/ Модель

Характеристики

Размер весов
105 ГБ
Библиотека
diffusers
Опубликована
13 мая 2026

LTX2.3-10Eros

Видео из изображенияИзображение, текст → видео3 профессии

Производная от LTX модель для генерации видео из изображения с управляемым описанием движений, изменений сцены и аудио.

109скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 мая 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

10 Eros — производная модель BenBens0n для создания видео по исходному изображению на основе семейства LTX. Автор описывает её как отдельный вариант слияния весов для image-to-video: при слиянии использованы масштабирование слоёв и веса разных этапов, а не прямое объединение. Модель распространяется в формате safetensors; для BF16 и одного варианта FP8 указаны полные чекпойнты, также доступны раздельные файлы FP8 для Transformer.

Модель предназначена для генерации видео, продолжая сцену с заданного первого кадра. Автор отмечает, что движения, изменения сцены и аудио следует явно задавать в запросе; модель слабо достраивает намерение самостоятельно. Карточка рекомендует осторожно применять крупные дистиллированные LoRA, поскольку они могут ухудшить результат дообучения, и предлагает условно безопасные варианты LoRA. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • анимация исходного изображения в видеосцену
  • задание движений персонажей и объектов в ролике
  • создание видео с последовательным развитием сцены
  • генерация ролика с описанными диалогом и звуковым окружением

Ограничения

Модель требует подробных запросов: без явного описания движений и развития сцены может слабо продолжать изображение. Крупные дистиллированные LoRA могут ухудшить результат дообучения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

10 Eros

https://huggingface.co/TenStrip/LTX2.3-10Eros_Workflows

Quants: https://huggingface.co/vantagewithai/LTX2.3-10Eros-GGUF/tree/main

Nodes: https://github.com/TenStrip/10S-Comfy-nodes

Reliant on https://huggingface.co/SulphurAI/Sulphur-2-base This is a different merge attempt for ideal I2V use. It uses layer scaled merges of different steps, it's not a straight weight merge. It behaves much nicer than lora load and respects prompt. Prompt should be enhanced, LTX has very little self reasoning and input when it is conditioned, first frame and all following motions, evolutions, and audio must be commanded-you will get nothing if you don't ask it.

BF16 loads as a checkpoint with clip and VAEs.

Fp8_mixed_learned is the better FP8 version and is a full checkpoint as well, quant by S1LV3RC01N.

Kijai split files are for 10Eros FP8 Transformer version, but it has a different structure and variance. That one goes inside diffusion_models: https://huggingface.co/Kijai/LTX2.3_comfy/tree/main

!!! Larger distilled Loras will harm the model's fine tune, try the cond_safe ones: https://huggingface.co/TenStrip/LTX2.3_Distilled_Lora_1.1_Experiments/tree/main

For prompt enhancement, try this foreword in Grok or Uncensored LLM:

Generate a video scene script with a description based on the attached image for an LLM that has a tokenizer that uses interleaved attention to support long-context understanding that is fed into a multimodal video model. Strict specification, follow up to the word: No timestamps. No unnecessary embellishment. Output only plain English text and make it a copy box.

First, describe the image initial scene in concise natural language; subject(s), subject(s) appearance, subject(s) composition and pose, background, and context.

Next, formulate a naturally evolving scenario that would take place describing every moving body part, composition change, and manipulation from the uploaded initial frame that would be reflected in the video models post-latent evolution output. If the image is explicit or sexual in nature, use full anatomical terminology and spice it up slightly with visually representable erotic themes.

Center the prompt around this basic idea: [ concept ]

interweave this dialogue or sound concept into the scene with descriptions of voice tone followed by the lines delivered in quotations, in a temporal sequence between or during motions. Dialogue should be concise and non-rambling as it will take away from video quality: [ dialogue ]

Inside that prompt describe only notable audio and audio queues, both normal and explicit; background noise as well as foley and natural sounds. In a temporal sequence paired with coinciding motions. In the case of absent dialogue or soundscapes and only if background music is fitting; describe a fitting genre and melodic tone with matching mood.

Output only text following above instruction. Follow-up suggestions should be on the topic of expanding or changing motion or dialogue from the output text.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Нельзя запустить

Модели «картинка → видео» пока не запускаются.

Ревизия весов
b0e89c7

0 моделей