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文生视频模型速读：LTX-Video

backend 2025/5/11 6:48:17

Lightricks/LTX-Video 模型解析

一、模型概述

LTX-Video 是由 Lightricks 团队开发的一款创新性视频生成模型，于 2024 年 3 月在 Hugging Face 平台发布（版本号 v0.9.7）。这款模型基于 Diffusion 技术架构，是全球首个能够在实时条件下生成高质量视频的 DiT（Diffusion-based Text-to-Video）模型，能够以 30 FPS 的帧率、1216×704 的分辨率快速生成视频，速度甚至快于人类观看视频的实时播放速度。它在大规模多样化视频数据集上进行训练，可生成具有高分辨率、内容逼真且多样化的视频，同时支持文本到视频（Text-to-Video）以及图像+文本到视频（Image+Text-to-Video）两种应用场景，为视频创作领域带来了重大突破，提供了全新的创作可能性和高效性，满足了当下对视频内容快速生产的需求，在广告制作、影视前期创作、视频博客等场景中展现出巨大应用潜力。

二、技术原理

LTX-Video 模型的技术架构基于扩散模型（Diffusion Model），这类模型通过逐步添加噪声使数据退化，然后再学习逆向的去噪过程来生成数据。具体到 LTX-Video：

时空扩散过程（Spatio-Temporal Diffusion） ：模型在空间和时间两个维度上同时进行扩散和去噪操作，这使得生成的视频在每一帧的空间细节上丰富且连贯，同时在时间序列上保持动作和场景的流畅过渡，避免了视频中常见的卡顿和跳跃现象。
动态令牌传输（Dynamic Token Transfer） ：该技术提升了模型对视频中运动物体的捕捉和表现能力，可以更精准地跟踪物体在不同帧之间的运动轨迹，从而增强生成视频的真实感和逻辑连贯性，让视频中的物体运动更加自然流畅，如同真实世界中的运动一般。

三、使用方法

（一）在线演示

ComfyUI ：用户可以通过 ComfyUI 平台直接使用 LTX-Video 模型进行视频生成操作。ComfyUI 提供了一个用户友好的界面，使得即使没有深厚技术背景的创作者也能轻松上手，只需输入相应的文本提示或上传图像并附加文本描述，即可快速得到生成的视频结果，降低了视频创作的技术门槛，让创意想法能够迅速转化为可视化作品。

（二）本地部署

环境配置 ：首先，需要确保本地开发环境已安装 Python 3.10.5、CUDA 版本 12.2 以及 PyTorch >= 2.1.2。这些软件环境为模型的高效运行提供了必要的计算支持和兼容性保障，其中 CUDA 利用 GPU 的并行计算能力加速模型运算，PyTorch 则作为深度学习框架承载模型的构建与训练过程。
代码获取与安装 ：通过执行 “git clone https://github.com/Lightricks/LTX-Video.git” 命令克隆代码仓库，并进入项目目录后创建虚拟环境 “python -m venv env”，激活虚拟环境 “source env/bin/activate” 后安装依赖 “python -m pip install -e.[inference-script]”，完成了模型在本地的部署准备工作，使模型能够在本地环境中稳定运行，为后续的视频生成提供基础支持。

（三）代码示例

文本到视频（Text-to-Video） ：使用 inference.py 脚本，通过命令行参数指定提示文本（–prompt）、视频高度（–height）、宽度（–width）等信息来启动视频生成任务。在代码实现层面，借助 diffusers 库中的 LTXPipeline 类加载预训练模型，设置模型运行设备（如 “cuda”），定义正向提示（prompt）和负向提示（negative_prompt），其中负向提示用于告知模型避免生成哪些内容特征，从而更精准地控制生成视频的质量和风格。最终通过调用 pipe() 方法并传入相关参数执行生成操作，得到视频帧数据后利用 export_to_video() 函数将结果导出为 MP4 格式的视频文件，实现了从文本描述到可视化视频的转变过程。
图像到视频（Image-to-Video） ：与文本到视频类似，同样使用 inference.py 脚本，但需额外指定输入图像路径（–input_image_path）。在代码中采用 LTXImageToVideoPipeline 类，加载模型、设置运行设备后，读取输入图像，结合提示文本和负向提示文本进行视频生成，同样通过 export_to_video() 函数输出最终的视频文件，这种方式基于给定图像的语义信息和文本提示，扩展生成包含时间维度变化的视频内容，为基于已有图像素材的视频创作提供便捷途径。

四、示例展示

场景示例 1 ：当输入提示文本为 “The turquoise waves crash against the dark, jagged rocks of the shore, sending white foam spraying into the air. The scene is dominated by the stark contrast between the bright blue water and the dark, almost black rocks. The water is a clear, turquoise color, and the waves are capped with white foam. The rocks are dark and jagged, and they are covered in patches of green moss. The shore is lined with lush green vegetation, including trees and bushes. In the background, there are rolling hills covered in dense forest. The sky is cloudy, and the light is dim.” 时，模型能够生成出展现海浪冲击海岸岩石、周围植被环绕、远处山丘连绵且天空阴沉的视频画面，生动呈现出这一海边场景的动态美感和氛围细节，从视觉上高度还原了文本所描绘的画面内容，体现了模型对复杂自然场景的理解和生成能力。
其他示例 ：包括生成不同人物形象在各种场景中的活动视频，如人物在城市街道边停车、监狱看守开门等场景，以及自然景观如雪山山脉航拍、城市天际线巡览等视频内容，充分展示了模型在多样化主题和场景下的视频生成泛化能力，能够满足不同用户的创意需求，为视频制作带来丰富的内容素材来源。

五、限制与注意事项

输入要求 ：模型要求输入的分辨率必须是 32 的倍数，帧数需满足除以 8 余 1 的条件（如 257 帧）。若不满足则会先用 - 1 填充再裁剪至目标尺寸，这可能对最终生成视频的画质和内容完整性产生一定影响，因此用户在输入时需注意调整参数以符合模型要求。
最佳使用范围 ：模型在分辨率低于 720×1280 且帧数少于 257 时效果最佳，超出该范围可能会影响生成视频的质量和流畅度，这意味着在处理高分辨率或长视频生成任务时，需要谨慎评估模型的适用性和可能的优化策略。
提示词影响 ：提示词应为英文且越详细越好。如 “The turquoise waves crash against the dark, jagged rocks of the shore…” 这样包含丰富细节描述的提示词能引导模型生成更符合预期的高质量视频，而简单的词汇可能无法充分激发模型的生成潜力，导致视频内容与预期偏差较大。
社会偏见风险 ：作为统计模型，该模型可能会放大现有社会偏见。例如，在生成涉及人物职业、种族、性别等场景时，可能出现刻板印象化的表现，这提醒用户在使用模型时需关注生成内容的社会影响，避免产生不良社会后果。
非事实性信息生成 ：该模型不具备提供事实性信息的能力，其生成的视频内容基于模型训练数据的统计规律，与现实世界的真实情况可能存在差异，因此不能作为事实依据使用，仅可用于创意创作等领域。

六、模型版本与许可

版本：目前主要有 2B 和 13B 两个系列版本。其中 2B 版本有 0.9、0.9.1、0.9.5、0.9.6-dev、0.9.6-distilled 等子版本；13B 版本包括 0.9.7-dev、0.9.7-dev-fp8 等。不同版本在模型参数量、生成质量、显存需求和运行速度等方面存在差异，为用户提供了多样化的选择以满足不同性能和应用场景的需求。
许可：各个版本对应不同的许可协议，用户在使用时需遵守相应许可条款。例如，2B 版本 0.9.6-distilled 的许可协议规定了其在商业应用、非商业用途以及模型修改等方面的授权范围和限制条件，确保模型的合法合规使用，同时保护开发者的权益。