LTX-Video 部署实战8GB 显存跑通实时视频生成【免费下载链接】LTX-VideoOfficial repository for LTX-Video项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video老一代视频生成模型的通病是 4K 等几小时、提速又糊细节。LTX-Video 是 DiT 架构的实时视频生成模型靠因果视频自编码器把帧压进低维潜在空间做时空联合建模再用整流流调度器拉直采样路径20 步内出片。三个硬指标RTX 4090 上 1216×704 生成约 32 FPS快于人眼播放2B 蒸馏版 8GB 显存起步蒸馏版免 CFG/STG、8 步采样最高提速 15 倍。全文按选型、落地、提速、上量、排障五步走。30 秒选型按显存定版本原理一句话VAE 压缩 潜在空间 DiT 去噪蒸馏版把多步去噪折叠成 8 步、并去掉引导分支这是低配卡跑实时的全部秘密。关键数字显存门槛2B 蒸馏版 8GB13B 蒸馏版 16GB13B dev 版 24GB磁盘13B 权重约 15GBPython 依赖约 10GB全套模型文件 15~40GB质量蒸馏版保留约 90% 原始质量代价是 300 帧内偶见细节涂抹采样dev 版建议 20-40 步蒸馏版 8 步即可版本参数最低显存典型速度质量定位对应配置ltxv-2b-0.9.8-distilled2B8GB约 25~30 FPS快速迭代首选ltxv-2b-0.9.8-distilled.yamlltxv-2b-0.9.8-distilled-fp82B8GB约 30 FPS显存紧张时用ltxv-2b-0.9.8-distilled-fp8.yamlltxv-13b-0.9.8-distilled13B16GB约 25 FPS并发服务性价比平衡点ltxv-13b-0.9.8-distilled.yamlltxv-13b-0.9.8-distilled-fp813B16GB约 28 FPS13B 的显存兜底版ltxv-13b-0.9.8-distilled-fp8.yamlltxv-13b-0.9.8-dev13B24GB约 15 FPS质量天花板出成品用ltxv-13b-0.9.8-dev.yaml默认推荐 ltxv-2b-0.9.8-distilled8GB 卡直接开跑试错成本最低要对外提供服务、同时扛多路请求再上 13B 蒸馏版。8GB 显存跑出第一条视频预检两条命令判断显卡能不能用nvidia-smi python -c import torch; print(torch.cuda.is_available())驱动需 ≥525.60.13第二条命令输出True才算过关。环境基线Python 3.10、CUDA 12.2笔记本确认走的是独显而非核显GTX 10 系老卡不支持 FP8。装好依赖并首跑git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video cd LTX-Video python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -e .[inference]首跑用仓库自带的测试图喂给 inference.py模型权重首次运行自动下载网络 100Mbps 以上约 30 分钟下完python inference.py \ --prompt 海浪拍打岩石的慢动作视频 \ --conditioning_media_paths ./tests/utils/woman.jpeg \ --conditioning_start_frames 0 \ --height 704 --width 1216 \ --num_frames 121 --seed 42 \ --pipeline_config configs/ltxv-2b-0.9.8-distilled.yaml模型文件和依赖都建议放 SSD输出量大就把--output_path指到 HDD。判断跑通按硬件分档的参考值出片落在outputs/YYYY-MM-DD/下的.mp4生成速度对照下表偏差超过 50% 才需要查环境硬件推荐版本参考表现RTX 40608GB2b-distilled约 25 FPS10 秒300 帧视频耗时约 12 秒RTX 4090 / A10013b-distilled约 32~35 FPS单卡可并发 3~5 路请求Jetson AGX Orin32GB2b 简化版720×480 约 15 FPS功耗 60W 内⚡ 三档提速从零改动到改代码档一 · 零改动换 fp8 配置--pipeline_config直接指向 configs/ 下的 fp8 文件显存省 45%、速度约 10%质量损失轻微。前提Ada 架构RTX 40 系起且装好 Q8-Kernels报错 Q8-Kernels not found 就是缺它。蒸馏版天然免 CFG/STG本身就是零改动提速。档二 · 改一个参数按场景配三件套场景类型guidance_scaledecode_noise_scalestochastic_sampling静态 / 人像3.0-3.50.01-0.02false动态场景2.5-3.00.02-0.03true风格迁移4.0-5.00.01falseguidance_scale 只作用于 dev 版蒸馏版固定为 1官方推荐区间 3-3.5超过 5 会过拟合提示词。显存实在装不下时加--offload_to_cpu显存再省约 30%、质量无损但生成时间增加约 20%只救急不提速。档三 · 改代码跳层与降分辨率层跳过策略skip_layer_strategy.py速度约 30%、显存约 -25%质量轻微损失配置里的stg_mode决定跳哪一层降分辨率速度 50%、显存 -60%质量影响明显留作最后手段定位瓶颈用torch.profiler.profile重点看aten::conv3d和aten::matmul的耗时占比上量三种接入方式产品图出片图生视频入口还是 inference.py--conditioning_media_paths传产品图或人物照--height/--width定分辨率、--num_frames定长度121 帧约 4 秒 30FPS、--seed固定可复现。注意点guidance_scale 按文本驱动 3.5-4.0、图像驱动 2.5-3.0动态调超过 5 过拟合。已有片段接前接后视频扩展同一入口传视频路径用--conditioning_start_frames指定条件片段在成片中的落位帧图片与短视频段可混合传入--conditioning_strengths逐项给权重0-1。注意点条件片段帧数须满足 8n1目标总帧数须为 8 的倍数否则会被自动补齐裁剪。套 FastAPI包成 API 服务ltx_video.inference 暴露了infer和InferenceConfig写个接口收 prompt 和图片、返回生成路径即可uvicorn起 4 个 worker 对外服务tests/test_inference.py 里有完整的调用写法可抄。成本心里有数部署规模硬件配置月成本约日吞吐参考个人RTX 4060 单卡¥500500 段短视频小团队双 RTX 4090¥50005000 段企业8×A100¥500005 万段非实时负载走云竞价实例可再降 60% 以上。排障对照六类高频现象现象原因解法CUDA out of memory显存不够降分辨率/减帧数或换 fp8 配置nvidia-smi复查占用checkpoint 缺失或大小不对下载中断核对配置内 checkpoint_path13B 权重应约 15GB手动补齐依赖冲突、环境损坏虚拟环境污染全新 venv pip install -e .[inference] --force-reinstall视频抖动、帧间跳变帧间一致性不足检查 stg_mode默认 attention_values别随意改跳层策略细节模糊 / 色彩失真VAE 解码参数换新空间上采样器权重decode_noise_scale 调到 0.02-0.03文本与画面不匹配文本编码器问题核对配置里 text_encoder_model_name_or_path两个高频误区别盲目追高分辨率1216×704 已接近人眼分辨极限先保帧率再谈分辨率CPU 卸载别当常规手段它只救急不提速。调试可设export LTX_DEBUG1开详细日志企业部署建议设 FPS 告警阈值低于 25 触发扩容压测脚本放非生产环境跑。从 8GB 卡首跑到多路并发主线就三步选蒸馏版、FP8 兜底显存、参数按场景分档调。实时视频生成还在快速演进模型效率会继续涨多模态控制和边缘设备支撑会逐步补齐。部署踩坑和用法分享可以直接抛到项目 issue 区维护者会看。附录常用参数一览参数推荐范围说明height / width704 × 1216须能被 32 整除直接影响显存num_frames30-300满足 8n1不满足会被补齐裁剪frame_rate24 / 30输出视频帧率seed0-1000000固定种子即可复现guidance_scale3.0-3.5dev 版蒸馏版固定为 1超 5 会失真decode_noise_scale0.01-0.03VAE 解码噪声影响色彩保真stochastic_samplingtrue / false动态场景建议开precisionbfloat16 / float8fp8 需 Ada 架构 Q8-Kernelsconditioning_strengths0.0-1.0各条件媒体项的强度权重offload_to_cpufalse显存装不下时再开增时不减质损关键词LTX-Video 实时视频生成、LTX-Video 部署、LTX-Video 显存优化、LTX-Video 图生视频、LTX-Video 蒸馏模型【免费下载链接】LTX-VideoOfficial repository for LTX-Video项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 LTX-Video 部署实战：8GB 显存跑通实时视频生成
LTX-Video 部署实战8GB 显存跑通实时视频生成【免费下载链接】LTX-VideoOfficial repository for LTX-Video项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video老一代视频生成模型的通病是 4K 等几小时、提速又糊细节。LTX-Video 是 DiT 架构的实时视频生成模型靠因果视频自编码器把帧压进低维潜在空间做时空联合建模再用整流流调度器拉直采样路径20 步内出片。三个硬指标RTX 4090 上 1216×704 生成约 32 FPS快于人眼播放2B 蒸馏版 8GB 显存起步蒸馏版免 CFG/STG、8 步采样最高提速 15 倍。全文按选型、落地、提速、上量、排障五步走。30 秒选型按显存定版本原理一句话VAE 压缩 潜在空间 DiT 去噪蒸馏版把多步去噪折叠成 8 步、并去掉引导分支这是低配卡跑实时的全部秘密。关键数字显存门槛2B 蒸馏版 8GB13B 蒸馏版 16GB13B dev 版 24GB磁盘13B 权重约 15GBPython 依赖约 10GB全套模型文件 15~40GB质量蒸馏版保留约 90% 原始质量代价是 300 帧内偶见细节涂抹采样dev 版建议 20-40 步蒸馏版 8 步即可版本参数最低显存典型速度质量定位对应配置ltxv-2b-0.9.8-distilled2B8GB约 25~30 FPS快速迭代首选ltxv-2b-0.9.8-distilled.yamlltxv-2b-0.9.8-distilled-fp82B8GB约 30 FPS显存紧张时用ltxv-2b-0.9.8-distilled-fp8.yamlltxv-13b-0.9.8-distilled13B16GB约 25 FPS并发服务性价比平衡点ltxv-13b-0.9.8-distilled.yamlltxv-13b-0.9.8-distilled-fp813B16GB约 28 FPS13B 的显存兜底版ltxv-13b-0.9.8-distilled-fp8.yamlltxv-13b-0.9.8-dev13B24GB约 15 FPS质量天花板出成品用ltxv-13b-0.9.8-dev.yaml默认推荐 ltxv-2b-0.9.8-distilled8GB 卡直接开跑试错成本最低要对外提供服务、同时扛多路请求再上 13B 蒸馏版。8GB 显存跑出第一条视频预检两条命令判断显卡能不能用nvidia-smi python -c import torch; print(torch.cuda.is_available())驱动需 ≥525.60.13第二条命令输出True才算过关。环境基线Python 3.10、CUDA 12.2笔记本确认走的是独显而非核显GTX 10 系老卡不支持 FP8。装好依赖并首跑git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video cd LTX-Video python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -e .[inference]首跑用仓库自带的测试图喂给 inference.py模型权重首次运行自动下载网络 100Mbps 以上约 30 分钟下完python inference.py \ --prompt 海浪拍打岩石的慢动作视频 \ --conditioning_media_paths ./tests/utils/woman.jpeg \ --conditioning_start_frames 0 \ --height 704 --width 1216 \ --num_frames 121 --seed 42 \ --pipeline_config configs/ltxv-2b-0.9.8-distilled.yaml模型文件和依赖都建议放 SSD输出量大就把--output_path指到 HDD。判断跑通按硬件分档的参考值出片落在outputs/YYYY-MM-DD/下的.mp4生成速度对照下表偏差超过 50% 才需要查环境硬件推荐版本参考表现RTX 40608GB2b-distilled约 25 FPS10 秒300 帧视频耗时约 12 秒RTX 4090 / A10013b-distilled约 32~35 FPS单卡可并发 3~5 路请求Jetson AGX Orin32GB2b 简化版720×480 约 15 FPS功耗 60W 内⚡ 三档提速从零改动到改代码档一 · 零改动换 fp8 配置--pipeline_config直接指向 configs/ 下的 fp8 文件显存省 45%、速度约 10%质量损失轻微。前提Ada 架构RTX 40 系起且装好 Q8-Kernels报错 Q8-Kernels not found 就是缺它。蒸馏版天然免 CFG/STG本身就是零改动提速。档二 · 改一个参数按场景配三件套场景类型guidance_scaledecode_noise_scalestochastic_sampling静态 / 人像3.0-3.50.01-0.02false动态场景2.5-3.00.02-0.03true风格迁移4.0-5.00.01falseguidance_scale 只作用于 dev 版蒸馏版固定为 1官方推荐区间 3-3.5超过 5 会过拟合提示词。显存实在装不下时加--offload_to_cpu显存再省约 30%、质量无损但生成时间增加约 20%只救急不提速。档三 · 改代码跳层与降分辨率层跳过策略skip_layer_strategy.py速度约 30%、显存约 -25%质量轻微损失配置里的stg_mode决定跳哪一层降分辨率速度 50%、显存 -60%质量影响明显留作最后手段定位瓶颈用torch.profiler.profile重点看aten::conv3d和aten::matmul的耗时占比上量三种接入方式产品图出片图生视频入口还是 inference.py--conditioning_media_paths传产品图或人物照--height/--width定分辨率、--num_frames定长度121 帧约 4 秒 30FPS、--seed固定可复现。注意点guidance_scale 按文本驱动 3.5-4.0、图像驱动 2.5-3.0动态调超过 5 过拟合。已有片段接前接后视频扩展同一入口传视频路径用--conditioning_start_frames指定条件片段在成片中的落位帧图片与短视频段可混合传入--conditioning_strengths逐项给权重0-1。注意点条件片段帧数须满足 8n1目标总帧数须为 8 的倍数否则会被自动补齐裁剪。套 FastAPI包成 API 服务ltx_video.inference 暴露了infer和InferenceConfig写个接口收 prompt 和图片、返回生成路径即可uvicorn起 4 个 worker 对外服务tests/test_inference.py 里有完整的调用写法可抄。成本心里有数部署规模硬件配置月成本约日吞吐参考个人RTX 4060 单卡¥500500 段短视频小团队双 RTX 4090¥50005000 段企业8×A100¥500005 万段非实时负载走云竞价实例可再降 60% 以上。排障对照六类高频现象现象原因解法CUDA out of memory显存不够降分辨率/减帧数或换 fp8 配置nvidia-smi复查占用checkpoint 缺失或大小不对下载中断核对配置内 checkpoint_path13B 权重应约 15GB手动补齐依赖冲突、环境损坏虚拟环境污染全新 venv pip install -e .[inference] --force-reinstall视频抖动、帧间跳变帧间一致性不足检查 stg_mode默认 attention_values别随意改跳层策略细节模糊 / 色彩失真VAE 解码参数换新空间上采样器权重decode_noise_scale 调到 0.02-0.03文本与画面不匹配文本编码器问题核对配置里 text_encoder_model_name_or_path两个高频误区别盲目追高分辨率1216×704 已接近人眼分辨极限先保帧率再谈分辨率CPU 卸载别当常规手段它只救急不提速。调试可设export LTX_DEBUG1开详细日志企业部署建议设 FPS 告警阈值低于 25 触发扩容压测脚本放非生产环境跑。从 8GB 卡首跑到多路并发主线就三步选蒸馏版、FP8 兜底显存、参数按场景分档调。实时视频生成还在快速演进模型效率会继续涨多模态控制和边缘设备支撑会逐步补齐。部署踩坑和用法分享可以直接抛到项目 issue 区维护者会看。附录常用参数一览参数推荐范围说明height / width704 × 1216须能被 32 整除直接影响显存num_frames30-300满足 8n1不满足会被补齐裁剪frame_rate24 / 30输出视频帧率seed0-1000000固定种子即可复现guidance_scale3.0-3.5dev 版蒸馏版固定为 1超 5 会失真decode_noise_scale0.01-0.03VAE 解码噪声影响色彩保真stochastic_samplingtrue / false动态场景建议开precisionbfloat16 / float8fp8 需 Ada 架构 Q8-Kernelsconditioning_strengths0.0-1.0各条件媒体项的强度权重offload_to_cpufalse显存装不下时再开增时不减质损关键词LTX-Video 实时视频生成、LTX-Video 部署、LTX-Video 显存优化、LTX-Video 图生视频、LTX-Video 蒸馏模型【免费下载链接】LTX-VideoOfficial repository for LTX-Video项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ltx/LTX-Video创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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