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

LTX-2 DEV 音声付き動画：

画像から動画 と テキストから動画 のワークフローで、それぞれ独自のプロンプトまたは Ollama で生成・強化されたプロンプトを使用できます。

• LTX2 Dev モデル の設定。
• 高品質化のために Detailer LoRA を使用し、OOM を回避し視覚的グリッドを防ぐために LTX タイル VAE を使用。
• 2パスレンダリング（モーション＋アップスケール）。アップスケールプロセスでは、ディスティルされた LoRA と空間的アップスケール LoRA を使用。
• 動画および音声品質を向上させるために、最新の LTXVNormalizingSampler を設定。
• テキストから動画では、ワイルドカードを用いたダイナミックプロンプトを使用可能。

私の環境（16GB VRAM / 64GB RAM）で OOM を回避するための ComfyUI の初期パラメータ：

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

Sampler サブグラフ内にあるモデル/LoRA ローダーノードをご確認ください。

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ファイルのダウンロード：

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

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

- ディスティルされた（lora-384）および空間的アップスケーラー 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 モデル：

• （プロンプトのみ読み取り、高速）: https://ollama.com/goonsai/josiefied-qwen2.5-7b-abliterated-v2

• 代替モデル（入力画像＋プロンプトを読み取り、遅い）: https://ollama.com/huihui_ai/qwen3-vl-abliterated

保存場所：

📂 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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使用したカスタムノード：

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

テキストから動画のみ：

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

Res2_s サンプラー（オプション、Lightricks 推奨ですが遅い。代替サンプラー：euler, euler_ancest）:

https://github.com/ClownsharkBatwing/RES4LYF