LightX2V

环境要求

• Python 环境且 pip 可用（README 仅给出 pip 安装方式）
• 官方强烈建议使用 Docker 环境，最简单最快（具体步骤见官方文档 Quick Start）
• 最低 8GB 显存 + 16GB 内存即可运行 14B 模型做 480P/720P 视频生成
• 需自行从 HuggingFace（lightx2v 仓库）获取模型权重，如 Autoencoders

安装与启动步骤

1. 1在线快速体验

   不想安装可直接打开 LightX2V Studio 网页，免费试用 Minimax H3、Wan 2.2、SekoTalk、Qwen-Image 等模型。

2. 2从 Git 安装

   用 pip 直接从 GitHub 仓库安装 LightX2V，注意加 -v 查看安装日志，建议在虚拟环境中执行。

   pip install -v git+https://github.com/ModelTC/LightX2V.git

   复制

3. 3安装加速算子(可选)

   可选步骤。按官方文档 quickstart 第 4 步安装 attention / quantize 算子，以启用注意力和量化加速。

4. 4准备模型权重

   从 HuggingFace 的 lightx2v 仓库下载所需权重，官方推荐轻量自编码器 Autoencoders（推理快、占用低）。

5. 5运行推理示例

   参考 scripts/minimax_h3/README.md，其中给出 checkpoint 布局、本地 LoRA 路径、CLI 预设及服务/POST 示例。

6. 6部署服务或界面

   如需对外提供能力，按官方部署文档选择 Gradio 界面、服务化 API、低资源或低延迟部署方案。

如何确认成功

pip 安装命令无报错即完成基础环境；推理是否成功以运行日志和生成的视频文件为准，具体运行方式见官方文档。

常见问题

注意事项

• README 未给出 docker run 等具体命令，Docker 部署细节须查阅官方文档 Quick Start
• 安装 attention / quantize 算子为可选项，不装也能用，装了才有对应加速能力
• 模型 checkpoint 布局、LoRA 路径、CLI 预设参数请直接看 scripts/minimax_h3/README.md
• 完整使用说明以官方文档为准：https://lightx2v-zhcn.readthedocs.io/zh-cn/latest/