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LTX-Video 本地部署实战指南2B 蒸馏版 8GB 显存起步13B 十秒出片【免费下载链接】LTX-VideoOfficial repository for LTX-Video项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video本地视频生成最常见的两个卡点——等一个视频要几个小时、8GB 显卡直接爆显存——正是 LTX-Video 主打的解法DiT 架构的开源视频生成模型2B 蒸馏版在 8GB 显存就能跑通13B 蒸馏版在 H100 上约 10 秒生成 HD 视频README 官方口径。蒸馏版免 CFG/STG 引导采样步数从 30 步降到固定 73 步计划是零改动的提速手段。本文按「自检 → 装环境 → 首跑 → 进阶玩法 → 排障」的时间线走跟着做能从零拿到第一个 mp4出问题时也知道该调哪个参数。 先检查机器能不能跑 LTX-Video两条命令给答案结论先行8GB 显存的 NVIDIA 卡 16GB 内存 50GB 空闲 SSD 是最低线。官方验证过的组合是 Python 3.10.5、CUDA 12.2、PyTorch ≥ 2.1.2见 pyproject.toml 的依赖约束先跑这两条预检nvidia-smi python -c import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.version.cuda)第二条应输出True 12.x这类结果。哪些机器别折腾GTX 10 系老 Turing 卡跑不了 fp8 配置纯 CPU 或 Mac MPS 能加载但不建议没有 offload 加速出片按小时计。 安装与上手30 分钟从克隆到第一个 mp4依赖极少克隆、建 venv、装包一共三条命令git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video cd LTX-Video python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -e .[inference]首跑用 2B 蒸馏配置 ltxv-2b-0.9.8-distilled.yaml纯文生视频、576×1024×25 帧先把流程走通再谈画质。首次运行会自动从 HuggingFace 下载权重2B 约 4.6GBbfloat16 估算、13B 约 26GB100Mbps 带宽下分别约 6 分钟和 35 分钟估算python inference.py \ --prompt A vintage yellow car drives on a wet mountain road, camera following close behind, soft morning light \ --height 576 --width 1024 --num_frames 25 --seed 42 \ --pipeline_config configs/ltxv-2b-0.9.8-distilled.yaml成功标准outputs/当天日期/下出现video_output_*.mp4且运行期间nvidia-smi显存峰值没撞顶2B 蒸馏 576×1024 在 8GB 卡上留有余量。分辨率与帧数有硬规则长宽是 32 的倍数、帧数满足 8n1如 25、121、257不满足时代码自动补边再裁回但日志里会出现 padded 提示。模型调优点在 720×1280 以内、257 帧以内README 口径默认参数就是 704×1216×121、30fps。⚡ 四个高频 LTX-Video 玩法每个只差一行参数四个场景共用同一个入口 inference.py差别只在传哪几个参数照着表格填即可。只给提示词出视频文生视频换 13B 蒸馏配置、拉满官方调优点分辨率即可python inference.py --prompt ... --height 704 --width 1216 --num_frames 121 --seed 42 --pipeline_config configs/ltxv-13b-0.9.8-distilled.yaml参数推荐值说明prompt≤200 词少于 120 词会触发自动扩写多耗时约 10 秒估算num_frames1218n1 规则30fps 下约 4 秒seed固定值默认 171198记录它可复现画面避坑文本编码器是 PixArt-XL-2英文模型中文提示词遵循度明显下降先用英文写提示词再润色。让静图动起来图生视频一张产品图或人物照锚定首帧后生成运动python inference.py --prompt Slow zoom-in on the product, soft studio lighting --conditioning_media_paths ./product.png --conditioning_start_frames 0 --conditioning_strengths 1.0 --height 704 --width 1216 --num_frames 121 --pipeline_config configs/ltxv-2b-0.9.8-distilled.yaml参数推荐值说明conditioning_start_frames0锚定帧号首帧条件写 0conditioning_strengths0.8-1.0越接近 1 越忠于原图上限 1.0image_cond_noise_scale0.15给条件帧加噪防止画面僵死成功标准输出 mp4 首帧与原图构图一致后续帧出现自然运动而非原地冻结。避坑conditioning_media_paths和conditioning_start_frames必须同时给且数量一致否则infer直接抛ValueError多条件锚点时两个列表都要对齐。给已有片段续写视频扩展同一段素材接前接后扩展方向靠conditioning_start_frames取值切换python inference.py \ --prompt The car continues driving into the sunset \ --conditioning_media_paths clip.mp4 --conditioning_start_frames 0 \ --height 704 --width 1216 --num_frames 257 --seed 42 \ --pipeline_config configs/ltxv-13b-0.9.8-distilled.yaml方向参数设法向前续从片尾接start_frames 写 0num_frames 原片段 新增帧数向后补给片头补start_frames num_frames - 原片段帧数避坑条件视频帧数要满足 8n19、17、25…目标 num_frames 要是 8 的倍数否则日志出现 trim 警告首尾会被裁掉。重制现有视频视频到视频把整段素材喂给--input_media_path按提示词改写风格构图基本保留python inference.py --prompt The same scene rendered in watercolor style --input_media_path raw.mp4 --height 704 --width 1216 --num_frames 121 --pipeline_config configs/ltxv-2b-0.9.8-distilled.yaml参数推荐值说明input_media_path本地 mp4超出 num_frames 的帧自动截断num_frames与源视频一致显存紧张就调小避坑v2v 的显存占用和纯生成一样8GB 卡先把分辨率降到 576×1024 再跑别直接上 704×1216。❓ LTX-Video 生成卡住了对照现象查表九成问题逃不开显存、下载、参数三类按现象对号入座现象原因解法CUDA out of memory704×1216121 帧对 8GB 卡太重降到 576×1024、num_frames 改 25或加--offload_to_cpuQ8-Kernels not found用了 fp8 配置 但没装 Q8 内核临时切回 bfloat16 配置或按官方说明装 Q8-Kernels权重下载中断、文件缺失13B 权重体积大bf16 约 26GB估算核对配置里checkpoint_path重跑触发续传提示词和画面对不上提示词太短被自动扩写改写提示词写到 120 词以上跳过扩写帧间抖动、动作跳变时空引导模式不匹配配置里stg_mode改为attention_values细节模糊、色彩失真VAE 解码参数偏了decode_noise_scale调到 0.02-0.03默认 0.025条件参数报错ValueError媒体路径/起始帧/强度三者数量不齐三个列表保持等长强度在 0-1 之间高频误区一是盲目追高分辨率——模型调优点在 720×1280 以内硬推 4K 显存涨约 4 倍而质量没有等比回报先保帧率再谈分辨率二是把--offload_to_cpu当常规提速手段——代码里只有显存低于 30GB 时才生效且是用时间换显存只救急不提速。✅ 参数调整速查想更快更清楚该拧哪个旋钮常改的参数、推荐范围与默认值集中在这一张表命令行参数改命令行括号「配置内」的改对应 yaml参数推荐值说明height / width704 × 121632 的倍数不满足自动补边再裁回num_frames25-2578n1 规则121 帧约 4 秒 30fpsframe_rate24 / 30输出帧率默认 30seed固定整数默认 171198固定即可复现prompt≤200 词≥120 词跳过自动扩写conditioning_strengths0.8-1.0条件强度默认 1.0image_cond_noise_scale0.1-0.2默认 0.15条件帧加噪offload_to_cpu显存吃紧时开仅 30GB 以下显存生效stg_mode配置内attention_values另 3 选attention_skip / residual / transformer_blockdecode_noise_scale配置内0.01-0.03默认 0.025影响解码色彩precision配置内bfloat16 / float8_e4m3fnfp8 需 Q8-Kernels仅 Ada 架构及以上num_inference_steps配置内dev 版 30 步蒸馏配置为固定步长计划无需手调有 8GB 显存就先跑 2b-distilled 把流程走熟上生产再切 13b-distilled、显存吃紧用 fp8 兜底这条路线就是全部选型逻辑。LTX-Video 本地部署、LTX-Video 图生视频、LTX-Video 低显存、LTX-Video 蒸馏模型、LTX-Video 视频扩展【免费下载链接】LTX-VideoOfficial repository for LTX-Video项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 LTX-Video 本地部署实战指南：2B 蒸馏版 8GB 显存起步，13B 十秒出片
LTX-Video 本地部署实战指南2B 蒸馏版 8GB 显存起步13B 十秒出片【免费下载链接】LTX-VideoOfficial repository for LTX-Video项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video本地视频生成最常见的两个卡点——等一个视频要几个小时、8GB 显卡直接爆显存——正是 LTX-Video 主打的解法DiT 架构的开源视频生成模型2B 蒸馏版在 8GB 显存就能跑通13B 蒸馏版在 H100 上约 10 秒生成 HD 视频README 官方口径。蒸馏版免 CFG/STG 引导采样步数从 30 步降到固定 73 步计划是零改动的提速手段。本文按「自检 → 装环境 → 首跑 → 进阶玩法 → 排障」的时间线走跟着做能从零拿到第一个 mp4出问题时也知道该调哪个参数。 先检查机器能不能跑 LTX-Video两条命令给答案结论先行8GB 显存的 NVIDIA 卡 16GB 内存 50GB 空闲 SSD 是最低线。官方验证过的组合是 Python 3.10.5、CUDA 12.2、PyTorch ≥ 2.1.2见 pyproject.toml 的依赖约束先跑这两条预检nvidia-smi python -c import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.version.cuda)第二条应输出True 12.x这类结果。哪些机器别折腾GTX 10 系老 Turing 卡跑不了 fp8 配置纯 CPU 或 Mac MPS 能加载但不建议没有 offload 加速出片按小时计。 安装与上手30 分钟从克隆到第一个 mp4依赖极少克隆、建 venv、装包一共三条命令git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video cd LTX-Video python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -e .[inference]首跑用 2B 蒸馏配置 ltxv-2b-0.9.8-distilled.yaml纯文生视频、576×1024×25 帧先把流程走通再谈画质。首次运行会自动从 HuggingFace 下载权重2B 约 4.6GBbfloat16 估算、13B 约 26GB100Mbps 带宽下分别约 6 分钟和 35 分钟估算python inference.py \ --prompt A vintage yellow car drives on a wet mountain road, camera following close behind, soft morning light \ --height 576 --width 1024 --num_frames 25 --seed 42 \ --pipeline_config configs/ltxv-2b-0.9.8-distilled.yaml成功标准outputs/当天日期/下出现video_output_*.mp4且运行期间nvidia-smi显存峰值没撞顶2B 蒸馏 576×1024 在 8GB 卡上留有余量。分辨率与帧数有硬规则长宽是 32 的倍数、帧数满足 8n1如 25、121、257不满足时代码自动补边再裁回但日志里会出现 padded 提示。模型调优点在 720×1280 以内、257 帧以内README 口径默认参数就是 704×1216×121、30fps。⚡ 四个高频 LTX-Video 玩法每个只差一行参数四个场景共用同一个入口 inference.py差别只在传哪几个参数照着表格填即可。只给提示词出视频文生视频换 13B 蒸馏配置、拉满官方调优点分辨率即可python inference.py --prompt ... --height 704 --width 1216 --num_frames 121 --seed 42 --pipeline_config configs/ltxv-13b-0.9.8-distilled.yaml参数推荐值说明prompt≤200 词少于 120 词会触发自动扩写多耗时约 10 秒估算num_frames1218n1 规则30fps 下约 4 秒seed固定值默认 171198记录它可复现画面避坑文本编码器是 PixArt-XL-2英文模型中文提示词遵循度明显下降先用英文写提示词再润色。让静图动起来图生视频一张产品图或人物照锚定首帧后生成运动python inference.py --prompt Slow zoom-in on the product, soft studio lighting --conditioning_media_paths ./product.png --conditioning_start_frames 0 --conditioning_strengths 1.0 --height 704 --width 1216 --num_frames 121 --pipeline_config configs/ltxv-2b-0.9.8-distilled.yaml参数推荐值说明conditioning_start_frames0锚定帧号首帧条件写 0conditioning_strengths0.8-1.0越接近 1 越忠于原图上限 1.0image_cond_noise_scale0.15给条件帧加噪防止画面僵死成功标准输出 mp4 首帧与原图构图一致后续帧出现自然运动而非原地冻结。避坑conditioning_media_paths和conditioning_start_frames必须同时给且数量一致否则infer直接抛ValueError多条件锚点时两个列表都要对齐。给已有片段续写视频扩展同一段素材接前接后扩展方向靠conditioning_start_frames取值切换python inference.py \ --prompt The car continues driving into the sunset \ --conditioning_media_paths clip.mp4 --conditioning_start_frames 0 \ --height 704 --width 1216 --num_frames 257 --seed 42 \ --pipeline_config configs/ltxv-13b-0.9.8-distilled.yaml方向参数设法向前续从片尾接start_frames 写 0num_frames 原片段 新增帧数向后补给片头补start_frames num_frames - 原片段帧数避坑条件视频帧数要满足 8n19、17、25…目标 num_frames 要是 8 的倍数否则日志出现 trim 警告首尾会被裁掉。重制现有视频视频到视频把整段素材喂给--input_media_path按提示词改写风格构图基本保留python inference.py --prompt The same scene rendered in watercolor style --input_media_path raw.mp4 --height 704 --width 1216 --num_frames 121 --pipeline_config configs/ltxv-2b-0.9.8-distilled.yaml参数推荐值说明input_media_path本地 mp4超出 num_frames 的帧自动截断num_frames与源视频一致显存紧张就调小避坑v2v 的显存占用和纯生成一样8GB 卡先把分辨率降到 576×1024 再跑别直接上 704×1216。❓ LTX-Video 生成卡住了对照现象查表九成问题逃不开显存、下载、参数三类按现象对号入座现象原因解法CUDA out of memory704×1216121 帧对 8GB 卡太重降到 576×1024、num_frames 改 25或加--offload_to_cpuQ8-Kernels not found用了 fp8 配置 但没装 Q8 内核临时切回 bfloat16 配置或按官方说明装 Q8-Kernels权重下载中断、文件缺失13B 权重体积大bf16 约 26GB估算核对配置里checkpoint_path重跑触发续传提示词和画面对不上提示词太短被自动扩写改写提示词写到 120 词以上跳过扩写帧间抖动、动作跳变时空引导模式不匹配配置里stg_mode改为attention_values细节模糊、色彩失真VAE 解码参数偏了decode_noise_scale调到 0.02-0.03默认 0.025条件参数报错ValueError媒体路径/起始帧/强度三者数量不齐三个列表保持等长强度在 0-1 之间高频误区一是盲目追高分辨率——模型调优点在 720×1280 以内硬推 4K 显存涨约 4 倍而质量没有等比回报先保帧率再谈分辨率二是把--offload_to_cpu当常规提速手段——代码里只有显存低于 30GB 时才生效且是用时间换显存只救急不提速。✅ 参数调整速查想更快更清楚该拧哪个旋钮常改的参数、推荐范围与默认值集中在这一张表命令行参数改命令行括号「配置内」的改对应 yaml参数推荐值说明height / width704 × 121632 的倍数不满足自动补边再裁回num_frames25-2578n1 规则121 帧约 4 秒 30fpsframe_rate24 / 30输出帧率默认 30seed固定整数默认 171198固定即可复现prompt≤200 词≥120 词跳过自动扩写conditioning_strengths0.8-1.0条件强度默认 1.0image_cond_noise_scale0.1-0.2默认 0.15条件帧加噪offload_to_cpu显存吃紧时开仅 30GB 以下显存生效stg_mode配置内attention_values另 3 选attention_skip / residual / transformer_blockdecode_noise_scale配置内0.01-0.03默认 0.025影响解码色彩precision配置内bfloat16 / float8_e4m3fnfp8 需 Q8-Kernels仅 Ada 架构及以上num_inference_steps配置内dev 版 30 步蒸馏配置为固定步长计划无需手调有 8GB 显存就先跑 2b-distilled 把流程走熟上生产再切 13b-distilled、显存吃紧用 fp8 兜底这条路线就是全部选型逻辑。LTX-Video 本地部署、LTX-Video 图生视频、LTX-Video 低显存、LTX-Video 蒸馏模型、LTX-Video 视频扩展【免费下载链接】LTX-VideoOfficial repository for LTX-Video项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考