更多AI前沿科技资讯，请关注我们：
closerAI-一个深入探索前沿人工智能与AIGC领域的资讯平台
【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！
大家好，我是Jimmy。此前有介绍过LTX：【closerAI ComfyUI】低显存者福音！完美支持8G显存！最可行的8G显存运行LTX-2音画同步视频生成模型的解决方案！并详细分享了如何在8G显存的设备中运行LTX2。
但就在今天凌晨Lightricks公司突然放出重磅炸弹——LTX-2.3开源AI视频生成模型正式发布！
这个模型最大亮点在于：单模型同时生成视频和同步音频，唇同步自然、节奏感强，被社区誉为“目前最强的开源音视频一体模型”。支持1080p原生竖版，还能通过上采样冲4K。
今天这篇干货满满的文章，我将为大家带来最实用部署教程，重点手把手教大家用ComfyUI跑起来（GGUF低显存方案）。如果对你有帮助，请一键三连支持一下我，谢谢。
读完这篇，8GB显卡的朋友也能本地无限生成带声音的视频了！
一、LTX-2.3是什么？核心能力解析
LTX-2.3是基于DiT架构的音频-视频基础模型，参数约22B，完全开源（Hugging Face可下）。
支持模式：
- 文本生成视频（T2V）
- 图片生成视频（I2V）
- 视频编辑（V2V）
- 音频驱动视频（唇同步+音效同步极强）
硬核参数：
- 分辨率：原生1080p（完美支持9:16竖版）
- 时长：单次最高约20秒（支持24/48FPS）
- 音频：原生同步生成对话、音乐、音效
- 控制：LoRA快速微调、IC-LoRA姿态控制、首末帧引导
相比上一代，LTX-2.3在VAE重建、提示词理解和音频纯净度上都有大幅提升，细节更锐利，运动更自然。
二、亮点特性：为什么值得冲？
- 真正生产级开源：权重、代码、ComfyUI节点全部开放，支持本地商用（一定营收以下免费）。
- 音视频原生同步：目前开源模型里唇同步和节奏匹配做的最好。
- 效率极高：蒸馏版仅需8步推理，速度飞快。
- 竖版原生训练：短视频创作者福音，不用再裁剪横版。
- 生态完善：ComfyUI深度集成 + 大量工作流 + 上采样器轻松4K。
- 一句话总结：免费、可控、隐私安全，是本地部署的最佳选择之一。
三、优缺点
优点：
- 质量接近闭源付费模型，却完全免费本地跑
- 音频同步体验领先
- LoRA微调快（1小时内搞定风格/动作）
- 硬件优化好（FP8 + GGUF后低配也能用）
缺点：
- 原生版显存需求较高（推荐12GB+）
- 复杂多主体场景提示词仍需优化
- 音频在非人声部分偶尔有小瑕疵
- 绝对画质一致性上，顶级闭源模型（如Kling、Veo 3）仍有微弱优势
结论：如果你追求长期免费使用和深度定制，LTX-2.3是当前最值得入手的开源视频模型。
四、ComfyUI原生安装使用
ComfyUI官方已支持，如果大家的本地设备有24G以上的，大家把comfyUI更新到最新版本。直接使用comfyUI的工作流，直接在上面完成模型的下载即可。
官方也有详细的安装使用说明。但毕竟它提供的是dev全量版本，像我这些低配置玩家只能云端玩，本地的话只能使用量化模型跑。
五、重点详解：GGUF低显存版（8-12GB显卡救星！）
很多朋友显卡是中低配置的，别担心！GGUF量化版本把LTX-2.3的门槛大幅拉低，质量损失非常小（Q4以上几乎无感）。
GGUF核心优势：
- 显存占用：Q4_K_M仅需约8-12GB（原生要20GB+）
- 文件体积大幅缩小
- 加载速度更快
详细安装步骤：
Step 1：安装ComfyUI-GGUF节点
- Manager搜索“ComfyUI-GGUF”安装
- 或手动git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
Step 2：下载GGUF模型
主模型GGUF版本
推荐来源：https://huggingface.co/QuantStack/LTX-2.3-GGUF/tree/main/LTX-2.3-distilled
首推Q4_K_M（质量速度最均衡），放入 models/unet 文件夹。
VAE和text encoder这里我们使用KJ大佬提供的：
来源：https://huggingface.co/Kijai/LTX2.3_comfy/tree/main
下载后，分别放入 models/VAE 和 models/text_encoders文件夹
以上模型就准备好了。
Step 3：工作流配置
具体搭建工作流如下：
以下是closerAI LTX-2.3 GGUF文生视频工作流（8G可运行版本）：
主要模型加载为：
以下是closerAI LTX-23 GGUF图生视频工作流0306（8G可运行版本）
主要与文生视频的区别：
参数方面，大家就只需要修改尺寸与帧率就行。步数和CFG就是8步，1CFG
更具体的其它在之前的【closerAI ComfyUI】低显存者福音！完美支持8G显存！最可行的8G显存运行LTX-2音画同步视频生成模型的解决方案！Ltx2.0时候也讲过，这次主要是更换了对应的模型。来实现。
效果如下：
以下是文生视频的效果，尺寸1280*768，97帧：
提示词：A stunning athletic woman with long wavy blonde hair, sun-kissed skin, and a confident smile, surfing massive turquoise ocean waves on a colorful surfboard. She wears a vibrant blue bikini, gracefully balancing as she carves through the curling wave, water spraying dramatically in slow motion. The scene is set on a sunny tropical beach with palm trees in the background, golden hour lighting casting a warm glow, dynamic camera panning from wide aerial shots to close-ups of her focused expression and powerful movements, high-energy and exhilarating vibe, ultra-realistic 4K video.
以下是图生视频的效果，尺寸1280*768，97帧：
参考图：
提示词：她对着镜头边走边说：你知道吗？你是最棒的！因为，你会点赞！
实测下来，非常棒！中文很准！动作很物理！可冲！
社区能再搞个加速LORA就完美了。
六、资源一键合集
官方模型：https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3
GGUF量化版：https://huggingface.co/QuantStack/LTX-2.3-GGUF
ComfyUI-LTXVideo节点：https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo
GGUF节点：https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
总结：
LTX-2.3 + ComfyUI（尤其是GGUF版）让普通玩家也能在家拥有专业级AI视频生产力。免费、本地、可控，这才是未来创作的方向！
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：
注册地址：https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH151
通过这个链接第一次注册送1000点，每日登录送100点
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 LTX-2.3 GGUF视频生成工作流（8G可运行版本）0306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
更多AI前沿科技资讯，请关注我们：
closerAI-一个深入探索前沿人工智能与AIGC领域的资讯平台
主题授权提示：请在后台主题设置-主题授权-激活主题的正版授权，授权购买：RiTheme官网
评论(0)