Rebels LTX-2 Dev (GGUF)
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참고: CivitAI에서는 다운로드 수 또는 좋아요 수를 볼 수 없는 버그가 있습니다. 저를 믿으세요, 실제로 다운로드되고 있습니다. 어떤 이유에서인지 댓글도 표시되지 않습니다. 문제가 있거나 질문이 있다면 제 YouTube 영상에 댓글을 남겨주세요.
제 PC 사양 (비교용):
(RTX 3070 + i7) 8GB VRAM + 16GB 시스템 RAM = 총 24GB. 이 정도 메모리 요구량에도 꽤 잘 작동합니다.
링크
Dev GGUF (VRAM 요구 사항보다 낮은 양자화 수준을 선택하세요. 전체 워크플로우 요구 사항은 엄청납니다.)
https://huggingface.co/unsloth/LTX-2-GGUF/tree/main
Text Encoder (dual clip loader GGUF 노드의 두 번째 인코더와 함께 실행)
https://huggingface.co/GitMylo/LTX-2-comfy_gemma_fp8_e4m3fn/blob/main/gemma_3_12B_it_fp8_e4m3fn.safetensors
embeddings connector (gemma encoder와 함께 dual clip loader GGUF 노드에서 실행)
Distill LoRA (워크플로우 후반부에서 업샘플링용)
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2/blob/main/ltx-2-19b-distilled-lora-384.safetensors
DETAIL LoRA (저해상도 생성 시 세부 품질 향상. 믿으세요, 도움이 됩니다.)
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-IC-LoRA-Detailer/blob/main/ltx-2-19b-ic-lora-detailer.safetensors
vaes (오디오 및 비디오)
오디오
https://huggingface.co/Kijai/LTXV2_comfy/blob/main/VAE/LTX2_audio_vae_bf16.safetensors
비디오
https://huggingface.co/Kijai/LTXV2_comfy/blob/main/VAE/LTX2_video_vae_bf16.safetensors
latent upsampler (latent_upscale_models 폴더에 배치)
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2/blob/main/ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors
중요!!!!
다음 커스텀 노드가 필요합니다:
- KJ Nodes (커스텀 노드 관리자에서 사용 가능, nightly 버전으로 업데이트 및 사용)
- Comfyui-GGUF 노드 (커스텀 노드 관리자에서 사용 가능, nightly 버전으로 업데이트 및 사용)
- VantageWithAI의 "Vantage GGUF Unet Loader" 노드
이 노드는 실험적이지만 일반 Unet GGUF 노드보다 더 효율적입니다. (현재 GGUF 노드에 누락된 PR이 있어, 완전히 병합되기 전까지는 명령 프롬프트에서 수동으로 업데이트하지 않으면 작동하지 않습니다. 저는 추천하지 않습니다. 매우 비실용적이기 때문입니다. 믿으세요, Vantage 노드를 사용하세요.)
VANTAGE 노드를 설치하려면, 커스텀 노드 폴더에서 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 복사하여 엔터를 누르세요:
git clone https://github.com/vantagewithai/Vantage-Nodes.git
(YouTube 튜토리얼 영상에서 "cd comfyui/custom_nodes" 부분을 제거했습니다. 필요하지 않기 때문입니다.)
완료 후 다음 명령을 실행하세요:
cd Vantage-Nodes
pip install -r requirements.txt
이 명령으로 노드가 완전히 설치됩니다. ComfyUI를 재시작한 후 내 워크플로우를 드래그하면 LTX-2 워크플로우가 완전히 작동합니다!
다음 플래그로 BAT 파일을 업데이트하는 것을 강력히 권장합니다:
--lowvram --disable-xformers --use-pytorch-cross-attention --reserve-vram 2 --disable-smart-memory
이 워크플로우는 자원을 매우 많이 소모합니다. 가장 낮은 양자화 수준이라도, 저는 해상도를 480p로 낮추기 전까지 제 PC에서 견디기 힘들었습니다. 노트패드에서 BAT 파일을 열어 "--windows-standalone" 코드가 포함된 줄에 위 플래그를 추가한 후, 파일을 복사하여 저장하고 LTX-2 전용으로 사용하세요. (기억하기 쉽게 이름을 바꾸세요!) 방법은 YouTube 영상에 설명되어 있습니다. 모르겠다면 참고하세요!
튜토리얼 영상