ВидеоFluid-Motion-AI
LTX-Video
DiT-модель для image-to-video в реальном времени
1 мин чтения
В репозитории Fluid-Motion-AI выложены веса LTX-Video — diffusion-модели для генерации видео из изображения; по метаданным это 1.92B. Карточка описывает семейство LTX-Video от Lightricks: варианты 2B и 13B, включая distilled и fp8. Заявлена генерация 30 FPS при 1216×704 быстрее, чем видео можно просмотреть.
🔤 Ключевые особенности
- ▶ Архитектура на основе DiT; задача — image-to-video.
- ➕ Варианты 2B и 13B: 13B даёт более высокое качество и требует больше VRAM, 2B легче по требованиям.
- ➖ Distilled-версии быстрее и требуют меньше VRAM, но с небольшим снижением качества.
- ✖ Есть fp8-квантованные версии для 2B и 13B.
- 🔜 Поддержка Diffusers и ComfyUI; также доступны online demo.
🔤 Пример
python inference.py --prompt 'PROMPT' --input_image_path IMAGE_PATH --height HEIGHT --width WIDTH --num_frames NUM_FRAMES --seed SEED --pipeline_config configs/ltxv-13b-0.9.8-distilled.yaml
Подробнее
Заявлено: 30 FPS при 1216×704; distilled-вариант 2B 0.9.6 в 15 раз быстрее.Разрешение должно делиться на 32, число кадров — на 8 + 1 (например, 257).
Лучше работает при разрешении до 720×1280 и числе кадров меньше 257.
Промпты — на английском; точные требования к VRAM в карточке не указаны.
Комментарии
Без регистрации: достаточно имени.