LTX2.3_comfy

מה זה

מדובר במארז קבצים של LTX2.3 שחולק במיוחד כדי לאפשר גמישות בתוך ComfyUI, במקום להוריד קובץ יחיד ענק שמכביד על הזיכרון. המאגר כולל המרות fp8 עם סקיילינג סטטי, לצד גרסאות עם כיול של activation scaling שנועדו להאיץ את הריצה באמצעות כפל מטריצות בפורמט הזה על חומרה תומכת.

ההבדל המשמעותי נמצא בגרסאות הניסיוניות שמסומנות כ־input_scaled. שם הבלוקים הראשונים והאחרונים, ספציפית 0 עד 1 ו־46 עד 47, נשמרים ב־bf16 בדיוק כמו במימוש הרשמי, מה שמשפר את היציבות בעיבוד ומאפשר שימוש ברכיבי עזר קלים כמו Tiny VAE.

מתאים ל

• רינדור וידאו ב־ComfyUI

  טעינה מודולרית של חלקי המודל בסביבת העבודה כדי לשלוט ישירות בשימוש בזיכרון.

• יצירה מהירה עם דיסטילציה

  הפקת וידאו ב־8 צעדים על חומרת צרכנים חזקה הודות להתאמות הדיסטיל.

• עבודה עם Tiny VAE

  חיסכון במשאבים באמצעות שילוב VAE קל משקל בתהליך העבודה הגרפי.

איפה זה נופל

היוצר מציין בעצמו שהכיול של input scales נעשה כאן בפעם הראשונה והוא מוגדר ניסיוני לחלוטין. בגרסאות קודמות היו בעיות מורגשות בזמן עבודה עם אודיו כקלט, ולמרות שגרסת v3 מתקנת חלק מזה באמצעות השארת בלוקים מסוימים ב־bf16, עדיין לא מדובר בפתרון שנבדק ביסודיות לכל תרחיש אפשרי.

איך מריצים

אתם צריכים כרטיס מסך מסדרת Nvidia RTX 40xx ומעלה אם אתם בונים על גרסאות ה־input_scaled שמשתמשות ב־fp8 matmuls. על כרטיס כמו RTX 4090 אפשר להריץ את גרסת הדיסטילציה ב־8 צעדים ולקבל פלט וידאו מקומית, בעוד שכרטיסים ישנים יותר יוגבלו לגרסאות ה־fp8 הבסיסיות ללא פעולות המטריצה המואצות.

בסך הכול יש כאן 27 קבצים במשקל כולל של כמעט 400 גיגה-בייט, אבל אתם לא מורידים את הכל אלא רק את המשקלים שמתאימים להגדרות שלכם ב־ComfyUI. אם אין לכם כרטיס חזק עם מספיק זיכרון וידאו, שווה לשקול הרצה בשירותי ענן במקום להילחם עם נפילות זיכרון מקומיות.

pip install -U huggingface_hub
hf download Kijai/LTX2.3_comfy

הקבצים

27 קבצים במאגר, 393 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• diffusion_models/ltx-2.3-22b-distilled-1.1_transformer_only_bf16.safetensors42.0 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-distilled_transformer_only_bf16.safetensors42.0 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-dev_transformer_only_bf16.safetensors42.0 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-distilled-1.1_transformer_only_fp8_scaled.safetensors25.2 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-distilled_transformer_only_fp8_input_scaled_v3.safetensors25.0 GB
• diffusion_models/ltx-2-3-22b-dev_transformer_only_fp8_input_scaled.safetensors25.0 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-distilled-1.1_transformer_only_mxfp8_block32.safetensors24.1 GB
• diffusion_models/experimental/ltx-2.3-22b-distilled_transformer_only_mxfp8_block32.safetensors24.1 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-dev_transformer_only_mxfp8_block32.safetensors24.1 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-distilled_transformer_only_fp8_input_scaled.safetensors23.5 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-distilled_transformer_only_fp8_scaled.safetensors23.5 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-dev_transformer_only_fp8_scaled.safetensors23.5 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-distilled_transformer_only_fp8_input_scaled_v2.safetensors23.2 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-distilled-1.1_transformer_only_int8_convrot.safetensors21.5 GB
• diffusion_models/ltx-2.3-22b-dev_transformer_only_int8_convrot.safetensors21.5 GB
• loras/ltx-2.3-22b-distilled-1.1_lora-dynamic_fro09_avg_rank_111_bf16.safetensors2.7 GB
• loras/ltx-2.3-22b-distilled-lora-dynamic_fro09_avg_rank_105_bf16.safetensors2.6 GB
• text_encoders/ltx-2.3_text_projection_bf16.safetensors2.3 GB
• vae/LTX23_video_vae_bf16.safetensors1.5 GB
• vae/pruna_ltx2.3_vae_comfy_bf16.safetensors1.3 GB
• loras/LTX-2.3-OmniNFT-RL-Lora_bf16.safetensors616.9 MB
• vae/LTX23_audio_vae_bf16.safetensors364.9 MB
• vae/taeltx2_3.safetensors23.5 MB
• LICENSE21.4 KB
• .gitattributes1.5 KB
• README.md1.5 KB
• loras/README.md362 B

הרישיון

הרישיון הרשום במאגר מסומן כ־other, כלומר אין כאן רישיון קוד פתוח סטנדרטי מוכר כמו MIT או Apache. המשמעות היא שחייבים לבדוק את תנאי הרישיון המקוריים של LTX2.3 לפני שמשלבים את המודל בשירות מסחרי או מפיצים אותו הלאה, כי אין כאן היתר שימוש גורף.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗