Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
de bästa AI-modellerna med öppen källkod
Hem
/
Ltx2-modeller

Ltx2 AI-modeller

LTX-2 is Lightricks' open video model with synchronised audio, fast enough to generate 4K clips in near real time on a single GPU and released with full weights and training code. It follows long cinematic prompts, keeps characters stable across the shot and produces sound that matches the picture. The LoRAs here add styles, camera moves and characters; the LTX-2.5 prompting field guide on this site covers the prompt format in detail.

Hetaste Ltx2-modellerna

enhance crisp
LTX2
•
LORA
enhance soft
LTX2
•
LORA
smoothmix
LTX2
•
LORA
pixar cgi toon
LTX2
•
LORA
women group dance
LTX2
•
LORA
phuthon dance2
LTX2
•
LORA
realism
LTX2
•
LORA
ic detailer
LTX2
•
LORA
phut hon dance
LTX2
•
LORA
kiss the viewer
LTX2
•
LORA
soft whisper
LTX2
•
LORA
scene transition
LTX2
•
LORA

Ltx2-guider

Molntjänster
PirateDiffusion: kör vilken modell som helst från Telegram, ingen GPU behövs
De viktigaste kommandona i PirateDiffusion Telegram-boten: /render med modellens triggerord, (( )) och [[ ]] viktning, #recipes, /adetailer, /highdef och /facelift uppskalning, /remix, /inpaint, ComfyUI arbetsflöden med /wf /run:, och de nya // färdigheterna som väljer modellen åt dig.
Av Captain
2026-10-03
Fel och lösningar
VRAM-krav för alla populära AI-bild- och videomodeller (2026): full precision, FP8 och GGUF
Hur mycket VRAM du behöver för SD 1.5, SDXL, SD 3.5, Z-Image Turbo, FLUX.1, FLUX.2 Klein och Dev, Qwen-Image, Wan 2.2, HunyuanVideo 1.5 och LTX-2, i full precision, FP8 och 4-bitars GGUF, med den bekväma kort- och licensen för varje, vad varje GPU-storlek från 8 till 48 GB kan köra, och ordningen på fixar när en modell inte får plats.
Av P.I. Panda
2026-10-06
Videomodeller
Hur mycket VRAM behöver du för AI-video? Wan 2.2, HunyuanVideo 1.5 och LTX-2 efter GPU-storlek (2026)
VRAM som behövs för att köra Wan 2.2, HunyuanVideo 1.5 och LTX-2 lokalt, beroende på GPU-storlek, upplösning och klippets längd: vad 8, 12-16, 24, 32 och 48+ GB-kort klarar, varför video kostar hundra gånger mer än en bild, offloading-tricken som får 14B-modeller att rymmas på 24 GB, realistiska genereringstider och när det är bättre att hyra än att köpa.
Av P.I. Panda
2026-10-06
Modeller
LTX 2.3 Crisp Enhance: skarpare, mer filmisk videodetalj
vrgamedevgirls Crisp Enhance LoRA för LTX 2.3 ökar skärpa, mikrodetaill och kontrast i genererad video. Lär dig hur du balanserar den med Soft Enhance-syskonet, vikter och promptidéer.
Av Captain
2026-10-03
Videomodeller
AI-videogenerering för nybörjare: bild-till-video, text-till-video och den första klippet med Wan, LTX-2 och H3
En första vecka med öppna videomodeller: skillnaden mellan text-till-video och bild-till-video och varför man bör börja med det senare, de tre modellsfamiljerna värda att lära sig (Wan 2.2, LTX-2, MiniMax H3), bildrutor och upplösningar som funkar, hur man skriver en rörelse-prompt, vad man kan förvänta sig av ett 16 eller 24 GB-kort jämfört med molnet, och hur man gör femsekundersklipp längre.
Av Lookout
2026-04-29
Fel och lösningar
GPU- och VRAM-guide för AI-bild och video: vad varje modell behöver och vad du ska köpa (eller inte)
Hur mycket grafikminne varje modells familj verkligen behöver för användbar hastighet (SD 1.5, SDXL, Flux, FLUX.2, Qwen Image, Z-Image, Wan 2.2, LTX-2, H3), vad fp8 och GGUF-kvantisering ger dig, varför system-RAM och disk också spelar roll, en rankning av kort från 8 till 32 GB, Mac- och AMD-noteringar, och när det är billigare att hyra än att köpa.
Av Quartermaster
2026-01-07
Alla guider
AD
Inget att installera - kör AI-modeller i molnet
Ingen GPU, inga nedladdningar, ingen Python. Dessa tjänster kör samma modeller med öppen källkod på sina egna servrar, så att du kan börja generera från webbläsaren, Discord eller Telegram inom en minut.

Fler modellfamiljer