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Python

Lightricks / LTX-2

LTX-2 오디오-비디오 생성 모델을 위한 공식 Python 추론 및 LoRA 트레이너 패키지.

7.6K
1.2K
20일 전
GitHub에서 보기

이 프로젝트에 대해

Lightricks 님의 LTX-2 프로젝트는 GitHub에서 7.6K개의 별을 받으며 많은 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 특히 Python 환경에서 유용하게 활용될 수 있으며, 최근 오픈소스 커뮤니티에서 활발한 기여와 토론이 이루어지고 있는 트렌딩 레포지토리입니다.

Language Breakdown

Python 84%Cuda 10%C++ 4%C 1%

🇰🇷 한국어 번역 README

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LTX-2

LTX-2는 현대 비디오 생성의 모든 핵심 기능을 하나의 모델에 포함한 최초의 DiT 기반 오디오-비디오 기본 모델입니다: 동기화된 오디오와 비디오, 높은 충실도, 다양한 성능 모드, 제작 준비 출력, API 접근, 그리고 오픈 접근.

🚀 빠른 시작

레포지토리 클론

관련 모델을 다운로드하거나 Hugging Face CLI 사용

401/403 오류가 발생하면 Hugging Face에서 모델 약관을 수락하고 Read 토큰으로 로그인하세요 (세부 토큰의 경우 "read gated repos" 권한 필요).

생성

GPU 메모리 제약이 있을 경우, --quantization fp8-cast --offload {cpu, disk}를 고려하세요. 추가 플래그 참고.

이 방법은 빠른 결과를 위해 증류된 모델과 파이프라인을 사용합니다. 더 나은 품질이나 다른 기능을 원하면 모델과 파이프라인을 참고하세요.

전체 모델 목록

빠른 시작을 넘는 파이프라인은 LTX-2.3 HuggingFace 레포지토리에서 관련 모델을 다운로드하세요:

LTX-2.3 모델 체크포인트 (아래 중 하나를 선택하여 다운로드)

  • ltx-2.3-22b-dev.safetensors - 다운로드
  • ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensors - 다운로드

공간 업스케일러 - 현재 이 레포지토리의 2단계 파이프라인 구현에 필요

  • ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors - 다운로드
  • ltx-2.3-spatial-upscaler-x1.5-1.0.safetensors - 다운로드

시간 업스케일러 - 모델에서 지원하며 향후 파이프라인 구현에 필요

  • ltx-2.3-temporal-upscaler-x2-1.0.safetensors -

🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.

이 정보는 AI가 자동으로 분석한 결과입니다. 정확한 내용은 원문을 확인하세요.

Lightricks/LTX-2 GitHub 원문 바로가기 →