★ FEATURED ARTICLE 【免费下载链接】LTX-2.3-Multiple-Subject-Reference项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/LiconStudio/LTX-2.3-Multiple-Subject-Reference点击查看免费下载LTX-2.3-Multiple-Subject-Reference是 Licon 团队基于 LTX-2.3 视频模型推出的多主体参考Multiple Subject ReferenceMSR视频生成 LoRA。它支持同时输入 2~5 张参考图把多张静态图转换成与目标视频共享表示空间的伪视频序列让角色、道具、场景在视频中保持一致无需额外编码器或融合模块。本仓库自带12 组验证案例动漫农场、古装追逐、便利店对白、江南水乡、赛车漂移、科幻拥抱……本文带你逐组解析这些案例看清多主体参考视频生成到底能做什么、怎么做。一、项目简介3 个模型文件 2 套工作流 12 组案例仓库结构非常清爽核心内容如下文件 / 目录说明LTX-2.3-Licon-MSR-V1.safetensorsMSR V1 版 LoRA 权重LTX-2.3-Licon-MSR-V2.safetensorsMSR V2 版 LoRA 权重推荐一致性与稳定性更强LTX2.3-Licon-MSR-test_version.safetensors测试版权重LTX-2.3_MSR_sample_workflow_V1.jsonV1 示例 ComfyUI 工作流LTX-2.3_MSR_sample_workflow_V2.jsonV2 示例 ComfyUI 工作流validition_v1/V1 版 8 组验证案例01~08Validition_V2/V2 版 4 组验证案例01~04含 V1/V2 对比视频validation/早期基础验证素材参考图 对比视频技术要点详见 README.mdToken 级参考保留多张参考图被编码为视频 latent以 token 粒度保留细节而不是压缩成单一 embedding原生自注意力检索目标视频 token 通过模型已有的自注意力机制直接访问参考 token零额外架构灵活的角色分工2~5 张参考图分别承载身份、道具、场景背景、局部纹理、多视角等不同语义角色关系式构图按提示词描述动作交互递、扶、推、空间关系左右、前后景与时间结构开始→过程→结果 使用前提需要 ComfyUI 并安装配套的 ComfyUI-Licon-MSR 插件仓库内自带的示例工作流可直接导入测试。二、12 组案例总览#目录场景主题参考图角色风格V1-01validition_v1/01/烟雨江南古镇相遇同行古装男子 古装女子 场景古装写实V1-02validition_v1/02/雨后水乡巷弄两人对白古装女子 古装男子 场景古装电影感V1-03validition_v1/03/悬疑风男子独白单人角色写实悬疑V1-04validition_v1/04/未来居所舱内拥抱安慰女子 男子 房间科幻温情V1-05validition_v1/05/红色卡通跑车赛道漂移赛车多角度 场景3D 卡通V1-06validition_v1/06/农场老人与山羊、小猪农夫 山羊 小猪 农场动漫V1-07validition_v1/07/江南小巷古装追逐一镜到底古装男子 古装女子 场景古装写实V1-08validition_v1/08/高速追逐长镜头强运动古装女子 古装男子 场景古装写实V2-01Validition_V2/01/夜间便利店醉酒男子与店员对白男子 店员 店内场景实拍自然质感V2-02Validition_V2/02/黄昏麦田小木屋递水女子 男子 场景写实暖调V2-03Validition_V2/03/中式园林石亭古琴对望男子 女子 园林场景古装写实V2-04Validition_V2/04/V1/V2 效果对比验证3 张参考图对比示例每组案例都包含参考图人物/道具/场景 prompt.txt 生成的 mp4 视频是一个完整的输入 → 输出样板。三、古装江湖系列从相遇对白到高速追逐古装场景是多主体参考最吃一致性的赛道——长发、广袖、玉饰、披帛在运动中的表现直接考验参考保留能力。1. 烟雨江南古镇邂逅validition_v1/01、02validition_v1/01/prompt.txt 中三张参考图分别锁定酒红长袍男子 RN、暗绿鱼尾长裙女子 WV、烟雨江南水乡场景。提示词按WV 提裙走来 → RN 微笑搭话 → 两人并肩同行 → 镜头绕到身后、身影消失在巷尽头的时序展开。同场景的英文版 validition_v1/02/prompt.txt 写得更像电影分镜a 10-second cinematic two-person dialogue scene明确指定了medium two-shot起幅、缓慢 dolly 前推加轻微环绕运镜并点名浅景深、柔雾、雨湿地面反光。2. 古装追逐长镜头15 秒一镜到底validition_v1/07、08这两组是全仓库运动强度最高的案例。validition_v1/07/prompt.txt 与 validition_v1/08/prompt.txt 都强调15-second one-shot video, no cuts15 秒一镜到底不切镜头镜头从垂柳后快速推入巷内降低贴地跟随衣摆与脚步再升起环绕女子绿纱与长裙、男子红袍与黑毛领在强风中大幅飘动水花溅起、灯笼倒影破碎结尾女子急停旋身绿裙在湿石板上划出圆弧两人面对面凝视提示词反复强调No cuts, no face change, no costume change——这正是多主体参考模型最需要守住的三件事镜头结构、脸部、服装。3. 中式园林古琴对望Validition_V2/03Validition_V2/03/prompt.txt 展示了一个更静的多主体场景石桥上青衣男子走向亭内抚琴的浅蓝长裙女子。亮点在于提示词对镜头运动幅度做了量化——The camera slowly pushes in by 18%这种百分比推镜写法值得直接抄。台词也带情绪标注gently reassuring, soft and soothing, sweet and tender tone。四、日常对白场景便利店醉酒戏Validition_V2/01Validition_V2/01/prompt.txt 是 12 组里对白信息密度最高的案例也是 V2 版的招牌演示参考图分工图 1 醉酒灰西装男子、图 2 深蓝制服店员、图 3 夜间罗森便利店收银台场景提示词写成完整剧本中景锁定 → 图 1 摇晃着说「我……我要……那个……水……」→ 切图 2 近景「您还好吗要不要先坐下」→ 切回双人中景 → 过肩镜头收尾每句台词都标注了说话方式与音色喃喃说/哽咽说/软糯音/气音这对带音频生成的 LTX 系列非常关键环境细节柜台灯管微微嗡响门外夜色静默该目录同时保留了 V1_1.mp4、V1_2.mp4、V1_3.mp4 三版 V1 采样与 V2.mp4方便直接横向对比版本差异。同系列的黄昏麦田递水戏Validition_V2/02/结构类似镜头缓慢推进 20% → 男子递水 → 指尖轻触杯面 → 台词 情绪标注暖金色调贯穿始终。五、动漫与 3D 卡通风格农场与赛车1. 动漫农场农夫 山羊 小猪 环境四参考validition_v1/06validition_v1/06/prompt.txt 是四图参考的完整示范参考角色分工写在开头Farmer: elderly farmer with straw hat... Goat: white goat with a golden bell... Pig: round and adorable pink pig... Farm: green grassy farm with wooden fences...随后是固定广角镜头 动作编排农夫走到左侧羊圈摸山羊铃铛轻响→ 转身去右侧猪舍拍小猪 → 小猪醒来绕他一圈蹭腿。结尾连续两条硬约束Maintain the anime style throughout, do not change the character designs, proportions, colors...并声明Low motion低运动仅呼吸级微动。低运动 强参考锁定是动漫风格出片稳定的一大技巧。2. 红色卡通跑车赛道漂移validition_v1/05validition_v1/05/prompt.txt 验证同一物体多角度参考的能力对同一辆红色敞篷卡通跑车给出正面、侧面、背面多角度参考图要求视频以多视角特写开场随后从静止起步、加速、过弯漂移全程consistent car design throughout。目录中保留了两版输出 video.mp4 与 video2.mp4可对比同一提示词多次采样的稳定性。六、科幻与悬疑独白、拥抱与未来居所悬疑独白validition_v1/03/单参考图 台词式提示词男子黑色短发、细框眼镜、炭灰长款大衣以低沉压抑的语调说出真正的鬼往往就在你身后……或者就是你身边的人。提示词精确到句间停顿 0.4 秒与最后一句保持平直但紧张的收束感还特别声明不要环境音只要人声。科幻拥抱validition_v1/04/未来感居住舱内金发男女的安慰拥抱戏提示词直接给出时间轴分镜【00-05】镜头推进…【05-10】镜头环绕…【10-15】横移…配合衣物摩擦声、轻泣声、心跳声的音效说明是写镜头语言的一个优秀模板。七、V1 vs V2升级到底改了什么根据 README.md 的 V2 发布说明升级集中在三个方面一致性Consistency角色身份、服装、道具与场景细节保留更好身份漂移与参考属性丢失明显减少稳定性Stability多次采样结果更可靠闪烁、时序不一致等伪影减少复杂多主体构图更稳场景逻辑Scene Logic对提示词中的空间/动作关系理解更好主体站位与交互更自然从视频开头到结尾的时间推进更连贯仓库内三组官方对比可直接观看对比V1V2Comparison 1Validition_V2/01/V1_1.mp4Validition_V2/01/V2.mp4Comparison 2Validition_V2/02/V1.mp4Validition_V2/02/V2.mp4Comparison 3Validition_V2/04/v1.mp4Validition_V2/04/V2.mp4八、多主体参考视频生成实用技巧综合 README 与 12 组案例的提示词写法总结出 5 条可直接套用的经验参考图按角色分工描述每张图负责什么身份/道具/场景/纹理/视角要在提示词里点明例如图 1 是人物、图 3 是场景描述要精确但克制README 明确提示描述过多或过少都会降低一致性参考案例的写法是外观特征 情绪 动作三段式镜头运动量化像案例中pushes in by 18%、slowly pushes in 20%这样给出幅度比缓慢推镜这类模糊描述更容易出片高运动场景用 50 fps追逐、漂移类案例建议提高帧率让运动更连贯复杂多主体交互多次采样V2-01 保留了 V1_1/V1_2/V1_3 三版采样就是这个原因选最好的那条九、快速上手与文件导航仓库为只读资源库本地体验可先克隆再导入 ComfyUIgit clone https://gitcode.com/hf_mirrors/LiconStudio/LTX-2.3-Multiple-Subject-Reference推荐体验路径安装 ComfyUI 并配置 LTX-2.3 基础模型安装 ComfyUI-Licon-MSR 插件导入 LTX-2.3_MSR_sample_workflow_V2.json加载 LTX-2.3-Licon-MSR-V2.safetensors按 Validition_V2/01/ 的人物 人物 场景三图结构准备自己的参考图参考 prompt.txt 的剧本式写法组织提示词对白标注情绪与音色对照本文第七节的对比视频直观感受 V2 的一致性提升核心文件速查模型权重见仓库根目录的.safetensors文件12 组案例分别位于 validition_v1/ 与 Validition_V2/完整技术说明与版本对比见 README.md。赞分享【免费下载链接】LTX-2.3-Multiple-Subject-Reference项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/LiconStudio/LTX-2.3-Multiple-Subject-Reference点击查看免费下载相关推荐LTX-2.3-Multiple-Subject-Reference 完全解析一款让多主体角色永不变脸的多参考视频生成 LoRALTX 2.3 Multiple Subject Reference 完全解析一款让多主体角色永不变脸的多参考视频生成 LoRA LTX 2.3 MLTX-2.3-Multiple-Subject-Reference 参考图组合技巧2~5 张图的角色分工——主体、道具、背景与纹理全覆盖LTX 2.3 Multiple Subject Reference 参考图组合技巧2~5 张图的角色分工——主体、道具、背景与纹理全覆盖 LTX 2.3 MLTX-2.3-Multiple-Subject-Reference 提示词写作技巧6 个锁定多主体身份与场景逻辑的 Prompt 写法LTX 2.3 Multiple Subject Reference 提示词写作技巧6 个锁定多主体身份与场景逻辑的 Prompt 写法 LTX 2.3 Mu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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