LTX Video 2.3 Triple Upscale Beginner I2V Workflow
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模型描述
# 🇺🇸 English
# LTX Video 2.3 – Triple Upscale Beginner I2V Workflow
This workflow is based on the excellent LTX Video 2.3 Triple Stage Sampling workflow created by u/Different_Fix_2217.
I used it as a solid foundation and expanded it with several features to make it easier to use, especially for beginners and users who mainly create Image-to-Video content.
My goal was not to reinvent the workflow, but to create a cleaner, easier-to-understand version with sensible defaults, improved documentation and a better out-of-the-box experience.
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# ❤️ Credits
This workflow is based on the excellent Triple Stage Sampling workflow originally shared by u/Different_Fix_2217 on Reddit.
Original Reddit Post:
👉 https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1rn3fjv/for_ltx2_use_triple_stage_sampling/
Huge thanks to u/Different_Fix_2217 for sharing this great workflow with the community.
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# What has been changed?
## ✅ Beginner-friendly workflow structure
The workflow has been reorganized into clearly separated sections:
- Models
- Prompt
- Image to Video
- Low Resolution Generation
- 2× Upscaling
- 4× Upscaling
- Decode
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## ✅ Global Prompt System
A beginner-friendly prompt system was added with four dedicated prompt fields:
- Global Positive
- Scene Prompt
- Global Negative
- Scene Negative
This makes it much easier to keep a consistent style while only changing the scene description.
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## ✅ LoRA Loader
Added a dedicated LoRA Loader, allowing you to quickly experiment with different LoRAs without modifying the workflow.
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## ✅ Two VAE Decode Options
Included two different VAE Decode options, allowing users to choose the one that best fits their hardware or workflow.
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## ✅ Triple Upscaling Pipeline
The workflow now includes a complete multi-stage upscaling pipeline:
- Low Resolution Generation
- 2× LTX Spatial Upscaling
- 4× LTX Spatial Upscaling
- RTX Super Resolution
The integrated RTX Super Resolution node restores the final video back to the original image resolution while preserving the original aspect ratio.
If RTX Super Resolution is not required, simply enable Bypass on the RTX node.
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## ✅ Optimized Model Configuration
The default model configuration has been replaced with a setup optimized for high-quality Image-to-Video generation.
Current configuration:
- Checkpoint: 10Eros v1.4 FP8 Mixed Learned
- Text Encoder: Gemma 3 12B IT Heretic v2 FP8 E4M3FN
- Distilled LoRA: CondSafe 1.1
- Motion LoRA: NSFW Body Physics & Fluid Motion Enhancer
- Spatial Upscaler: LTX 2.3 Spatial Upscaler x2 v1.1
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## ✅ Beginner Guides
Several integrated guides have been added directly inside the workflow:
- 📥 Download Guide
- 📐 Resolution & Aspect Ratio Guide
- ✍️ Prompt Guide
- 🎬 Video Settings Guide
- 🖼 Image to Video Guide
All guides are available in English and German.
These guides explain the workflow step by step and should answer most beginner questions without needing additional documentation.
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# Recommended
This workflow is primarily intended for Image-to-Video generation.
For the best results:
- Use high-quality source images.
- Keep the original aspect ratio.
- Choose an LTX generation resolution that matches your image aspect ratio.
- Adjust the RTX Upscale Multiplier so the final output matches your original image resolution.
- Use the recommended models listed in the Download Guide.
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# 🖥 Test System
The workflow was tested on the following hardware:
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 4090
- CPU: AMD Ryzen 9 7950X3D
- RAM: 64 GB DDR5
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# ⏱ Performance Reference
Example generation:
- Input Image: 2304 × 3456
- LTX Generation Resolution: 256 × 384
- Final Video Resolution: 2304 × 3456
- Frame Rate: 24 FPS
- Frames: 145 (~6 seconds)
- Total Generation Time: ~ 150-300 seconds
> 💡 Generation times will vary depending on your hardware, selected settings, frame count, and installed models.
# If you like this workflow ❤️
Please consider leaving a 👍, ❤️ or review.
Feedback, suggestions and improvements are always welcome!
Enjoy creating! 🚀
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# 🇩🇪 Deutsch
# LTX Video 2.3 – Triple Upscale Beginner I2V Workflow
Dieser Workflow basiert auf dem hervorragenden LTX Video 2.3 Triple Stage Sampling Workflow von u/Different_Fix_2217.
Ich habe ihn als solide Grundlage verwendet und um zahlreiche Funktionen erweitert, um ihn insbesondere für Einsteiger und Nutzer, die hauptsächlich Image-to-Video erstellen, einfacher und komfortabler zu gestalten.
Mein Ziel war es nicht, den ursprünglichen Workflow neu zu erfinden, sondern eine übersichtlichere, leichter verständliche Version mit sinnvollen Standardeinstellungen, besserer Dokumentation und einer angenehmeren Out-of-the-Box-Erfahrung zu erstellen.
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# ❤️ Danksagung
Dieser Workflow basiert auf dem hervorragenden Triple Stage Sampling Workflow, der ursprünglich von u/Different_Fix_2217 auf Reddit veröffentlicht wurde.
Originaler Reddit-Beitrag:
👉 https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1rn3fjv/for_ltx2_use_triple_stage_sampling/
Ein großes Dankeschön an u/Different_Fix_2217, dass dieser großartige Workflow mit der Community geteilt wurde.
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# Was wurde geändert?
## ✅ Anfängerfreundlicher Workflow-Aufbau
Der Workflow wurde in übersichtliche Bereiche unterteilt:
- Modelle
- Prompt
- Image to Video
- Low Resolution Generation
- 2× Upscaling
- 4× Upscaling
- Decode
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## ✅ Globales Prompt-System
Es wurde ein anfängerfreundliches Prompt-System mit vier separaten Prompt-Feldern integriert:
- Global Positive
- Scene Prompt
- Global Negative
- Scene Negative
Dadurch lässt sich der Bildstil beibehalten, während lediglich die eigentliche Szenenbeschreibung angepasst werden muss.
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## ✅ LoRA Loader
Ein eigener LoRA Loader wurde hinzugefügt, sodass verschiedene LoRAs schnell ausprobiert werden können, ohne den Workflow verändern zu müssen.
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## ✅ Zwei VAE Decode-Optionen
Der Workflow enthält zwei verschiedene VAE Decode-Varianten, sodass jeder die für seine Hardware oder seinen Workflow passende Version verwenden kann.
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## ✅ Triple-Upscaling-Pipeline
Der Workflow enthält eine vollständige mehrstufige Upscaling-Pipeline:
- Generierung in niedriger Auflösung
- 2× LTX Spatial Upscaling
- 4× LTX Spatial Upscaling
- RTX Super Resolution
Der integrierte RTX Super Resolution Node stellt die ursprüngliche Bildauflösung wieder her und bewahrt gleichzeitig das ursprüngliche Seitenverhältnis.
Falls RTX Super Resolution nicht verwendet werden soll, kann der Node einfach auf Bypass gesetzt werden.
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## ✅ Optimierte Modellkonfiguration
Die Standardkonfiguration wurde durch eine für hochwertige Image-to-Video-Ergebnisse optimierte Modellkombination ersetzt.
Aktuelle Konfiguration:
- Checkpoint: 10Eros v1.4 FP8 Mixed Learned
- Text Encoder: Gemma 3 12B IT Heretic v2 FP8 E4M3FN
- Distilled LoRA: CondSafe 1.1
- Motion LoRA: NSFW Body Physics & Fluid Motion Enhancer
- Spatial Upscaler: LTX 2.3 Spatial Upscaler x2 v1.1
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## ✅ Anfänger-Guides
Direkt im Workflow wurden mehrere ausführliche Anleitungen integriert:
- 📥 Download Guide
- 📐 Auflösungs- & Seitenverhältnis-Guide
- ✍️ Prompt Guide
- 🎬 Video Settings Guide
- 🖼 Image to Video Guide
Alle Anleitungen stehen sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch zur Verfügung.
Sie erklären den Workflow Schritt für Schritt und beantworten die meisten Fragen, ohne dass zusätzliche Dokumentationen benötigt werden.
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# Empfohlen
Dieser Workflow wurde hauptsächlich für Image-to-Video entwickelt.
Für die besten Ergebnisse:
- Verwende hochwertige Ausgangsbilder.
- Behalte das ursprüngliche Seitenverhältnis bei.
- Wähle eine LTX-Generierungsauflösung, die zum Seitenverhältnis des Bildes passt.
- Passe den RTX Upscale Multiplier so an, dass die finale Videoauflösung wieder der ursprünglichen Bildauflösung entspricht.
- Verwende die im Download Guide empfohlenen Modelle.
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# 🖥 Testsystem
Der Workflow wurde mit folgender Hardware getestet:
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 4090
- CPU: AMD Ryzen 9 7950X3D
- Arbeitsspeicher: 64 GB DDR5
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# ⏱ Leistungsreferenz
Beispielgenerierung:
- Eingabebild: 2304 × 3456
- LTX-Generierungsauflösung: 256 × 384
- Finale Videoauflösung: 2304 × 3456
- Bildrate: 24 FPS
- Frames: 145 (~6 Sekunden)
- Gesamte Generierungszeit: ~ 150-300 seconds
> 💡 Die Generierungszeit kann je nach Hardware, Einstellungen, Frame-Anzahl und verwendeten Modellen variieren.
# Wenn dir dieser Workflow gefällt ❤️
Ich freue mich über ein 👍, ❤️ oder eine Bewertung.
Feedback, Verbesserungsvorschläge und Ideen sind jederzeit willkommen!
Viel Spaß beim Erstellen! 🚀