news 2026/2/1 2:26:12

解锁AI视频创作：ComfyUI-LTXVideo零基础入门指南

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张小明

前端开发工程师

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解锁AI视频创作：ComfyUI-LTXVideo零基础入门指南

解锁AI视频创作：ComfyUI-LTXVideo零基础入门指南

【免费下载链接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo

ComfyUI-LTXVideo是一款专为ComfyUI设计的LTX-2视频生成插件，让用户无需编程知识即可轻松创建专业级AI视频。本教程将从环境准备到实战案例，全方位帮助新手掌握这一强大工具，开启AI视频创作之旅。

准备工作：打造你的AI视频工作站

硬件环境要求

开始使用ComfyUI-LTXVideo前，请确保你的设备满足以下基本要求：

  • 显卡：推荐8GB及以上显存的NVIDIA显卡（如RTX 3060及以上型号）
  • 内存：至少16GB系统内存
  • 存储：预留50GB以上空闲空间（用于存放模型和生成文件）
  • 操作系统：Windows 10/11或Linux系统（如Ubuntu 20.04+）

软件环境配置

  1. 安装ComfyUI首先确保已安装ComfyUI，可从官方渠道获取最新版本。

  2. 安装LTXVideo插件打开终端，执行以下命令克隆项目仓库：

    git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo.git custom-nodes/ComfyUI-LTXVideo

  3. 安装依赖进入项目目录，安装所需依赖：

    cd custom-nodes/ComfyUI-LTXVideo pip install -r requirements.txt

  4. 重启ComfyUI完成安装后，重启ComfyUI使插件生效。

基础操作：快速上手视频生成

模型文件准备

LTX-2视频生成需要以下核心模型文件，请提前下载并放置在ComfyUI的models目录下：

  • 主模型（选择其一）：

    • 完整版：ltx-2-19b-dev.safetensors
    • 轻量化版：ltx-2-19b-distilled.safetensors
    • FP8优化版：ltx-2-19b-dev-fp8.safetensors

  • 辅助模型：

    • 空间上采样器：ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors
    • 时间上采样器：ltx-2-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensors
    • Gemma文本编码器相关文件

首次使用工作流

  1. 启动ComfyUI后，点击"Load"按钮
  2. 导航至example_workflows目录
  3. 选择"LTX-2_T2V_Distilled_wLora.json"工作流
  4. 在文本输入节点中输入你的视频描述
  5. 点击"Queue Prompt"按钮开始生成

工作区界面介绍

ComfyUI-LTXVideo的工作区主要包含：

  • 节点面板：左侧为节点列表，LTXVideo相关节点位于"LTXVideo"分类下
  • 工作流画布：中央区域用于构建和连接节点
  • 参数面板：右侧用于调整选中节点的参数
  • 队列管理：底部显示当前任务队列和历史记录

功能解析：掌握核心创作工具

文本到视频生成

文本到视频是LTXVideo最基础也最常用的功能，通过文本描述直接生成视频内容。

核心节点：

  • LTXVideoGenerator：主生成节点，负责视频生成的核心计算
  • TextPromptEncoder：将文本描述编码为模型可理解的向量
  • VideoOutput：处理并输出最终视频文件

使用技巧：

  • 描述词应包含场景、动作、风格等关键信息
  • 适当使用形容词增强细节描述
  • 控制描述长度在50-100字效果最佳

图像到视频转换

将静态图片转换为动态视频，保留原始图像风格和主体内容。

核心节点：

  • ImageToVideoConverter：图像转视频主节点
  • MotionController：控制视频运动方向和强度
  • StylePreserver：保持原始图像风格

使用技巧：

  • 选择主体清晰、背景简洁的图片效果更佳
  • 调整"Motion Strength"参数控制动态幅度
  • 对于风景图片，建议使用"Camera Pan"运动模式

视频增强与优化

提升现有视频质量或添加特殊效果。

核心节点：

  • VideoUpscaler：视频分辨率提升
  • DetailEnhancer：增强视频细节
  • StyleTransfer：应用艺术风格转换

使用技巧：

  • 先进行分辨率提升，再添加风格效果
  • 细节增强强度建议设置在0.3-0.7之间
  • 长视频建议分段处理后再合并

优化方案：提升创作效率与质量

低显存优化策略

对于显存不足的设备，可采用以下优化方法：

  1. 使用低显存加载器在工作流中使用low_vram_loaders.py中的模型加载节点，自动管理显存使用。

  2. 调整生成参数

    • 降低输出分辨率（建议从512x320开始尝试）
    • 减少视频长度（控制在10-15秒内）
    • 降低采样步数（推荐20-30步）

  3. 启用模型卸载在节点设置中勾选"Auto Unload"选项，生成过程中自动卸载暂时不用的模型。

生成速度提升

  1. 使用蒸馏模型选择"ltx-2-19b-distilled.safetensors"模型，在保持较好质量的同时提升生成速度。

  2. 调整启动参数启动ComfyUI时添加优化参数：

    python -m main --reserve-vram 5 --highvram

  3. 关闭预览在生成过程中关闭实时预览可节省系统资源，提升处理速度。

视频质量优化

  1. 使用高级采样器在easy_samplers.py中选择"Euler a"或"DDIM"采样器，可获得更细腻的视频效果。

  2. 启用潜在空间引导添加"LatentGuide"节点，增强视频内容的一致性和连贯性。

  3. 多阶段生成先快速生成低分辨率草稿，满意后再进行高分辨率渲染。

实战案例：从创意到成品

案例一：文本生成动态风景视频

需求：创建一段"阳光照耀下的山脉湖泊，云雾缭绕，水面波光粼粼"的10秒视频。

实现步骤：

  1. 加载"LTX-2_T2V_Distilled_wLora.json"工作流
  2. 在文本节点输入详细描述："A beautiful mountain lake under sunlight, with clouds floating, sparkling water surface, 4K resolution, realistic style"
  3. 设置参数：分辨率1024x576，帧率24fps，时长10秒
  4. 添加"DetailEnhancer"节点，强度设为0.5
  5. 运行生成并调整参数直至满意

案例二：静态图片转动态视频

需求：将一张城市建筑照片转换为具有镜头移动效果的视频。

实现步骤：

  1. 加载"LTX-2_I2V_Distilled_wLora.json"工作流
  2. 导入建筑照片（可使用example_workflows/assets/buildings ff.png作为示例）
  3. 设置运动参数：水平平移，速度0.3，平滑度0.8
  4. 添加"ColorEnhancer"节点调整色彩饱和度
  5. 生成5秒视频，使用"VideoUpscaler"提升至1080p分辨率

问题解决：常见疑问与解决方案

Q: 安装后在ComfyUI中找不到LTXVideo节点怎么办？

A: 首先确认安装路径是否正确，插件应位于ComfyUI的custom-nodes/ComfyUI-LTXVideo目录下。若路径正确仍无法找到节点，请尝试：

  1. 检查依赖是否安装完成
  2. 重启ComfyUI
  3. 查看ComfyUI启动日志，检查是否有错误信息
  4. 确保使用的ComfyUI版本与插件兼容

Q: 模型加载失败提示"文件不存在"如何解决？

A: 此问题通常是模型路径不正确导致：

  1. 确认模型文件已放置在ComfyUI的models目录下
  2. 检查模型文件名是否与节点中设置的名称一致
  3. 对于LoRA模型，需放置在models/loras子目录
  4. 确保模型文件完整，未损坏或下载中断

Q: 生成过程中出现"显存不足"错误怎么办？

A: 可尝试以下解决方案：

  1. 切换到轻量化模型（distilled版本）
  2. 降低输出分辨率（如从1080p降至720p）
  3. 减少视频长度和帧率
  4. 启用低VRAM模式（使用low_vram_loaders.py中的节点）
  5. 关闭其他占用显存的应用程序

资源与社区

学习资源

  • 示例工作流：项目目录下的example_workflows文件夹包含多种场景的完整工作流
  • 参数预设：presets/stg_advanced_presets.json提供多种优化参数组合
  • 系统提示：system_prompts目录下的提示词模板可帮助生成更精准的内容

社区支持

虽然本项目没有官方论坛，但你可以通过以下方式获取帮助：

  • 查看项目README.md文件获取最新说明
  • 在ComfyUI社区论坛分享问题和经验
  • 关注AI视频生成相关社区，交流使用技巧

通过本教程，你已经掌握了ComfyUI-LTXVideo的基本使用方法和高级技巧。随着实践的深入，你将能够创建出更加专业的AI视频作品。记住，创意和耐心是创作的关键，不断尝试和调整参数，发掘更多可能性！

【免费下载链接】ComfyUI-LTXVideoLTX-Video Support for ComfyUI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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