/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
LTX-2.5
Библиотека
gguf
Опубликована
1 сен 2026

LTX-2.5-Comfy-GGUF

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

GGUF-конверсия LTX-2.5 для локальной генерации видео по тексту с поддержкой связанных сцен и синхронизированного аудио.

604скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены1 сен 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

Это GGUF-конверсия LTX-2.5 от Lightricks, подготовленная для локального запуска, в том числе через ComfyUI. Модель предназначена для генерации видео по текстовому описанию; исходная LTX-2.5 также принимает изображения и видео и создаёт синхронизированные видео и аудио. Архитектура исходной модели включает два потока DiT для видео и аудио с межмодальным вниманием, а также текстовый энкодер Gemma 4 12B. В README указано 22 млрд параметров; варианты GGUF уменьшают требования к памяти по сравнению с исходными весами BF16.

Модель поддерживает генерацию нескольких связанных сцен с сохранением персонажей и визуального стиля между планами. Качество и требования к видеопамяти зависят от уровня квантизации: низкие варианты Q2 и Q3 автор README считает пригодными главным образом для тестов и прототипов, тогда как более высокие варианты лучше сохраняют качество. В репозитории заявлена лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией исходной модели Lightricks/LTX-2.5.

Сценарии применения

  • создание видеороликов по текстовым описаниям
  • генерация последовательности связанных сцен с сохранением персонажей и стиля
  • локальный запуск генерации видео в ComfyUI
  • подготовка черновых видеосцен на потребительском оборудовании

Ограничения

Качество зависит от варианта квантизации: README предупреждает, что Q2 и Q3 дают слабые результаты и подходят преимущественно для тестирования. Генерация требует дополнительной видеопамяти для контекста, VAE и текстовых энкодеров; условия лицензии other в карточке не раскрыты.

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

LTX-2.5 22B — Comfy - GGUF

GGUF quantizations of Lightricks' LTX-2.5, converted for efficient execution in tools like ComfyUI. Example video is rendered using Q4_K_M quantize variant.

Model Explanation

LTX-2.5 is an open-world model with open weights, built for local execution and fine-tuning. It natively generates synchronized, high-fidelity video and audio in a single pass from text, image, and video inputs. Key Features of LTX-2.5:

  • Synchronized Video and Audio: A dual-stream DiT with a 4096-wide video path, a 2048-wide audio path, and cross-modal attention joining them. No separate audio stage required.

  • Native Multishot Generation: Generates connected scenes in a single pass: multiple shots that hold character identity, environment, lighting, voice, and visual style across cuts (whereas previous versions produced a single continuous shot).

  • Diffusion Fidelity Rendering: Dynamically allocates compute by scene complexity and budget, rendering flawless detail where it matters and remaining efficient everywhere else.

  • Custom Gemma 4 12B Text Encoder: Holds complex prompts together (multiple characters, camera moves, lighting, actions) instead of dropping details across a longer sequence. The original bf16 transformer weighs in at 39 GB. These GGUF quantizations bring it down to a manageable 11-23 GB for consumer hardware.

GGUF Quantization VRAM Requirements

Below is a reference guide for the approximate VRAM required to load the 22 Billion parameter LTX-2.5-Distilled model at various GGUF quantization levels. Note: The sizes below refer specifically to the raw model weights loaded into memory. Generating video or high-resolution images will require an additional 4-8 GB of VRAM for the execution context, VAE, and text encoders depending on your ComfyUI configuration.

Quantization TypeBits per Weight (Avg)Approx. Model Size (File / VRAM)Recommended GPU VRAM (inc. Context)
Q2_K2.67 bits~6.8 GB10 GB - 12 GB GPU
Q3_K_S2.9 bits~7.8 GB12 GB - 16 GB GPU
Q4_K_M4.8 bits~ 11.5 GB16 GB - 20 GB GPU
Q5_K_M5.5 bits~ 14.2 GB20 GB - 24 GB GPU
Q6_K6.6 bits~ 16.8 GB24 GB GPU
Q8_08.5 bits~ 23.0 GB32 GB+ GPU (e.g. Mac / Dual GPU)

Performance vs Quality

  • Q4_K_M: Best balance for typical consumer hardware (like a 16GB RTX 4080). Minor quality loss but runs very fast.

  • Q5_K_M: The sweet spot if you have a 24GB card (RTX 3090 / 4090). Noticeably better coherence than Q4 without hitting memory limits.

  • Q6_K: Very close to uncompressed BF16. Excellent choice if you have a powerful setup or Mac Studio.

  • Q8_0: Visually indistinguishable from the Master file, but requires significant memory.

Note: For image and video generation, the Q2 and Q3 model variants produce poor quality results and are generally unusable for final renders. They should only be used for basic testing and prototyping.

Rendered using Q8 variant.

License & Disclaimer

Disclaimer: I am not the creator or owner of the LTX-2.5 model. This repository only provides quantized GGUF versions of the model for community use. All original licensing terms and usage restrictions carry over from the base model. The original model is released by Lightricks under the LTX-2.x Community License.

  • Under $10M annual revenue: Commercial and production use at no cost under the LTX-2.x Community License.

  • Over $10M annual revenue: Requires a Paid Commercial Use Agreement with Lightricks. Please refer to the original Lightricks/LTX-2.5 repository for full, binding license terms and to accept the gated model agreement.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gguf

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
d7781c1

0 моделей