【免费下载链接】ltx-2项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/ltx-2点击查看免费下载LTX-2 是 Lightricks 推出的视频生成大模型本仓库Comfy-Org/ltx-2为其提供了ComfyUI 视频生成所需的配套模型文件文本编码器与 LoRA。本文带你一文读懂 LTX-2 模型仓库文件结构、安装位置、量化版本怎么选几分钟即可完成 ComfyUI 部署。LTX-2 是什么为什么需要这个配套仓库LTX-2 是一款面向文生视频 / 图生视频的扩散模型约 19B 参数以电影感画质和较高生成速度著称常被用来制作短片、广告分镜和创意视频素材。不过LTX-2 的原始模型文件是面向官方推理框架发布的并不能直接拖进 ComfyUI 使用。这个仓库的作用就是将 LTX-2 的文本编码器Gemma 3 12B重打包为 ComfyUI 可识别的.safetensors格式提供配套的LoRA 文件包括压缩加速用的 Squish LoRA明确告诉你每个文件应该放在 ComfyUI 的哪个目录避免装错位置。换句话说它是连接「LTX-2 模型」与「ComfyUI 工作流」的桥梁属于模型仓库而非代码仓库下载文件后放到 ComfyUI 对应目录即可使用。 仓库说明详见README.md仓库文件结构一览整个仓库只有两类文件结构非常清晰 ltx-2/ └── split_files/ ├── loras/ # LoRA 文件放 ComfyUI/models/loras │ ├── gemma-3-12b-it-abliterated_heretic_lora_rank64_bf16.safetensors │ ├── gemma-3-12b-it-abliterated_lora_rank64_bf16.safetensors │ └── ltx2-squish.safetensors └── text_encoders/ # 文本编码器放 ComfyUI/models/text_encoders ├── gemma_3_12B_it.safetensors ├── gemma_3_12B_it_fp8_scaled.safetensors ├── gemma_3_12B_it_fpmixed.safetensors └── gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors两个目录的文件各司其职目录文件作用split_files/text_encoders/gemma_3_12B_it.safetensors全精度bf16文本编码器效果最稳split_files/text_encoders/gemma_3_12B_it_fp8_scaled.safetensorsFP8 量化版显存占用明显下降split_files/text_encoders/gemma_3_12B_it_fpmixed.safetensors混合精度版速度与质量的折中split_files/text_encoders/gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensorsFP4 混合量化版显存最省split_files/loras/ltx2-squish.safetensors压缩/加速 LoRA触发词为squish itsplit_files/loras/gemma-3-12b-it-abliterated*_lora_rank64_bf16.safetensors基于 abliterated 版本的 Gemma 3 编码 LoRArank64 / bf16供需要时替换编码器使用ComfyUI 安装步骤一键式的正确放置方法安装的核心原则只有一条按目录对应关系把文件放进 ComfyUI 的models目录下对应子文件夹。第一步下载或克隆文件可以克隆本仓库获取文件git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/ltx-2也可以只下载你需要的单个文件不必全部克隆。第二步放入 ComfyUI 对应目录按照如下目录结构放置文件 ComfyUI/ ├── models/ │ ├── loras/ ← 放入 split_files/loras/ 下的 3 个文件 │ └── text_encoders/ ← 放入 split_files/text_encoders/ 下的编码器文件对应关系split_files/loras/ 中的每个.safetensors→ComfyUI/models/loras/split_files/text_encoders/ 中的每个.safetensors→ComfyUI/models/text_encoders/第三步在 ComfyUI 中加载重启或刷新 ComfyUI 后在工作流中用Load Text Encoder类节点选择对应的 Gemma 3 12B 编码器在Lora Loader节点中选择需要的 LoRA如ltx2-squish.safetensors搭配 LTX-2 主模型节点即可开始跑视频生成工作流。文本编码器量化版本怎么选4 个编码器文件其实是同一个 Gemma 3 12B 文本编码器的不同量化版本选哪个取决于你的显卡显存版本精度显存占用适用场景gemma_3_12B_it.safetensorsbf16 全精度高显存充足24GB追求最佳效果gemma_3_12B_it_fpmixed.safetensors混合精度中日常使用均衡之选gemma_3_12B_it_fp8_scaled.safetensorsFP8较低12~16GB 显存的常见甜品卡gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensorsFP4 混合最低低显存环境先跑通再调参新手建议显存够用就选全精度版显存紧张时优先 FP8最后再考虑 FP4。量化会带来轻微质量损失但远低于显存不够跑不起来的影响。两个容易忽略的 LoRA 说明ltx2-squish.safetensors来自社区的 LTX-2 压缩 LoRA用于压缩/加速推理。使用时需在提示词中加入触发词squish it。gemma-3-12b-it-abliterated系列针对去对齐abliterated版 Gemma 3 12B 的 rank64 LoRA一般配合对应编码器使用适合特定工作流配置。常见问题Q1文件放错目录会怎样ComfyUI 节点中不会出现对应模型选项或加载时报文件未找到。请对照上文目录结构逐一核对。Q2需要全部下载吗不需要。文本编码器 4 选 1 即可LoRA 按需取用可以大幅节省下载时间。Q3这个仓库包含 LTX-2 主模型吗不包含。本仓库只提供文本编码器与 LoRA 等配套文件LTX-2 主扩散模型需从官方渠道单独获取。Q4许可证需要注意什么仓库采用ltx-2-community-license-agreement社区许可详见 README.md 头部元信息商用前建议阅读原始 LTX-2 许可证条款。写在最后LTX-2 配套仓库的价值在于「开箱即用的 ComfyUI 文件」结构清晰、放置规则简单。记住三步——下载文件 → 放入models/loras和models/text_encoders→ 节点中选择对应文件你就能在 ComfyUI 中快速搭起 LTX-2 视频生成工作流。结合本文的量化版本选择表按自己的显卡配置挑选文件几分钟内即可完成 ComfyUI 部署开始生成你的第一段 AI 视频。赞分享【免费下载链接】ltx-2项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/ltx-2点击查看免费下载相关推荐如何用YouTube Shorts Pipeline实现7天无间断内容发布完整工作流解析如何用YouTube Shorts Pipeline实现7天无间断内容发布完整工作流解析 YouTube Shorts Pipeline也称为VerticaLTX-2视频生成ComfyUI-LTXVideo完整安装配置指南LTX 2视频生成ComfyUI LTXVideo完整安装配置指南 想要快速掌握最新的AI视频生成技术吗LTX 2视频生成模型结合ComfyUI LTXVi人工智能大模型媒体生成视频ComfyUI-LTXVideo终极指南一键安装LTX-2视频生成模型ComfyUI LTXVideo终极指南一键安装LTX 2视频生成模型 ComfyUI LTXVideo是专为ComfyUI平台设计的强大视频生成工具集让普人工智能大模型媒体生成视频上一篇3分钟完成Mac微信防撤回终极本地化保护方案下一篇Parsec VDD重新定义你的Windows虚拟显示器体验免费扩展数字工作空间创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考