Lightricks（开发过 LTX Studio、Facetune 和 Videoleap 的公司）推出了其首款定制 AI 视频模型：LTX Video 0.9。这是一款开源模型，能够在仅四秒内生成五秒长的 AI 视频，展示了惊人的效率和高质量的运动一致性与逼真效果。
LTX Video 的特点与优势
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效率与性能
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在使用 Nvidia H100 GPU 和 768×512 分辨率时，LTX Video 可在 4 秒内生成 5 秒视频。尽管使用常规的 Nvidia RTX 4090 时生成时间会更长，但其表现仍优于同类模型。
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该模型致力于实现“实时视频生成”，并强调生成高质量、运动一致的视频。
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用户驱动的设计
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LTX Video 的设计基于用户对 LTX Studio 的反馈。该平台允许用户通过单一提示生成多片段项目。
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视频模型的开源特性让开发者社区能够基于此模型进行改进或扩展，推动 AI 视频技术的未来发展。
技术原理与未来应用
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技术亮点
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LTX Video 采用扩散变换器（Diffusion Transformer）架构，能够在视频帧之间提供流畅的过渡，避免变形问题，并确保画面的一致性。
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它支持图像到视频、文本到视频等多种生成模式，能够适应不同视频长度和分辨率的需求。
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未来潜力
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内容创作：加快视频制作速度，为影视、广告等领域提供高效工具。
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实时应用：可用于游戏、交互式体验（如购物、学习、社交）。
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教育与研究：通过开源代码和模型权重，促进学术界与开发者社区的研究与开发。
LTX Video 的实际表现
从早期预览来看，LTX Video 的运动质量和视觉效果令人印象深刻。虽然在画质上仍逊色于 Kling 或 Runway Gen-3，但作为一款开源模型，其生成速度让它成为了强有力的竞争者。
此外，该模型能够快速生成高质量视频，其开放性也为开发者提供了极大的灵活性，与图像生成模型 Flux 和 Stable Diffusion 的开源发展模式类似。
如何使用 LTX Video
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硬件支持
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如果拥有性能良好的游戏 PC，可通过 ComfyUI 本地运行模型。
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对于没有高性能设备的用户，可通过 HuggingFace 或 FAL.ai 平台使用。
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生成方式
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支持从图像到视频、从文本到视频的多种模式，适用于不同的创作场景。
总结与展望
Lightricks 推出的 LTX Video 模型不仅是技术上的突破，更是推动 AI 视频生成领域的一大步。开源的特性将促进开发者和研究人员共同改进这款工具，拓宽其在游戏、教育、娱乐等领域的应用范围。
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