Lightricks/ComfyUI-LTXVideo
GitHub: Lightricks/ComfyUI-LTXVideo
为ComfyUI提供LTX-2视频生成模型的高级扩展节点集合，支持文本/图像生成视频、多条件控制及两阶段上采样。
Stars: 3218 | Forks: 329
# ComfyUI-LTXVideo
[](https://github.com/Lightricks/LTX-2)
[](https://ltx.io/model)
[](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3)
[](https://github.com/Lightricks/LTX-2/tree/main/packages/ltx-trainer)
[](https://app.ltx.studio/ltx-2-playground/i2v)
[](https://videos.ltx.io/LTX-2/grants/LTX_2_Technical_Report_compressed.pdf)
[](https://discord.gg/ltxplatform)
一组强大的自定义节点集合，旨在扩展 ComfyUI 对 LTX-2 视频生成模型的支持能力。
LTX-2 已集成到 ComfyUI 核心（[查看此处](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/tree/master/comfy/ldm/lightricks)），所有 ComfyUI 用户均可直接使用。本仓库托管了额外的节点和工作流，助您充分利用 LTX-2 的高级功能。
**欲了解更多关于 LTX-2 的信息**，请查看 [LTX-2 主仓库](https://github.com/Lightricks/LTX-2)以获取模型详情和更多资源。
## 前置条件
在 ComfyUI 中开始使用 LTX-2 工作流之前，请确保您具备以下条件：
* 已安装 ComfyUI（在此下载](https://www.comfy.org/download)）
* 拥有 32GB+ 显存的 CUDA 兼容 GPU
* 100GB+ 的可用磁盘空间（用于存放模型和缓存）
## 快速开始 🚀
我们推荐使用 Comfy Manager 中提供的 LTX-2 工作流。
1. 打开 ComfyUI
2. 点击 Manager 按钮（或按 Ctrl+M）
3. 选择 Install Custom Nodes
4. 搜索 “LTXVideo”
5. 点击 Install
6. 等待安装完成
7. 重启 ComfyUI
节点将出现在您的节点菜单中的 “LTXVideo” 类别下。所需的模型将在首次使用时自动下载。
## 示例工作流
ComfyUI-LTXVideo 安装包中包含几个示例工作流。
您可以在以下位置查看所有内容：
```
ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo/example_workflows/
```
LTX-2.3 工作流：
* [`文本/图像生成视频 完整/蒸馏模型；单阶段`](./example_workflows/2.3/LTX-2.3_T2V_I2V_Single_Stage_Distilled_Full.json)
* [`文本/图像生成视频 蒸馏模型；两阶段（含上采样）`](./example_workflows/2.3/LTX-2.3_T2V_I2V_Two_Stage_Distilled.json)
* [`IC-LoRA 蒸馏模型 深度 + 人体姿态 + 边缘`](./example_workflows/2.3/LTX-2.3_ICLoRA_Union_Control_Distilled.json)
* [`IC-LoRA 蒸馏模型 I2V 运动追踪`](./example_workflows/2.3/LTX-2.3_ICLoRA_Motion_Track_Distilled.json)
旧版工作流 (LTX-2.0)：
* [`文本生成视频 完整模型`](./example_workflows/2.0/LTX-2_T2V_Full_wLora.json)
* [`文本生成视频 蒸馏模型 (快速)`](./example_workflows/2.0/LTX-2_T2V_Distilled_wLora.json)
* [`图像生成视频 完整模型`](./example_workflows/2.0/LTX-2_I2V_Full_wLora.json)
* [`图像生成视频 蒸馏模型 (快速)`](./example_workflows/2.0/LTX-2_I2V_Distilled_wLora.json)
* [`视频生成视频 细化器`](./example_workflows/2.0/LTX-2_V2V_Detailer.json)
* [`IC-LoRA 蒸馏模型（深度 + 人体姿态 + 边缘）`](./example_workflows/2.0/LTX-2_ICLoRA_All_Distilled.json)
* [`IC-LoRA 蒸馏模型 配合降采样参考 Latent`](./example_workflows/2.0/LTX-2_ICLoRA_All_Distilled_ref0.5.json)
## Union IC-LoRA 模型
我们引入了一个新的 **Union IC-LoRA** 模型，它将深度和边缘控制条件结合到一个统一的 LoRA 中。
### 关键特性
- **统一控制**：单个 LoRA 支持多种控制条件（深度或边缘）。
- **降采样 Latent 处理**：联合 LoRA 在降采样后的 Latent 尺寸上运行，这减少了显存占用并显著加快了推理速度，同时保持了质量。
### 工作原理
联合 LoRA 经过训练，能够在单个模型中理解并响应两种控制信号（深度图和边缘图）。该模型学会了：
1. **解析多种条件**：识别输入中存在的控制信号
2. **在降低的分辨率下处理**：在降采样后的 Latent 上工作以提高效率
## 必需模型
下载以下模型：
**LTX-2.3 模型 Checkpoint** - 选择并下载以下模型之一到 `COMFYUI_ROOT_FOLDER/models/checkpoints` 文件夹。
* [`ltx-2.3-22b-dev.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3/blob/main/ltx-2.3-22b-dev.safetensors)
* [`ltx-2.3-22b-distilled.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3/blob/main/ltx-2.3-22b-distilled.safetensors)
**空间上采样器** - 本仓库中当前的两阶段 Pipeline 实现所需。下载到 `COMFYUI_ROOT_FOLDER/models/latent_upscale_models` 文件夹。
* [`ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3/blob/main/ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors)
* [`ltx-2.3-spatial-upscaler-x1.5-1.0.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3/blob/main/ltx-2.3-spatial-upscaler-x1.5-1.0.safetensors)
**时间上采样器** - 本仓库中当前的两阶段 Pipeline 实现所需。下载到 `COMFYUI_ROOT_FOLDER/models/latent_upscale_models` 文件夹。
* [`ltx-2.3-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3/blob/main/ltx-2.3-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensors)
**蒸馏 LoRA (Distilled LoRA)** - 本仓库中当前的两阶段 Pipeline 实现所需（DistilledPipeline 和 ICLoraPipeline 除外）。下载到 `COMFYUI_ROOT_FOLDER/models/loras` 文件夹。
* [`ltx-2.3-22b-distilled-lora-384.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3/blob/main/ltx-2.3-22b-distilled-lora-384.safetensors)
**Gemma 文本编码器** 将仓库中的所有文件下载到 `COMFYUI_ROOT_FOLDER/models/text_encoders/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized`。
* [`Gemma 3`](https://huggingface.co/google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized)
**LoRAs** 选择并下载到 `COMFYUI_ROOT_FOLDER/models/loras` 文件夹。
* [`ltx-2.3-22b-ic-lora-union-control-ref0.5.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3-22b-IC-LoRA-Union-Control/blob/main/ltx-2.3-22b-ic-lora-union-control-ref0.5.safetensors)
* [`ltx-2.3-22b-ic-lora-motion-track-control-ref0.5.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3-22b-IC-LoRA-Motion-Track-Control/blob/main/ltx-2.3-22b-ic-lora-motion-track-control-ref0.5.safetensors)
* [`ltx-2-19b-ic-lora-detailer.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-IC-LoRA-Detailer/blob/main/ltx-2-19b-ic-lora-detailer.safetensors)
* [`ltx-2-19b-ic-lora-pose-control.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-IC-LoRA-Pose-Control/blob/main/ltx-2-19b-ic-lora-pose-control.safetensors)
* [`ltx-2-19b-lora-camera-control-dolly-in.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-LoRA-Camera-Control-Dolly-In/blob/main/ltx-2-19b-lora-camera-control-dolly-in.safetensors)
* [`ltx-2-19b-lora-camera-control-dolly-left.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-LoRA-Camera-Control-Dolly-Left/blob/main/ltx-2-19b-lora-camera-control-dolly-left.safetensors)
* [`ltx-2-19b-lora-camera-control-dolly-out.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-LoRA-Camera-Control-Dolly-Out/blob/main/ltx-2-19b-lora-camera-control-dolly-out.safetensors)
* [`ltx-2-19b-lora-camera-control-dolly-right.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-LoRA-Camera-Control-Dolly-Right/blob/main/ltx-2-19b-lora-camera-control-dolly-right.safetensors)
* [`ltx-2-19b-lora-camera-control-jib-down.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-LoRA-Camera-Control-Jib-Down/blob/main/ltx-2-19b-lora-camera-control-jib-down.safetensors)
* [`ltx-2-19b-lora-camera-control-jib-up.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-LoRA-Camera-Control-Jib-Up/blob/main/ltx-2-19b-lora-camera-control-jib-up.safetensors)
* [`ltx-2-19b-lora-camera-control-static.safetensors`](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-LoRA-Camera-Control-Static/blob/main/ltx-2-19b-lora-camera-control-static.safetensors)
## 高级技巧
### 低显存 (Low VRAM)
* 对于显存较低的系统，您可以使用 [low_vram_loaders.py](./low_vram_loaders.py) 中的模型加载节点。这些节点可确保正确的执行顺序并执行模型卸载，以便生成过程能够适应 32 GB 的显存。
* 使用 --reserve-vram ComfyUI 参数：`python -m main --reserve-vram 5`（或其他以 GB 为单位的数字）。
* 有关在 ComfyUI 中使用 LTX-2 模型、工作流和节点的完整信息，请访问我们的 [开源文档](https://docs.ltx.video/open-source-model/integration-tools/comfy-ui)。
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