LTX-2.5 是 Lightricks 在 2026 年 8 月发布的开源视频生成模型，主打一个「快」——生成 10 秒 720P 视频只要 6-10 秒，而且原生接入了 ComfyUI 的节点工作流。对于已经在用 ComfyUI 做图的人来说，几乎零学习成本就能开始跑视频。本教程假设你已经装好了 ComfyUI，重点讲 LTX-2.5 独有的配置和参数。

LTX-2.5 在 ComfyUI 中的节点工作流结构
LTX-2.5 在 ComfyUI 中的节点工作流结构

准备工作

  • 一块 NVIDIA 显卡：显存 12GB 以上可以跑 720P，8GB 只能降分辨率到 480P
  • 已安装 ComfyUI：如果还没装，去 ComfyUI 官方仓库按 README 装好
  • 硬盘空间：LTX-2.5 模型文件约 9GB，再加依赖约 2GB
  • 网络：模型需要从 HuggingFace 或魔搭社区下载

LTX-2.5 对 Windows 支持不错，但建议在 WSL2 或 Linux 下跑，依赖安装更省心。

第一步：安装 LTX-2.5 节点

打开 ComfyUI 管理器，搜索「LTX-2.5」或者「ComfyUI-LTXVideo」。如果没有管理器，手动安装也可以：

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo.git
cd ComfyUI-LTXVideo
pip install -r requirements.txt

装完后重启 ComfyUI，在右键菜单里应该能看到 LTX 相关的节点。

第二步：下载模型文件

LTX-2.5 目前主要发布两个模型：一个是文生视频（Text-to-Video），一个是图生视频（Image-to-Video）。新手建议先下图生视频模型，效果更可控。

# 模型保存路径示例
ComfyUI/models/diffusion_models/ltx-video-2b-v0.9.5.safetensors
ComfyUI/models/text_encoders/t5-xxl-encoder-Q5_K_M.gguf
ComfyUI/models/vae/ltx-video-vae.safetensors

如果你访问 HuggingFace 不方便，可以去魔搭社区（modelscope.cn）搜 LTX-2.5，速度通常更快。下载完按上面的路径放好，ComfyUI 重启后会自动识别。

第三步：加载官方工作流

LTX-2.5 官方仓库里提供了 ComfyUI 工作流 JSON 文件。导入方式：

  1. 在 ComfyUI 界面点「Load」
  2. 选择官方工作流 JSON 文件
  3. 检查 Load Diffusion Model 节点是否指向你下载的 safetensors 文件
  4. 检查 CLIP Text Encode 节点是否加载了 t5-xxl 文本编码器

第一次加载时，节点可能会显示红色或缺失，按 ComfyUI 提示安装缺失节点即可。

LTX-2.5 生成的 10 秒 720P 街景视频截图
LTX-2.5 生成的 10 秒 720P 街景视频截图

第四步：写有效的视频提示词

LTX-2.5 的提示词风格更像自然语言描述，不需要像 Stable Diffusion 那样堆标签。一个有效的图生视频提示词示例：

A young woman walking down a busy Tokyo street at golden hour, the camera follows her from behind with a slow push-in motion, pedestrians and neon signs in the background blur slightly, warm cinematic lighting, subtle film grain.

注意几个要点：

  • 描述运动：要写明相机怎么动、主体怎么动，否则画面会原地抖动
  • 描述时间：golden hour、night、rainy 这些词对光影影响很大
  • 控制长度：ComfyUI 里把 frames 设为 121（约 10 秒@12fps）
  • 分辨率：宽 720px 起步，想 720P 就把 height 设为 720，width 按比例 1280

第五步：关键参数解读

LTX Video Sampler 节点里几个核心参数：

  • steps：20-30 步足够，超过 30 提升不明显但时间翻倍
  • cfg：7-9 之间最稳，太高画面会过饱和
  • sampler_name：dpmpp_2m 或 euler，前者细节更好
  • scheduler：normal 或 karras，karras 在初始几步更激进
  • seed：固定 seed 可以复现画面，调试提示词时建议固定

显存不够的话，把 width/height 降到 512×768，steps 降到 20，cfg 降到 6。

第六步：生成与导出

点「Queue Prompt」开始生成。在 RTX 3090 上，10 秒 720P 视频约 8-12 秒；在 RTX 4060 Ti 16GB 上约 20-30 秒。

生成完成后，ComfyUI 默认把视频保存在 output/ 目录下，格式是 MP4。你可以直接拖到剪映或 Premiere 里做后期。

常见问题

  • 人物会变形？→ 图生视频比文生视频稳定，建议先用一张清晰的人物图作为首帧
  • 画面闪烁？→ 把 cfg 降到 7 以下，或增加 steps
  • 生成速度慢？→ 确认走了 GPU，ComfyUI 启动日志里看是否加载了 CUDA
  • 提示词无效？→ LTX-2.5 对英文提示词理解更好，中文建议翻译后再输入

LTX-2.5 不是目前质量最高的视频模型——Runway 和 Sora 在画质和运动一致性上仍然更强——但它在「开源 + 速度 + 可本地跑」这三个维度上达到了一个难得的平衡点。对于想自己做 AI 视频、又不想按次付费的人来说，ComfyUI + LTX-2.5 是目前最务实的入门方案。