ltx-video-mac

在 Mac 上本地生成 AI 视频，无需云端，开箱即用。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 视频生成 🍴 复刻 60 🐛 待处理 6 👀 关注 17
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 453
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，MIT许可证，本地部署使用，无付费版本。

项目预览

ltx-video-mac 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队james-see
官网地址https://james-see.github.io/ltx-video-mac
GitHubhttps://github.com/james-see/ltx-video-mac
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，MIT许可证，本地部署使用，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Swift
技术栈/模型apple-silicon,image-to-video,ltx-2,ltx-2-5,ltx-2-5-ai,ltx-video,mac-app,mac-native,minimax,minimax-h3,mlx,text-to-video
GitHub 星标★ 453
上线时间2026-01-09 00:00:00
代码更新2026-10-11
仓库体积3.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

ltx-video-mac 是一个专为 Apple Silicon Mac 设计的原生 AI 视频生成应用，基于 LTX-Video 模型，支持文本生成视频和图像生成视频两种模式。它解决了 Mac 用户难以运行大型视频生成模型的问题，通过原生 Swift 开发，充分利用 Metal 和统一内存架构，实现高效的本地推理。核心能力包括简洁的原生界面、模型管理、生成参数调节以及结果预览与导出，让用户无需复杂配置即可在 Mac 上体验 AI 视频创作。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 453

使用教程

难度：进阶 约 40 分钟 部署方式：本地构建 4 步

环境要求

  • Apple Silicon Mac（内存 16GB 起）
  • Xcode 命令行工具

安装与启动步骤

  1. 1装 Python 依赖

    它虽然是 Swift 应用，推理侧依赖 Python 包。

    pip install mlx mlx-vlm mlx-video-with-audio transformers safetensors huggingface_hub numpy opencv-python tqdm

  2. 2拉仓库

    应用与脚本在同一仓库。

    git clone https://github.com/james-see/ltx-video-mac.git

  3. 3本地构建

    脚本会打包成可运行的 app，首次编译较慢。

    ./scripts/build-local.sh

  4. 4跑一段短视频

    先从三秒、低分辨率开始，确认显存够。

如何确认成功

生成的三秒视频能连贯播放，镜头没有明显跳帧，且内存没有一路涨到被系统杀掉

注意事项

  • 它只跑在 Apple Silicon 上，用的是 MLX 而不是 CUDA。
  • 内存是硬约束，长度与分辨率都要按机器配置压。
  • 模型首次运行会自动下载，体积很大。
  • 版本更新频繁，不同版本支持的模型不同，升级前看说明。

核心亮点

  • 原生 Swift 开发，针对 Apple Silicon 优化，性能与功耗表现好
  • 支持文本和图像双模式生成，覆盖常见创作需求
  • 界面简洁易用，降低本地 AI 视频生成的使用门槛

不足之处

  • 仅支持 Apple Silicon，Intel Mac 用户无法使用
  • 依赖 LTX-Video 模型，模型体积大，首次下载耗时
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人创作者在 Mac 上快速生成短视频素材
  • 设计师将静态图像转换为动态视觉片段
  • 离线环境下的 AI 视频生成需求

替代项目

ComfyUI、DiffusionBee、Draw Things

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