LTX-Video

一句话或一张图，高清视频马上来

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 1227 🐛 待处理 107 👀 关注 117
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 11347
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，Apache-2.0许可，可免费本地部署使用，无在线服务。

项目预览

LTX-Video 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类视频生成
开发团队Lightricks
官网地址https://ltx.io/model
GitHubhttps://github.com/Lightricks/LTX-Video
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型，Apache-2.0许可，可免费本地部署使用，无在线服务。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,dit,image-to-video,image-to-video-generation,text-to-video,text-to-video-generation
GitHub 星标★ 11347
上线时间2024-11-20 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积131 KB
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6

项目介绍

Lightricks 官方开源的 LTX-Video 视频生成模型仓库，基于 DiT 架构实现高质量文生视频与图生视频，支持实时生成与可控编辑，为视频创作者提供高效、易用的开源方案。

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 ★ 11347

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶 约 30 分钟 部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

  • Python 3.10.5（官方测试版本）
  • CUDA 12.2（官方测试版本）
  • PyTorch >= 2.1.2
  • macOS 使用 MPS：PyTorch 2.3.0（支持 ==2.3 或 >=2.6）
  • 能访问 GitHub 并克隆仓库的网络环境

安装与启动步骤

  1. 1克隆官方仓库

    从 GitHub 拉取 LTX-Video 官方代码，README 中给出的就是这一条克隆命令，注意目录名不要改动。

    git clone https://github.com/Lightricks/LTX-Video.git

  2. 2进入项目目录

    切换到刚克隆下来的 LTX-Video 目录，后续所有操作都在这个目录内进行。

    cd LTX-Video

  3. 3核对运行环境

    对照官方测试版本检查本机环境：Python 3.10.5、CUDA 12.2、PyTorch>=2.1.2；macOS 走 MPS 用 PyTorch 2.3.0。README 节选未给出检查命令，请自行确认版本一致。

  4. 4查看完整安装说明

    README 节选只到进入目录为止，依赖安装与推理命令未包含在内，请继续阅读仓库内完整 README 及官方文档。

如何确认成功

能成功执行 git clone 并 cd 进入 LTX-Video 目录，且本机 Python 3.10.5 / PyTorch>=2.1.2（CUDA 12.2）环境与官方测试版本一致。

常见问题

Q：README 里没有依赖安装和推理命令怎么办？

A：节选内容到 cd LTX-Video 为止。请查看仓库完整 README，并参考官方文档 https://docs.ltx.video 获取后续依赖安装与推理用法。

Q：macOS 上可以运行吗？

A：可以。README 说明 macOS 的 MPS 已用 PyTorch 2.3.0 测试，支持 PyTorch == 2.3 或 >= 2.6。

Q：LTX-Video 和 LTX-2 是什么关系？

A：LTX-2 是下一代模型，支持音频与视频同步生成，README 说明 LTX-2 已成为 LTX 开发的主要仓库，并已集成进 ComfyUI。

Q：没有本地 GPU 也能体验吗？

A：README 的快速开始中列出了在线 Demo（online demo）入口，可先在线体验，且官网 https://ltx.io/model 也可查看模型信息。

注意事项

  • 本教程步骤严格来自 README 节选，仅包含克隆与进入目录两条命令，未给出依赖安装、模型下载和推理命令，请勿自行套用其他项目的命令。
  • LTX-2 已成为 LTX 的主要开发仓库（https://github.com/Lightricks/LTX-2），新项目建议优先查看该仓库。
  • 完整文档地址为 https://docs.ltx.video，遇到安装或使用问题优先查阅官方文档。

核心亮点

  • 基于DiT架构，支持文本到视频和图像到视频生成，技术路线清晰，适合二次开发
  • 官方仓库代码结构完整，提供推理和训练相关实现，便于研究者和开发者快速上手
  • 在开源视频生成领域获得超万星标，社区关注度高，生态活跃

不足之处

  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 短视频内容创作与自动化生成
  • 影视预可视化与概念设计
  • AI视频生成技术研究与教学

替代项目

Open-Sora、CogVideo、AnimateDiff

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