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【closerAI ComfyUI】Ltx2.3 Vs grok 开闭源视频生成模型对比分析，LTX2.3是真的强！LTX2.3用最小成本打出顶级效果！
大家好，我是Jimmy。
LXT2.3视频生成模型已推出几天，社区一直旺盛。它能文生视频、图生视频、视频编辑、音频生视频等。出来效果也非常地棒。
我更是详细地介绍了如何在8G上进行运行：
【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！
也开发了一个LTX2.3提示词优化器节点来优化提示词提升输出的结果：
【closerAI ComfyUI】从平庸到炸裂！结构化提示词大法，让 LTX2.3 生成效果更炸裂！这一招直接让画质翻倍，视频质感拉满！
LTX2.3甚至能与闭源产品硬刚。这里我拿同样是音画同步生成且质量与速度并存的grok视频生成来对比。
首先，如果不优化提示词，直接是简单提示词来进行生成的话，LTX2.3是具备稳定性且脑补的效果还算中规中矩。
例子：
输入参考图：
提示词：她哭着说道“再见了！是时候该放手了，去吧，找你心爱的她”
然后经过提示词优化后，质量再上一个等级：
输出优化后的提示词：
一名 28 岁的女性，深色长发束于脑后，面部有泪痕，身穿一件厚重的棕色羊毛大衣，镜头以 85mm f/1.4 肖像镜头从正面特写推入，背景为模糊的户外小径，光线来自斜上方，营造出温暖而略带阴郁的氛围。她缓缓抬起右手，轻轻擦去眼角泪水，嘴唇微张，低声说：“再见了！是时候该放手了，去吧，找你心爱的她。”
然后，我同步在grok上进行生成：
九宫图分镜视频生成法Ltx2.3行不行呢？
首先，我用json结构化提示词节点转换成9个分镜提示词：如下
再利用这个json提示词，接入closerAI flow使用NanoBanana2进行分镜图生成。
9宫格生成视频有些勉强，多画面的话能力有些不足，人物会崩。
grok是没问题的，主要看后期它迭代与使用策略！
总结
通过以上对比。
真的，LTX2.3的能力已经是超出意外了，同样这个例子，音乐、声音、情感，画面、运镜，其实它都做得很不错。它完全能在消费级显卡作为生产力工具来使用，而无须付费排队生成（没错，就是一到节假日付费去旅游景点排队的那种享受）
当然，你非要拿索拉2、seedance2.0去对比，那确实存在一定差距，毕竟这是一个开源模型，人力、物力、资金等投入都不同，但别人团队就是用最小成本打造出这样一个模型出来。不得不说，对于它后面的迭代还是很期待。如果真到了消费级显卡就能跑出高质量的视频内容，那这就是AI视频领域真正遍地开发的时刻。从玩具到生产的高光时刻。
昨天还看到黑森林的一篇报道：
https://bfl.ai/research/self-flow
我猜这团队又在搞大事情了。
后面视频生成领域会有哪些更多惊喜呢？期待。
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
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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 LTX-2.3 GGUF+提示词优化视频生成工作流（8G可运行版本）0307的介绍，当然，也可以在我们closerAI会员站上获取(查看原文)。
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>/ 作者：JimmyMo
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