LTX-2 DEV - IMAGE to Video and TEXT to Video with Ollama

오디오 포함 LTX-2 DEV 비디오:

이미지에서 비디오로 및 텍스트에서 비디오로 워크플로우. 둘 다 자체 프롬프트 또는 Ollama에서 생성/개선된 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

• LTX2 Dev 모델용 설정.

• 품질 향상을 위해 Detailer LoRA 사용 및 OOM 및 시각적 그리드 방지를 위해 LTX 타일 VAE 사용

• 2단계 렌더링 (모션 + 업스케일). 업스케일 과정은 디스틸리드 및 공간 업스케일 LoRA 사용

• 비디오 및 오디오 품질 향상을 위해 최신 LTXVNormalizingSampler로 설정

• 텍스트에서 비디오로는 와일드카드를 사용한 동적 프롬프트 사용 가능

저는 OOM을 방지하기 위해 ComfyUI에 다음 시작 매개변수를 사용합니다 (제 설정: 16GB VRAM/64GB RAM):

--lowvram --cache-none --reserve-vram 6 --preview-method none

Sampler 서브그래프 노드 내에서 모델/LoRA 로더 노드를 찾으세요.

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다운로드 파일:

- LTX2 Dev 모델 (dev_Fp8): https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2/tree/main

- Detailer LoRA: https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2-19b-IC-LoRA-Detailer/tree/main

- 디스틸리드(lora-384) 및 공간 업스케일러 LoRA: https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2/tree/main

- VAE: https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2/tree/main/vae

- Textencoder (fp8_e4m3fn): https://huggingface.co/GitMylo/LTX-2-comfy_gemma_fp8_e4m3fn/tree/main

- Ollama 모델:

• (프롬프트만 읽음, 빠름): https://ollama.com/goonsai/josiefied-qwen2.5-7b-abliterated-v2

• 비전 포함 대체 모델 (입력 이미지+프롬프트 읽음, 느림): https://ollama.com/huihui_ai/qwen3-vl-abliterated

저장 위치:

📂 ComfyUI/

├── 📂 models/

│ ├── 📂 checkpoints/

│ │ ├── ltx-2-19b-dev-fp8.safetensors

│ ├── 📂 text_encoders/

│ │ └── gemma_3_12B_it_fp8_e4m3fn.safetensors

│ ├── 📂 loras/

│ │ ├── ltx-2-19b-distilled-lora-384.safetensors

│ └── 📂 latent_upscale_models/

│ └── ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors

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사용된 사용자 정의 노드:

https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo

https://github.com/rgthree/rgthree-comfy

https://github.com/yolain/ComfyUI-Easy-Use

https://github.com/stavsap/comfyui-ollama

https://github.com/evanspearman/ComfyMath

텍스트에서 비디오로만:

https://github.com/KoinnAI/ComfyUI-DynPromptSimplified

Res2_s 샘플러 (선택 사항, Lightricks에서 권장하지만 느림, 대안 샘플러: euler, euler_ancest):

https://github.com/ClownsharkBatwing/RES4LYF