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LTX-2:同步音訊與影片生成

LTX-2 將同步音訊與影片生成、原生 4K 保真度,以及極高效率整合為一個面向專業製作的開源系統。探索創意 AI 的未來。
立即試用 LTX-2

同步音訊與影片
同步音訊與影片
原生 4K 保真度
原生 4K 保真度
開源基礎模型
開源基礎模型
可在消費級 GPU 上執行
可在消費級 GPU 上執行

使用 LTX-2 模型進行同步音訊與影片生成

LTX-2 以單一一致的流程同時生成畫面與聲音,開創了統一的製作方式。這可確保動作、環境音場與對話以自然節奏對齊,解鎖更真實、沉浸的敘事體驗。這個整合系統是製作吸引人的品牌內容、短片,以及動態社群媒體格式的基礎。

AI 影片生成器可簡化製作流程,消除不同步問題,為創作者提供更直覺的工具組。

LTX-2 模型帶來影院級 4K 保真與效能

LTX-2 模型可達到專業級品質,提供真正的 4K 解析度,最高可達每秒 50 影格。此能力支援製作長達 10 秒的片段,彌合影院級保真與創作彈性之間的落差。不同於其他系統,LTX-2 的效能同時為品質與效率最佳化,無需企業級基礎架構即可輸出專業成果。

這也讓您可以以高細節與流暢運動來將圖片轉為動畫,讓高階影片創作更普及、人人可得。

LTX-2 的核心功能

同步音訊與影片生成

LTX-2 將聲音與動作整合,於同一次生成流程中直接產出同步的對話、環境音與音樂。每個節拍、表情與動作都保持一致,帶來自然、具電影感的敘事。
提示詞生成的影片
夕陽下的電影感街頭表演。音樂家輕撥吉他並低聲歌唱,行人從旁穿行。攝影機平順跟拍,捕捉到同步的口型、城市環境音與柔和的音樂。每一幀都充滿生命力,展現自然的聲畫和諧與情感真實。

原生 4K 保真與即時效能

LTX-2 以最高每秒 50 影格輸出原生 4K 影片,兼具銳利紋理、均衡光線與物理精準的運動。即使在多 GPU 配置上也能達成即時渲染,同時維持電影級的清晰度與速度。
提示詞生成的影片
3D 無人機風格的攝影機跟拍一位滑板手在城市隧道中施展技巧。滑板濺出的火花反射在潮濕的牆面上,鏡頭旋轉與俯仰之際仍維持完美的運動流暢度與焦點。

創作控制

LTX-2 支援多關鍵幀輸入、3D 攝影機路徑邏輯與 LoRA 微調,讓創作者能以逐幀精度掌控運動、節奏與場景構圖。這為導演提供電影級的彈性,同時維持跨片段的一致性。
提示詞生成的影片
在空蕩的劇院中,一台 3D 攝影機持續環繞一位舞者。鏡頭沿著平滑的弧形軌跡運行,始終聚焦她流暢的動作與受控的光線轉場,營造出電影般的景深感。

高效且可擴展的效能

採用混合式擴散-Transformer 架構,LTX-2 能在消費級 GPU 上高效執行,並可擴展至多 GPU 叢集。

開源且對開發者友善

LTX-2 完全開源。開發者可探索其架構、微調權重,或將模型整合到剪輯套件、VFX 流程或遊戲引擎中。其開放性鼓勵實驗,並促成更廣泛的創意生態系。

LTX-2 與其他模型的比較

LTX-2 以同步聲畫生成、原生 4K 保真度、即時效能與開源彈性領先同儕。相較於封閉系統,它提供更深入的創作控制、更快速的迭代,以及透明的開發生態。
功能LTX-2其他模型
可近性與整合性開源模型,具備同步聲畫生成與 4K 保真度高保真文字轉影片、電影化效果,受限於封閉式 API 存取
輸出品質可生成原生 4K@50fps,並具即時同步音訊最高支援 1080p 輸出;音訊於生成後再加入
提示詞一致性精準的語意控制與逐幀穩定度,適合較長片段中等程度遵循提示;長序列易漂移
客製化權重完全開放,支援 LoRA 與微調封閉生態;微調選項受限
效能效率可在消費級 GPU 或多 GPU 配置上高效執行僅能在雲端推論;計算成本較高
輸入模態可接受文字、圖片、影片與音訊作為輸入,進行多模態創作以文字轉影片為主
開發者工具彈性的 API Playground,提供開發者測試存取固定的 API 方案分級
生成速度即時推論,速度快於回放即時能力受限
社群與生態系透過 GitHub 與 Discord 的開放社群協作封閉式發佈週期
效能、精準與簡單 — 一次到位。

LTX-2 模型的進階功能

影院級品質

生成栩栩如生的 4K 影片,具自然運動、景深與光影——開箱即可用於專業製作。

快速且流暢的生成

數秒內即可創作高品質影片。LTX-2 具備高速生成、順暢回放與極短等待時間。

易於使用

無需複雜設定或撰寫程式碼——輸入想法或上傳圖片,LTX-2 便能立即將願景化為影像。

逐幀級精準度

多關鍵幀條件與 3D 攝影機邏輯提供細緻控制,確保長序列的整體一致性。

穩定且一致的成果

享受平滑轉場與穩定畫面——LTX-2 讓角色、色彩與鏡頭運動保持完美穩定。

隨處可用

可輕鬆在現代 GPU 上運作,並整合主流創作工具,讓專業的 AI 影片製作人人都能上手。
解答您對 LTX-2 的疑問

關於 LTX-2 AI 模型的常見問題

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