突破！LTX2.3视频生成模型的人物一致性解决方案，一致性大幅度提升，一个LORA带来的质的变化！

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【closerAI ComfyUI】突破！LTX2.3视频生成模型的人物一致性解决方案，一致性大幅度提升，一个LORA带来的质的变化！

大家好，我是Jimmy。

还是关于LTX2.3视频生成的内容。这期分享很炸裂。先看下方社区大佬跑的案例：

如视频所示的效果。具体是什么效果相信大家也看出来。

用这个方法除了以上效果还能提高人物一致性。在工作流中加载同一个人的图片进行参考生成。

以下是具体的实现方案。

这个工作流方案的主要核心是一个LTX2.3 的LORA。

项目地址：https://huggingface.co/Alissonerdx/BFS-Best-Face-Swap-Video

正如它仓库所说：该LORA模型是一款专为数字身份研究、专业视觉特效工作流程和电影原型设计而设计的技术工具。

原理讲讲：

我们以前介绍过IC-Lora，即In-Context LoRA，

IC-LoRA（In-Context LoRA） 是 LTX-2（Lightricks 官方的 19B 视频扩散模型）独有的进阶技术，专门用来做视频到视频的结构化控制（video-to-video conditioning）。

核心思路：

• 把参考信号（reference image/video）直接嵌入到输入视频的每一帧里，作为“上下文”（in-context）。
• 模型通过这些嵌入的视觉线索（而不是只靠文本 prompt），精准控制输出视频的空间结构、动作、身份。
• 训练时用特殊 conditioning injection + 高噪声 timestep 分布，让模型“优先学习参考信号”而不是原视频内容。

通过“把参考图塞进视频每一帧上下文”的方式，实现目前最稳定的视频一致性增强。

使用方法

一、下载这个LORA模型：

如上面截图所示，下载后放置comfyUI/models/lora中。

工作流方案，这个大佬也提供了一个示例工作流，它的示例是基于蒸馏版本的LTX2.3的FP8模型搭建。本地设备在16G以上可以直接使用这一套。

二、配套插件：

工作流中需要结合作者开发的一个节点：https://github.com/alisson-anjos/ComfyUI-BFSNodes

直接下载解压放置comfyUI/custom_nodes下

三、工作流：

示例工作流我就不展开讲，我修改下形成GGUF 8G稳定运行的版本。这样更低配置的显存也能运行。

先看我跑的效果。

左边是参考图，右边是视频

原视频：

通过LORA加持后的效果如下：

closerAI Ltx2.3人物一致性LORA视频生成工作流

这时在我们介绍GGUF的方案工作流时的基础上作的视频到视频的修改：

【closerAI ComfyUI】“开源天花板”LTX2.3重磅发布：音视频同步、原生 4K！全网最全的comfyUI GGUF低显存方案！ 8G 显存也能飞！

具体修改是下面版块，其它不变：

加载参考图，目标视频，通过设置最长边尺寸进行缩放，然后将视频每一帧与参考图进行处理，得到左右联结的图：

IC-lora就会在此进行作用。

模型加载如下图示，使用Q4_K_M版本，接入LORA模型，这里注意LORA强度要超过1，我试过如果是1的话，效果不明显，1~2之间的值大家可尝试下。

本地像我8G显存，跑1280*720尺寸5秒，用时如下，大家作参考吧。当然，将尺寸缩小至480p会更快。

效果很赞：

小结：

这个LORA很强，本地运行可玩性很强，能做出你想要的效果（懂的都懂哦）我就不强调了。技术很强，但建议大家合理合规地学习。

以上视频案例如有侵权请联系删除，仅供学习使用。

本地算力不够怎么办？

如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验：runninghub.cn

LTX2.3图生视频应用体验地址：

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最后几句：

如果对你有帮助，请一键三连支持下我，感谢

以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI Ltx2.3人物一致性LORA视频生成工作流的介绍，当然，也可以在我们closerAI会员站上获取(查看原文)。

以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～谢谢你看我的文章，我们，下次再见。

>/ 作者：JimmyMo

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