2026年5月25日星期一

LTX2。3深度微调开源视频生成模型:本地低显存部署,支持文生图生视频优化动作表情

基于LTX2.3深度微调的开源视频生成模型,支持文生视频与图生视频,重点优化动作连贯性、人物表情细节与角色一致性。适合短视频创作者、动漫二创、广告创意等场景。模型可在消费级NVIDIA显卡(12G以上显存,建议32G内存)本地运行,无需云端,保护数据隐私。获取整合包需在公众号回复关键字【LTX2.3深度微调-2】,解压后约69.5G,支持一键启动。

Tags:

图片
一款基于 LTX 2.3 深度微调的开源视频生成模型,主打“本地部署 + 低显存运行 + 高自由度生成”。相比依赖云端服务的商业视频模型,这款模型可直接在消费级显卡上运行,大幅降低了视频创作门槛。

该模型基于 Lightricks 开源的 LTX 2.3 架构打造,支持文生视频与图生视频,并重点优化了动作连贯性、人物表情细节以及角色一致性等核心能力。在生成流畅度与时序稳定性方面,相比早期开源视频模型有明显提升。

在公众号后台回复关键字【LTX2.3深度微调-2获取整合包

软件功能:

• 本地部署:无需依赖云端服务即可在本机运行,降低成本并提升数据与素材隐私性。

• 低显存跑:可在消费级显卡环境下完成视频生成与迭代测试。

• 文生视频:输入提示词即可直接生成动态镜头,适合快速出分镜与概念短片。

• 图生视频:上传静态图并配合提示词生成连续动作镜头,实现图片“动起来”的效果。

• 一致性强:重点增强动作连贯、微表情细节与角色一致性,减少画面跳变与崩坏。

应用场景:

• 短视频生产:用于批量生成剧情片段与转场镜头,提升内容产出速度与创作效率。

• 动漫二创:将角色立绘或截图转为动态片段,便于制作同人、剪辑与二次创作。

• 广告创意:快速生成产品或概念演示视频,用于脚本提案、试投素材与创意验证。

• 数字人演示:生成包含自然动作与表情的演示片段,适配讲解、教学与展示场景。

• 本地工作流:结合整合包与ComfyUI工作流搭建离线生产线,便于团队复用与迭代。

配置要求:

电脑需满足以下配置:

  • • 操作系统:Windows 10/11 64位
  • • 内存:建议32G以上
  • • 显卡:至少12G及以上显存的英伟达(NVIDIA)显卡
  • • CUDA:显卡支持的CUDA版本大于等于12.8版本 (如不知道显卡支持的CUDA版本,可点击此链接查看:https://aiyy.info/supported-cuda-versions/)
  • • 整个包解压完约69.5G,要留足硬盘空间

如何查看显卡品牌型号和显存

  • • 打开任务管理器
  • • 点击“性能”
  • • 点击“GPU”
  • • 右上角可以看到显卡型号,下方可以看到显存大小
图片

使用教程:

① 下载整合包之后解压,建议使用winrar解压(解压软件在文件包中,或者可以自己下载安装,下载地址:https://www.winrar.com.cn/)

不要用Windows自带解压!!不要用360解压!!

图片

注意:文件夹路径和文件名称(包括音频、图片、视频等文件名称)不要出现中文字符,否则部分软件会因识别不出而报错

图片

② 双击“一键启动.bat”,稍等片刻会在浏览器中自动打开操作界面

图片

③ 文件包中有文生视频和图生视频工作流,将所需工作流文件拖到操作界面中

图片

④ 文生视频:输入提示词,设置视频长度(默认生成的是10秒时长视频),设置视频宽高分辨率,最后点击“运行”即可

图片

⑤ 文生视频生成结果如下,在文件包中的“\ComfyUI\output”文件夹中也能找到生成结果

图片

⑥ 图生视频:先上传图片,然后输入提示词,设置视频长度(默认生成的是10秒时长视频),设置视频宽高分辨率,最后点击“运行”即可

图片

⑦ 图生视频生成结果如下,在文件包中的“\ComfyUI\output”文件夹中也能找到生成结果

图片

在公众号后台回复关键字【LTX2.3深度微调-2获取整合包

以上就是本期分享的内容,所需工具在下方网址中👇👇👇可以自取👇👇👇
后期持续分享 AI 应用、AI 落地项目及实用工具

更多 AI 软件获取方式

👇👇👇👇 👇👇 👇👇 👇👇 👇👇 👇👇 👇👇
aiyy.info
(浏览器地址栏中输入上方网址,或点击微信公众平台文末左下角「阅读原文」可直接跳转)

没有评论:

发表评论

腾讯开源MegaStyle:140万风格数据集+风格迁移新SOTA,模型代码已公开

腾讯联合同济等高校提出MegaStyle,通过可扩展数据流水线构建140万张高清风格数据集MegaStyle-1.4M,训练出风格迁移模型MegaStyle-FLUX和编码器MegaStyle-Encoder,在多个基准上超越现有方法。论文、代码、模型、数据集全部开源,适用于插画...