Характеристики

Лицензия: Своя лицензия
Базовая модель: LTX-2.3
Опубликована: 14 апр 2026

Ссылки

LTX-2.3-22B-DISTILLED-1.1-GGUF

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Abiray/LTX-2.3-22B-DISTILLED-1.1-GGUF — это дистиллированная версия модели LTX-Video 2.3 (v1.1), разработанная Lightricks и представленная в репозитории Abiray в формате GGUF.

8 719скачиваний за 30 дней36лайковвеса обновлены14 апр 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для генерации видео по текстовому описанию, изображениям и аудиовизуальным сценариям; в карточке указаны поддержка text-to-video, image-to-video и audio-to-video, а также нативная генерация аудио и видео.

Модель построена на архитектуре DiT и содержит около 22 млрд параметров. GGUF-квантизация позволяет распределять вычисления между видеопамятью GPU и оперативной памятью CPU, что упрощает запуск на потребительском оборудовании. Доступны варианты от Q3_K_M размером 14,7 ГБ до Q8_0 размером 25,5 ГБ: более компактные версии требуют меньше памяти, но могут немного уступать в качестве, тогда как Q8_0 обеспечивает качество, близкое к неквантизированной модели. Язык модели в метаданных указан как английский.

Для работы в ComfyUI требуется набор пользовательских узлов с поддержкой загрузки GGUF, например ComfyUI-GGUF. Основные ограничения — значительные требования к памяти из-за размера модели и возможное снижение визуального качества при использовании низких уровней квантизации. Модель распространяется по LTX-2 Community License Agreement от Lightricks.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.10Универсальные способностиВидео, анимация и 3DAI помогает создавать, анализировать и преобразовывать динамический визуальный контент и 3D-сцены.18 задач3 279моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LTX-Video 2.3 (v1.1) 22B Distilled - GGUF

This repository contains the LTX-Video 2.3 (v1.1) Distilled weights, quantized to GGUF format.

GGUF offers highly efficient inference and excellent memory scaling, allowing you to run this heavy 22B parameter model on consumer hardware by splitting the workload between your GPU (VRAM) and CPU (System RAM).

⚡ Model Details

Architecture: LTX-Video 2.3 22B Distilled(v1.1)
Parameter Count: ~22B
Format: GGUF
Special Feature: Native Audio-Visual generation (DiT-based)

📦 Available Quantizations

Choose the version that best fits your system's memory constraints.

LTX-2.3-22B-distilled-1.1-Q8_0.gguf (25.5 GB): Highest quality, nearly indistinguishable from unquantized. Requires significant RAM/VRAM.
LTX-2.3-22B-distilled-1.1-Q6_K.gguf (21.0 GB): Excellent balance of quality and size. Recommended for high-end GPUs.
LTX-2.3-22B-distilled-1.1-Q5_K_M.gguf (19.4 GB): Very good quality with a smaller footprint.
LTX-2.3-22B-distilled-1.1-Q4_K_M.gguf (17.8 GB): The standard recommendation for most users. Great trade-off between performance and visual fidelity.
LTX-2.3-22B-distilled-1.1-Q3_K_M.gguf (14.7 GB): Smallest footprint. Best for machines with limited memory, though minor visual degradation may occur.

🛠️ Usage & Implementation (ComfyUI)

To use these GGUF files in ComfyUI, you will need a custom node suite that supports loading GGUF models (such as ComfyUI-GGUF).

📜 License

This model is released under the LTX-2 Community License Agreement by Lightricks.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

GGUF-версии diffusion-моделей не запускаются: нужен репозиторий diffusers.

Ревизия весов: 4210fd6