ComfyUI-LTXVideo 安装教程3步让 LTX-2 视频生成跑起来【免费下载链接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo想输入一段文字提示词就直接产出视频或者把一张静态图变成动态镜头ComfyUI-LTXVideo 就是一组面向 LTXV/LTX-2 的 ComfyUI 视频生成自定义节点文生视频、图生视频、视频增强都能覆盖。下面从环境自检讲到第一次出片照着做即可。上手前自检清单ComfyUI 核心已经内置了 LTX-2 的基础加载与推理能力这个仓库补充的是条件生成、LoRA 控制、上采样等环节。开工前先对照下表确认你的环境检查项要求ComfyUI PythonComfyUI 已装好并能正常启动Python 3.8 及以上GPU支持 CUDA 的显卡官方推荐 32GB 显存显存更低也有替代方案见文末速查表磁盘预留 100GB 以上空闲空间用于存放模型与缓存3步完成安装与配置第 1 步取代码把节点集克隆到 ComfyUI 的自定义节点目录路径相对 ComfyUI 根目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo✅ 做完你会看到重启 ComfyUI 后左侧节点菜单里多出一个 “LTXVideo” 分类里面有全部节点。第 2 步装依赖cd custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo pip install -r requirements.txt如果是便携版 ComfyUI改用自带 Python 装一次即可.\python_embeded\python.exe -m pip install -r .\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-LTXVideo\requirements.txt✅ 做完你会看到再次重启后控制台不再出现缺少模块如kornia、openimageio、colour-science的报错。第 3 步配模型与文本编码器按以下位置放置模型文件从 LTX-2 官方渠道下载主干检查点ltx-2.3-22b-dev.safetensors或ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensors放入models/checkpointsGemma 3 文本编码器全部文件放入models/text_encoders/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized两阶段工作流另需空间/时间上采样器放入models/latent_upscale_models蒸馏 LoRA 放入models/loras✅ 做完你会看到工作流里所有模型下拉框都能选中点“Queue Prompt”不再报缺模型。它能帮你做什么文本到视频T2V输入一段描述输出完整片段不需要任何素材。单阶段工作流出片快适合快速验证创意两阶段工作流先生成基础画面再上采样画质更高适合最终成片。图像到视频I2V把一张图作为首帧条件模型在此基础上生成运动。手里有一张满意的构图、海报或角色图想让“它动起来”时用这一类节点组合。视频编辑与增强已有素材想改一部分而不是一帧帧重画走 IC-LoRA 控制路线常见场景Union Control用深度图、边缘图、人体姿态约束运动与构图单个 LoRA 同时支持多种控制信号且在降采样潜空间上运行更快更省显存Motion Track给画面中的物体指定运动轨迹HDR把 SDR 视频升级为 ACEScct HDR可导出 EXR 序列供后期调色Dub-It按目标台词重做口型与配音保留说话人身份支持跨语言配音像素级空间上采样2× / 4× 生成式放大合成细节而非插值适合“低分辨率定稿 上采样出片”的两段式流程细节修复对已有片段做 V2V detailer 增强此外还有LTXVAudioOnlyModel让模型只出音频不出画面用于纯文生音频。工作流实战挑一个现成的跑示例工作流都在example_workflows/目录下按 2.0 / 2.3 / 2.5 版本分子目录。从下面三个开始覆盖“从文字出片”到“给已有素材提质”的完整链路1. 单阶段快速出片 ——LTX-2.3_T2V_I2V_Single_Stage_Distilled_Full.json输入正向/负向提示词可附加一张首帧图得到一次去噪直接输出的完整视频耗时最短适合谁刚装完环境、想最快验证整条链路是否通畅的人2. 两阶段高清成片 ——LTX-2.5_T2V_I2V_Two_Stage_Distilled.json输入提示词 时长秒 帧率得到Stage 1 生成基础画面Stage 2 自动上采样输出清晰度更高的成片适合谁对画质有要求、时间预算充足的正式出片3. 大画幅视频提质 ——LTX-2.5_V2V_TiledFusion_Upscale.json输入待增强的视频 风格描述得到分块融合去噪后的 FullHD / 4K / 8K 结果适合谁已有素材想提升分辨率或统一画面质感的人。注意提示词只写风格光线、色调、锐度不要点名画面中的具体物体否则每个分块都可能“补”出你提到的东西卡住了三类常见情况速查现象原因解法pip 装依赖失败或启动报缺模块Python 版本低于 3.8或依赖没装进当前环境用 ComfyUI 实际使用的那个 Python 重新执行pip install -r requirements.txt运行时显存溢出OOM⚠️LTX-2.3 是 22B 参数模型显存占用高换用低显存加载节点源码在low_vram_loaders.py或启动 ComfyUI 时加--reserve-vram 5仍不行就降分辨率、减帧数工作流导入后一堆红框/缺节点缺少配套自定义节点如视频读写类打开 ComfyUI-Manager点“安装缺失的自定义节点”一键补齐加载模型时报错文件放错目录对照第 3 步检查点在models/checkpoints编码器在models/text_encoders/上采样器在models/latent_upscale_models再补三条省时间的要点提示词不够长接上LTXVPromptEnhancer配合 Gemma 编码器让短提示词先扩写再生成出片更贴合描述想生成超过模型训练窗口的画幅用LTXVTiledFusionSampler做分块融合去噪配LTXVGetTilingSizes取合法的分块尺寸显存长期吃紧优先低显存加载节点 单阶段蒸馏工作流两者组合能覆盖大部分 32GB 显存的机器写在最后到这里从装好 ComfyUI 到第一次用 LTX-2 出片的路径就走完了自检、三步安装、挑一个示例工作流开跑后面的调参和扩展都是在这条骨架上叠加。遇到本文没覆盖的问题建议先翻仓库根目录的 README或到 LTX 的官方社区Discord提问那里能最快拿到一线回答。【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