/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
LTX-2.5
Библиотека
gguf
Опубликована
14 авг 2026

LTX-2.5-Comfy-GGUF

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

GGUF-конверсия LTX-2.5 для локальной генерации видео по текстовым описаниям в ComfyUI и совместимых инструментах.

6 551скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены18 авг 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 модели LTX-2.5 от Lightricks, подготовленная автором репозитория для запуска в ComfyUI и других совместимых инструментах. Модель предназначена для генерации видео по текстовому описанию; в карточке базовой модели также заявлена генерация по изображениям и видео. Исходная модель использует архитектуру DiT с отдельными потоками для видео и аудио и перекрёстным вниманием между ними. В README указаны 22 млрд параметров и варианты квантования GGUF; размер весов зависит от варианта и составляет примерно 11–23 ГБ для приведённых автором квантованных файлов.

LTX-2.5 генерирует синхронизированные видео и аудио за один проход и поддерживает многокадровые сцены с сохранением персонажей и визуального стиля между планами. Среди сценариев применения — создание роликов по текстовым промптам и локальная генерация видео на совместимом оборудовании. README описывает компромисс между качеством и требованиями к памяти: низкие варианты Q2 и Q3 автор считает пригодными преимущественно для тестов, а генерация требует дополнительной видеопамяти сверх места для весов.

Модель основана на Lightricks/LTX-2.5 и распространяется в формате GGUF BF16 согласно метаданным; README описывает несколько вариантов квантования. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория и базовой модели.

Сценарии применения

  • создание видеоролика по текстовому описанию
  • генерация многоплановых сцен с сохранением персонажей и стиля
  • локальное создание видео в ComfyUI
  • прототипирование видеогенерации на ограниченной видеопамяти

Ограничения

Качество вариантов Q2 и Q3 автор README считает низким и рекомендует их только для тестирования и прототипирования. Для генерации требуется дополнительная видеопамять сверх объёма, необходимого для загрузки весов.

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
b369fd0

0 моделей