle kapasiteter til tross for begrensninger.
- Komplett lokal kontroll og personvern
- Ingen bruksbegrensninger eller løpende kostnader
- Tilpassbar for spesifikke arbeidsflyter
- Innfødt 4K-genereringskapasitet
- Åpen kildekode-fleksibilitet
- Genereringstider målt i minutter, ikke sekunder
- Grunnoppløsning lavere enn konkurrenter
- Høye VRAM-krav for 4K
- Kvalitet ved 1080p matcher ikke Sora 2 eller Veo 3.1
Å ta valget
Valget mellom LTX-modeller og proprietære alternativer avhenger av spesifikke prioriteter. For eksperimentelt arbeid, personvernsensitivt innhold eller ubegrensede genereringsbehov, gir LTX-2 uovertruffen verdi. For tidskritisk produksjon som krever maksimal kvalitet ved 1080p, kan sky-APIer være mer passende.
Etter hvert som AI-videogenerering modnes i 2025, ser vi et sunt økosystem dukke opp med både åpne og lukkede løsninger. LTX-2s bidrag ligger ikke i å overgå proprietære modeller i hver metrikk, men i å sikre at profesjonelle videogenereringsverktøy forblir tilgjengelige for alle skapere, uavhengig av budsjett eller API-tilgang. Denne demokratiseringen, selv med avveininger, utvider mulighetene for kreativt uttrykk og teknisk innovasjon i video-AI.
Var denne artikkelen nyttig?

Damien
KI-utviklerKI-utvikler fra Lyon som elsker å gjøre komplekse ML-konsepter om til enkle oppskrifter. Når han ikke feilsøker modeller, finner du ham på sykkel gjennom Rhône-dalen.
Relaterte artikler
Fortsett å utforske med disse relaterte innleggene

Kandinsky 5.0: Russlands åpen kildekode-svar på AI-videogenerering
Kandinsky 5.0 bringer 10-sekunders videogenerering til forbruker-GPU-er med Apache 2.0-lisens. Vi utforsker hvordan NABLA attention og flow matching gjør dette mulig.

TurboDiffusion: Gjennombruddet for sanntids AI-videogenerering
ShengShu Technology og Tsinghua University presenterer TurboDiffusion, som oppnår 100-200x raskere AI-videogenerering og innleder æraen med sanntidsskapelse.

Alibaba Wan2.6: Referansevideo setter ansiktet ditt inn i AI-genererte verdener
Alibabas nyeste AI-videomodell introduserer referanse-til-video-generering, som lar deg bruke ditt eget utseende og stemme i AI-skapt innhold. Her er hva dette betyr for innholdsskapere.