如何快速上手ComfyUI-LTXVideo：面向新手的完整视频生成教程

【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是一套专为ComfyUI设计的强大自定义节点集合，为LTX-2视频生成模型提供全面的工具支持。这个项目扩展了ComfyUI在视频处理领域的能力，让用户能够轻松创建复杂的视频生成工作流，实现从文本到视频、图像到视频等多种AI视频生成任务。

🎯 项目核心功能概览

ComfyUI-LTXVideo提供了完整的LTX-2视频生成解决方案，包含以下核心功能：

多模态工作流支持：支持文本到视频、图像到视频、视频到视频等多种生成模式
高级注意力控制：通过注意力银行节点精确控制生成过程中的注意力机制
潜在空间引导技术：在潜在空间中引导视频生成方向，获得更精准的控制效果
智能采样优化：提供多种采样策略以获得最佳生成效果

![LTX-2完整模型效果](https://raw.gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo/raw/cd5d371518afb07d6b3641be8012f644f25269fc/example_workflows/assets/base model image.png?utm_source=gitcode_repo_files)

🚀 三步快速安装指南

第一步：获取项目源码

将项目克隆到ComfyUI的自定义节点目录中：

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

第二步：安装项目依赖

进入项目目录并安装必要的Python依赖包：

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

第三步：配置必需模型文件

下载以下模型文件并放置到指定目录：

核心模型检查点- 选择下载到models/checkpoints文件夹：

ltx-2-19b-dev-fp8.safetensors（完整模型）
ltx-2-19b-distilled-fp8.safetensors（蒸馏模型）

上采样器模型- 下载到models/latent_upscale_models文件夹：

ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors（空间上采样）
ltx-2-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensors（时间上采样）

![蒸馏模型生成效果](https://raw.gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo/raw/cd5d371518afb07d6b3641be8012f644f25269fc/example_workflows/assets/distilled image.png?utm_source=gitcode_repo_files)

📋 系统要求与硬件配置

在开始使用前，请确保您的系统满足以下要求：

硬件要求：

CUDA兼容的GPU，建议32GB+ VRAM
100GB+可用磁盘空间用于存储模型和缓存

软件环境：

Python 3.8+
ComfyUI基础平台
pip包管理工具

🎮 五大实用工作流程详解

项目提供了丰富的示例工作流程，位于example_workflows/目录中：

1. 文本到视频完整模型工作流

使用完整模型进行文本到视频生成，获得最高质量的视频输出

2. 文本到视频蒸馏模型工作流

使用轻量化的蒸馏模型，生成速度更快，适合快速原型制作

3. 图像到视频完整模型工作流

基于输入图像生成动态视频内容，保持原始图像风格

4. 图像到视频蒸馏模型工作流

轻量化版本的图像到视频生成，平衡质量与效率

![建筑视频生成效果](https://raw.gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo/raw/cd5d371518afb07d6b3641be8012f644f25269fc/example_workflows/assets/buildings ff.png?utm_source=gitcode_repo_files)