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LTX-2.5 LTX-2.5

Lightricks · 2026-07-23 · LTX-2 Community License

Lightricks 的音视频联合基础模型最新版:一个模型同时生成画面和声音,官方文档与 ComfyUI 模板都齐全,是目前下载量第二的开源视频模型。

特点

适用范围

和同代模型对比

22B、音视频联合、203 万下载。和 MiniMax H3 的分工很清楚:H3 强在多参考与音频细节,LTX-2.5 强在模板齐全(I2V/T2V/FLF2V/DFR 四套)和 fp8/nvfp4 省显存档,16GB 上更容易跑起来。

指标LTX-2.5MiniMax H3Wan-Dancer-14BWan2.2-Animate-2-14B
发布时间2026-07-232026-07-282026-07-102026-08-06
近30天下载2.0M5.0M3.5k9.5k
许可LTX-2 Community LicenseMiniMax H3 Community LicenseApache-2.0Apache-2.0
规模22B官方未公布总参数量(权重文件 int8 约 19.5GB)14B14B
官方模板数3412
Civitai LoRA44100——
Civitai 微调1132——
本机 16GB22B 原版放不下,必须 fp8 或 nvfp4 + 分块 offload,出片以 720p、几秒为主。必须靠 offload 或量化版:19.5GB 的 int8 权重本身就超过 16GB 显存。同 14B 视频模型:需 fp8/量化 + 短片段。14B 偏紧,用蒸馏版 + fp8;驱动视频先裁短。

表内数字:下载量取 HuggingFace 近 30 天;LoRA / 微调数是 Civitai 上该底模的条目数(采样本期抓到的,非全站总量)。

关键参数

分辨率
官方模板按档位给(720p 级别为主,DFR 模板做高分辨率多阶段)
步数/CFG
蒸馏版 8 步、CFG 1;完整版走多步(与 LTX-2.3 同一套规则)
权重形态
完整 / 蒸馏 / fp8 / nvfp4

本机部署建议(RTX 5060 Ti 16GB)

16GB 结论
22B 原版放不下,必须 fp8 或 nvfp4 + 分块 offload,出片以 720p、几秒为主。
显存提示
16GB 上跑 22B 视频,速度是分钟级/秒素材级,建议先用最短时长试参数再拉长。
建议起手
先用官方 I2V 模板 + fp8 权重出 3 秒片段,确认链路后再碰 DFR 多阶段。

使用建议

坑点 / 注意

官方 ComfyUI 工作流

下载 JSON 后拖进 ComfyUI 窗口即可载入;缺节点通常是 ComfyUI 版本太旧。

官方链接

下载 / 安装

文件级链接点一下就直接下载(HF 会 302 到 CDN);每条下面标了精度档位与最低显存,命令行口令点右上角「复制」。

国内镜像(推荐)

gemma4-12b-with-proj-ltx-2.5-comfy-int8-convrot.safetensors · 15.4 GB
文本编码器/辅助权重(不是主模型)|INT8 量化|建议 ≥20GB 显存|本机 16GB 需轻微 offload;视频另受时长/分辨率影响|整数 8bit,速度取向
ltx-2.5-22b-distilled-transformer-nvfp4.safetensors · 18.7 GB
NVFP4 4bit 量化|建议 ≥20GB 显存|本机 16GB 需轻微 offload;视频另受时长/分辨率影响|Blackwell 显卡原生支持,体积最小
ltx-2.5-22b-dev-transformer-comfy-int8-convrot.safetensors · 21.5 GB
INT8 量化|建议 ≥24GB 显存|本机 16GB 需轻微 offload;视频另受时长/分辨率影响|整数 8bit,速度取向
ltx-2.5-22b-distilled-transformer-comfy-int8-convrot.safetensors · 21.5 GB
INT8 量化|建议 ≥24GB 显存|本机 16GB 需轻微 offload;视频另受时长/分辨率影响|整数 8bit,速度取向
hf-mirror · 仓库目录
原始权重仓(diffusers 分片,需自行拼装)
ModelScope(魔搭)镜像
国内直连,适合在浏览器里手动挑文件

官方直连

gemma4-12b-with-proj-ltx-2.5-comfy-int8-convrot.safetensors · 15.4 GB
文本编码器/辅助权重(不是主模型)|INT8 量化|建议 ≥20GB 显存|本机 16GB 需轻微 offload;视频另受时长/分辨率影响|整数 8bit,速度取向
ltx-2.5-22b-distilled-transformer-nvfp4.safetensors · 18.7 GB
NVFP4 4bit 量化|建议 ≥20GB 显存|本机 16GB 需轻微 offload;视频另受时长/分辨率影响|Blackwell 显卡原生支持,体积最小
ltx-2.5-22b-dev-transformer-comfy-int8-convrot.safetensors · 21.5 GB
INT8 量化|建议 ≥24GB 显存|本机 16GB 需轻微 offload;视频另受时长/分辨率影响|整数 8bit,速度取向
ltx-2.5-22b-distilled-transformer-comfy-int8-convrot.safetensors · 21.5 GB
INT8 量化|建议 ≥24GB 显存|本机 16GB 需轻微 offload;视频另受时长/分辨率影响|整数 8bit,速度取向
HuggingFace · 仓库目录
官方原始权重仓库
国内镜像下载(PowerShell,推荐)
$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"; hf download Lightricks/LTX-2.5 --local-dir LTX-2.5
官方直连下载(需能访问 huggingface.co)
hf download Lightricks/LTX-2.5 --local-dir LTX-2.5
只用 git(大仓库加 --depth 1)
git clone --depth 1 https://hf-mirror.com/Lightricks/LTX-2.5
没装 hf 命令就先装
pip install -U "huggingface_hub[cli]"

显存是「最低可跑」的估算:ComfyUI 会分时加载权重与文本编码器,所以最低显存≈权重体积再上一档;实际还要给激活值留余量,视频模型另受时长与分辨率影响。

放到哪:底模 → ComfyUI/models/diffusion_models;LoRA / 微调 → models/loras 或 models/checkpoints;文本编码器 → models/text_encoders;VAE → models/vae。Comfy-Org 的仓已按这套目录结构打包,--local-dir ComfyUI\models 即可直接落位。