ComfyUI-LTXVideo 安装使用指南：从零到跑通 LTX-2 视频生成只需 4 步

ComfyUI-LTXVideo 安装使用指南从零到跑通 LTX-2 视频生成只需 4 步【免费下载链接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideoComfyUI-LTXVideo 是一组面向 ComfyUI 的自定义节点专门扩展 Lightricks LTX-2 视频生成模型的高级能力帧条件控制、多模态引导、分块融合采样、HDR 输出等。LTX-2 的基础支持已经内置在 ComfyUI 核心里这个仓库补齐了其余的节点和现成工作流。适合已经装好 ComfyUI、想在本机做出高质量视频含音频的新手和进阶用户。它到底能帮你做什么先看看哪些场景会用到它判断值不值得折腾文字/图片生成带声音的视频LTX-2 是音视频联合模型一条提示词可以同时产出视频轨道和音频轨道无需后期配音。给视频动手术通过 IC-LoRA 系列节点做局部重绘inpaint、扩画幅outpaint、运动轨迹控制sparse motion tracks甚至 Dub-It 换台词——口型、音频一起重生成还保留说话人身份。把老素材升级SDR 视频升成 ACEScct HDR 并导出 EXR 序列低分辨率片段用 Pixel Spatial Upscaler 以生成方式重渲染出 2×/4× 细节而非单纯插值。超出一屏的大画布LTXVTiledFusionSampler在重叠空间分块上共享同一张 latent 画布逐步去噪可以做出 FullHD、4K 甚至 8K 的输出详见 tiled_fusion_sampler.md。纯音频生成LTXVAudioOnlyModel把模型切成只跑音频通道的模式文字直接生成音频不需要任何视频输出。开工前确认 3 件事本机已装好 ComfyUI版本够新即可LTX-2 相关代码已在 ComfyUI 核心内。一块 CUDA 显卡32GB 以上显存磁盘预留100GB给模型和缓存。能稳定访问模型下载源下面第 3 步要拉好几个 GB 的权重。低于 32GB 显存也别慌后文实用技巧里给了低显存路线。4 步完成安装第 1 步拿到节点。推荐走 ComfyUI Manager打开 ComfyUI按 CtrlM 打开 Manager选择 Install Custom Nodes搜索 LTXVideo点安装完成后重启 ComfyUI。如果你习惯手动管理克隆到自定义节点目录并装依赖git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-LTXVideocd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo pip install -r requirements.txt依赖里包含colour-science、openimageio、diffusers、transformers[timm]等requirements.txt一次装全不用逐个敲。第 2 步确认节点注册成功。重启后在节点菜单里应能看到 LTXVideo 分类里面就是采样器、引导器、HDR 工具等全部节点。第 3 步下载模型。打开任意一个示例工作流后ComfyUI 的 Workflow Overview 面板会列出 Missing Models点Download all它会自动把权重放进正确的ComfyUI/models/子目录一次下载长期复用。如果你想手动下载LTX-2.3 体系需要这几组文件主模型二选一ltx-2.3-22b-dev.safetensors或ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensors放models/checkpoints空间上采样器ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors放models/latent_upscale_models时间上采样器ltx-2.3-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensors同样放models/latent_upscale_models蒸馏 LoRAltx-2.3-22b-distilled-lora-384-1.1.safetensors放models/loras文本编码器Gemma 3 的gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized全套文件放models/text_encoders/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized。第 4 步打开一个示例工作流验证节点全部点亮没有红色缺失项装完即可开工。首次运行跑通第一条视频以仓库自带的 example_workflows/2.5/LTX-2.5_T2V_I2V_Two_Stage_Distilled.json 为例这是官方标注 Start here 的两阶段文/图生视频图第一阶段基础分辨率生成视频音频第二阶段 2× 空间上采样再跑 3 步精修。ComfyUI 里Workflow → Open选择上面这个.json或直接拖进画布。Workflow Overview 面板里补齐 Missing Models点 Download all只做一次。在 Inputs 区域填提示词可选放一张首帧图、设置时长注意帧数必须是 1 8 的整数倍这是模型的硬性约束。点Run。默认参数就是按低显存机器调好的跑通了再谈优化。这条图的每个子图布局都是统一的加载模型 → 输入 → 预处理 → 采样 → 解码所以换其他示例工作流时不用重新学。更多选择可以看 example_workflows/2.5/README.md里面有一棵我该用哪条工作流的决策树只出音频走 T2A、要跟音频走 A2V、改外观走 V2V IC-LoRA、4K/8K 走 Tiled Fusion 系列。实用技巧显存、提速与常见坑显存吃紧换成工作流里的低显存加载器节点low_vram_loaders.py 提供的LowVRAMCheckpointLoader等它按正确顺序执行并做模型卸载保证 32GB 显存装得下启动参数再加--reserve-vram例如python -m main --reserve-vram 5给系统留 5GB。有富余显存就放大解码分块2.5 系列工作流图内 Decode 注释写明了——解码 tile 越大越少跑得越快但吃显存按你的卡调整。想要更快优先选 distilled蒸馏模型/LoRA采样步数只有几步专为快速迭代设计两阶段图适合最终出片单阶段图适合预览。Tiled Fusion 写提示词有讲究上采样/精修阶段的提示词只描述光线、色调、胶片感、锐度这类风格不要点名画面里的具体物体——否则升级后你点名的细节会被盖进每个空间分块里。提示词增强嫌原始提示词生成效果一般可用LTXVPromptEnhancer配合 Gemma 编码器做扩写系统提示词模板在 system_prompts/ 里。想加自己的节点注册入口在 nodes_registry.py采样器基类逻辑在 easy_samplers.py条件组装参考 dynamic_conditioning.py。排障速查Q重启 ComfyUI 后节点菜单里没有 LTXVideo 分类先确认仓库落在ComfyUI/custom_nodes/下且依赖装过了pip install -r requirements.txt然后看启动日志有无 import 报错——多半是依赖版本问题升级transformers到 4.50 以上通常能解决。Q运行时报显存不足OOM按顺序处理换单阶段工作流 → 换成低显存加载器节点 → 启动加--reserve-vram→ 降低输出分辨率和时长。32GB 显存是官方基线线低于此值基本要靠低显存加载器撑。QWorkflow Overview 一直提示 Missing Models说明权重没落进对应的models/子目录主模型在checkpoints上采样器在latent_upscale_modelsLoRA 在lorasGemma 编码器在text_encoders/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized。直接点面板里的 Download all 让 ComfyUI 自己摆位置最省心。Q生成出来的视频帧数/时长和我设的不一样两回事帧数必须是 1 8 的整数倍不合法会被调整时长是 fps × 秒数换算的落点可能和你输入的对不上一点点属正常现象。QEXR 导出相关节点报错HDR 的 EXR 读写依赖openimageio在requirements.txt里确认依赖完整安装后再试。写在最后装完这套节点你手里就有了从文生视频到 4K/8K 分块融合、从 SDR 转 HDR 到口型重配音的完整 LTX-2 工具箱——剩下的功夫值得花在挑工作流和调提示词上。遇到工作流通用的问题README.md 列了全部示例和模型清单更细的上手说明可以参照 example_workflows/2.5/README.md 的工作流索引。祝出片顺利。【免费下载链接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考