Rebels LTX-2 Dev (GGUF)
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このバージョンについて
モデル説明
注意：CivitAIには、合計ダウンロード数やいいね数が表示されないバグがあります。信頼してください、確かにダウンロードされています。
私のPC仕様（比較用）：
（RTX 3070 + i7）8GB VRAM + 16GB システムRAM = 合計24GB。このような高メモリ要件でも、非常に安定して動作します。
リンク
Dev GGUF（VRAM要件より低い量子化レベルを選んでください。全体のワークフロー要件は非常に大きいです）
https://huggingface.co/unsloth/LTX-2-GGUF/tree/main
テキストエンコーダー（デュアルCLIPローダーGGUFノードの2番目のエンコーダーと同時に実行）
https://huggingface.co/GitMylo/LTX-2-comfy_gemma_fp8_e4m3fn/blob/main/gemma_3_12B_it_fp8_e4m3fn.safetensors
埋め込みコネクタ（GemmaエンコーダーとデュアルCLIPローダーGGUFノードで実行）
Distill LoRA（ワークフローの後半でアップサンプリング用）
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2/blob/main/ltx-2-19b-distilled-lora-384.safetensors
DETAIL LoRA（低解像度生成の忠実度を向上させます。信頼してください、効果があります）
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-IC-LoRA-Detailer/blob/main/ltx-2-19b-ic-lora-detailer.safetensors
VAEs（オーディオおよびビデオ）
オーディオ
https://huggingface.co/Kijai/LTXV2_comfy/blob/main/VAE/LTX2_audio_vae_bf16.safetensors
ビデオ
https://huggingface.co/Kijai/LTXV2_comfy/blob/main/VAE/LTX2_video_vae_bf16.safetensors
潜在空間アップサンプラー（latent_upscale_modelsフォルダに配置）
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2/blob/main/ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors
重要!!!!
以下のカスタムノードが必要です：
- KJ Nodes（カスタムノードマネージャーで利用可能。ナイトリービルドに更新して使用）
- ComfyUI-GGUFノード（カスタムノードマネージャーで利用可能。ナイトリービルドに更新して使用）
- VantageWithAIが提供する「Vantage GGUF Unet Loader」ノード
このノードは実験的ですが、通常のUnet GGUFノードよりも効率的です。（現在、GGUFノードに未マージのPRが存在し、コマンドプロンプトで手動で更新しないと動作しません。これは非常に使いづらいので、推奨しません。信頼してください、Vantageノードを使用してください。）
Vantageノードを取得するには、カスタムノードフォルダでコマンドプロンプトを開き、以下のコマンドをコピーしてEnterを押してください：
git clone https://github.com/vantagewithai/Vantage-Nodes.git
（YouTubeのチュートリアル動画で示された「cd comfyui/custom_nodes」の部分は不要なので削除しました。）
完了後、以下のコマンドを実行してください：
cd Vantage-Nodes
pip install -r requirements.txt
これでノードが完全にインストールされます。ComfyUIを再起動し、私のワークフローをドラッグして、完全に動作するLTX-2ワークフローを構築できます！
以下のフラグをBATファイルに追加することを強く推奨します：
--lowvram --disable-xformers --use-pytorch-cross-attention --reserve-vram 2 --disable-smart-memory
このワークフローは非常にリソースを消費します。最も低い量子化レベルでも、私のPCは480pに解像度を下げてようやく動作しました。メモ帳でBATファイルを開き、"--windows-standalone"を含む行にこれらのフラグを追加して、ファイルをコピーして保存し、LTX-2専用に使用することを推奨します。（覚えやすくするために、ファイル名を変更しても構いません。）
チュートリアル動画