度1.0：LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置清單與推薦配置)
【免費(fèi)下載鏈接】LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details項(xiàng)目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details 是基于 LTX-2.5-22B 底模的視頻細(xì)節(jié)重制 IC-LoRA 適配器喂入一段發(fā)糊、壓縮過(guò)或放大的視頻它能逐幀重建紋理、邊緣與顆粒感把 1080p 素材直接細(xì)化到 4K。本文給出一份開(kāi)箱即用的參數(shù)設(shè)置清單——8 步推理、LoRA 強(qiáng)度 1.0、引導(dǎo)強(qiáng)度 1.0——幫新手第一次運(yùn)行就拿到可用的成片效果。 30秒看懂這個(gè)模型做什么以源視頻本身作為參考幀對(duì)齊重建高頻細(xì)節(jié)不改構(gòu)圖、曝光和色彩核心能力1080p → 4K 一次通過(guò)8K 走兩步階梯長(zhǎng)視頻流式分窗不做什么不修復(fù)色彩、不上色老片請(qǐng)先用 Restoration IC-LoRA、不能一步生成原生 8K 級(jí)細(xì)節(jié)模型文件ltx-2.5-22b-ic-lora-refine-details-1.0.safetensorsstep 3000 最終權(quán)重任務(wù)類(lèi)型為 video-to-video官方演示效果可參考倉(cāng)庫(kù)內(nèi)示例視頻森林溪流對(duì)比、霓虹小巷對(duì)比。 核心參數(shù)設(shè)置清單照抄即可參數(shù)推薦值說(shuō)明LoRA 強(qiáng)度strength / weight1.0官方訓(xùn)練目標(biāo)權(quán)重勿隨意調(diào)低推理步數(shù)8 步使用蒸餾 sigmas1.0, 0.99375, 0.9875, 0.98125, 0.975, 0.909375, 0.725, 0.421875, 0.0采樣器euler與蒸餾 sigmas 配套引導(dǎo)強(qiáng)度guidance / cfg1.0蒸餾模型不需要高 cfg參考下采樣因子downscale factor1參考視頻與輸出畫(huà)布 1:1分塊尺寸tile1024x576豎版 576x1024訓(xùn)練桶尺寸最接近訓(xùn)練分布分塊重疊overlap0.5不要低于 0.5否則周期紋理會(huì)相位斷裂融合方差blend variance0.05每步高斯融合接縫不可見(jiàn)網(wǎng)格循環(huán)grid cycle1默認(rèn)即可輸出畫(huà)布32 的倍數(shù)如 3840x21761920x1080 源可直接細(xì)化到 3840x2176幀數(shù)8n149 / 97 / 121 / 241…超過(guò)約 240 幀用 97 幀流式窗口VAE 解碼分塊解碼1024 px、128 重疊、時(shí)間向 256防止顯存爆炸 關(guān)鍵點(diǎn)任何輸出尺寸都要走分塊流程Full HD 也不例外。1920x1088 畫(huà)布正好是 3x3 個(gè) 1024x576 分塊單塊直通反而會(huì)讓 LoRA 離開(kāi)訓(xùn)練桶效果更差。 ComfyUI 推薦配置流程把 LoRA 權(quán)重文件 復(fù)制到 ComfyUI 的models/loras目錄加載官方的LTX-2.5_V2V_TiledFusion_Upscale工作流Tiled Fusion 分塊放大流程它會(huì)自動(dòng)加載 LTX-2.5 蒸餾 transformer、Gemma-4 12B 文本編碼器、LTX-2.5 視頻 VAE以及以1.0強(qiáng)度加載的本 LoRA并用LTXVTiledFusionSampler跑 1024x576 分塊視頻拖入LoadVideo設(shè)置output_sizeFullHD / 4K / 8K寫(xiě)一段外觀與風(fēng)格提示詞運(yùn)行工作流的 Preprocess 組會(huì)先用 lanczos 把視頻放大到輸出尺寸再作為 guide 喂入——模型永遠(yuǎn)看不到小原片這一步別跳過(guò)自建節(jié)點(diǎn)圖的順序是lanczos 放大到輸出畫(huà)布32 的倍數(shù)→LTXAddVideoICLoRAGuidelatent_downscale_factor1→LTXVTiledFusionSampler1024x576 分塊、overlap 0.5、blend 0.05、cfg 1.08 步蒸餾 sigmas→LTXICLoRALoaderModelOnlystrength 1.0→VAEDecodeTiled。 分辨率與幀數(shù)怎么定4K 是 1080p 源的最佳落點(diǎn)1080p → 3840x2176 一次通過(guò)121 幀約 22 分鐘RTX PRO 60008K 必須走階梯先細(xì)化到 4K → lanczos 放大到 8K → 可選輕第二次 pass。一步?jīng)_ 8K 時(shí)1024x576 窗口只覆蓋畫(huà)面 13%是訓(xùn)練尺度的 2 倍模型會(huì)開(kāi)始編造紋理瓜會(huì)換位、招牌文字會(huì)變長(zhǎng)視頻超過(guò)約 240 幀或顯存緊張時(shí)在 guide 節(jié)點(diǎn)開(kāi)啟use_streamingtile_frames設(shè) 97采樣器同步設(shè) 97即可 97 幀窗口滾動(dòng)處理參考幀數(shù)要求兩邊都是 32 的倍數(shù)幀數(shù) 8n11920x1080 源建議細(xì)化到 3840x2176或先裁剪成 1920x1056?? 提示詞寫(xiě)法只描述渲染不描述主體每個(gè)分塊都會(huì)收到完整提示詞所以提示詞要保持通用、圍繞清晰度、紋理、顆粒、光線(xiàn)來(lái)寫(xiě)點(diǎn)名主體反而會(huì)把它畫(huà)進(jìn)不含該主體的分塊。推薦正向提示詞sharp photographic detail, crisp natural texture, fine surface detail, clean edges, natural film grain, high resolution footage推薦負(fù)向提示詞blurry, soft, plastic, smeared detail, oversharpened halos, warped facesREADME 示例中還疊加了high resolution footage、溪流場(chǎng)景額外加fog, haze, text負(fù)向項(xiàng)。例外需要按分塊提示主體時(shí)比如修復(fù)嚴(yán)重失真的物體把含該主體的分塊單獨(dú)跑一個(gè)單分塊 pass 并單獨(dú)寫(xiě)提示詞——生成的視頻用它自己的原始生成提示詞時(shí)同理只作用于含主體的那個(gè)分塊不要整個(gè)畫(huà)布通用。? 可選增強(qiáng)-1 token 參考圖產(chǎn)品 / 文字 / 人臉主體在退化后辨識(shí)度低時(shí)招牌文字、logo、人臉可以給模型真身在灰色底圖上放 1~3 張主體原生分辨率裁切用第二個(gè)LTXAddVideoICLoRAGuide以frame_idx-1、強(qiáng)度 1.0 接在視頻 guide 之后參考圖是按分塊生效的參考圖要做成輸出畫(huà)布大小把每張裁切放在對(duì)應(yīng)主體的位置上方覆蓋該主體的每個(gè)分塊都會(huì)看到它——放錯(cuò)位置會(huì)適得其反官方實(shí)測(cè)位置正確恢復(fù)了招牌文字和人臉位置錯(cuò)誤則文字被攪亂參考圖還會(huì)提升整幀高頻細(xì)節(jié)能量所以只用于救主體不要默認(rèn)開(kāi)啟此路徑要求整片處理use_streaming關(guān)閉?? 常見(jiàn)坑與排查清單現(xiàn)象原因與對(duì)策一步?jīng)_到 8K 出現(xiàn)變畫(huà)面分塊尺度超出訓(xùn)練范圍改走 4K → 8K 階梯老片/廣播片變干凈但變空模型把中頻碼流損傷當(dāng)噪點(diǎn)抹平先跑 Restoration IC-LoRA 再細(xì)化影院 raw 原片反而更軟模型去掉了它無(wú)法重建的傳感器顆粒此類(lèi)源不適合煙花、海浪泡沫、風(fēng)中樹(shù)葉過(guò)銳隨機(jī)紋理類(lèi)過(guò)銳是預(yù)期邊界優(yōu)先用描述性提示詞而非降強(qiáng)度文字、logo 變成噪點(diǎn)字形重度退化下模型重畫(huà)讀不出的字用 -1 參考圖壓在招牌原位置或單獨(dú)跑該分塊并點(diǎn)名文字最后 1~2 幀細(xì)節(jié)掉約 10%窗口運(yùn)行會(huì)被重疊遮住單段運(yùn)行則墊 8 幀再裁掉成片看起來(lái)不如預(yù)期ComfyUISaveVideo約 8 Mbps 的 4K 編碼委屈了結(jié)果改存 latents 重解碼或 PNG 序列編碼另記住一條鐵律放大不會(huì)超過(guò)源的上限。焦深大、光線(xiàn)均勻、紋理密的區(qū)域最受益淺景深虛化部分只有 1.0 倍增益驗(yàn)收請(qǐng)看 1:1 焦內(nèi)區(qū)域。 項(xiàng)目文件說(shuō)明文件用途README.md完整官方文檔訓(xùn)練細(xì)節(jié)、管線(xiàn)原理、推薦設(shè)置、故障排查ltx-2.5-22b-ic-lora-refine-details-1.0.safetensorsstep 3000 最終權(quán)重配合 LTX-2.5 蒸餾 transformer 使用configuration.json模型元信息pytorch / video-to-videoexamples/refine_forest_stream_crop.mp4森林溪流 8K 結(jié)果 1:1 裁剪對(duì)比examples/refine_neon_alley_crop.mp4霓虹小巷 8K 結(jié)果 1:1 裁剪對(duì)比按這份清單設(shè)置完參數(shù)你應(yīng)當(dāng)?shù)玫揭粋€(gè)與源逐幀對(duì)齊、無(wú)分塊接縫、細(xì)節(jié)密度可達(dá)普通 lanczos 放大 3 倍的視頻。更多訓(xùn)練與管線(xiàn)細(xì)節(jié)rank 128、1024x576x97 訓(xùn)練桶、留集評(píng)測(cè) 0.97 細(xì)節(jié)分等見(jiàn) README.md。贊分享【免費(fèi)下載鏈接】LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details項(xiàng)目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載相關(guān)推薦如何讓老款Mac重獲新生OpenCore Legacy Patcher完整升級(jí)指南如何讓老款Mac重獲新生OpenCore Legacy Patcher完整升級(jí)指南 還在為蘋(píng)果官方不再支持的老款Mac而煩惱嗎OpenCore LegacyIC-LoRA技術(shù)終極解析LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Alpha-Gen的Video-to-Video條件機(jī)制與單階段推理設(shè)計(jì)IC LoRA技術(shù)終極解析LTX 2.5 22b IC LoRA Alpha Gen的Video to Video條件機(jī)制與單階段推理設(shè)計(jì) LTX 2.5 2人工智能大模型媒體生成LoRA如何用命令行運(yùn)行LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Alpha-Genltx_pipelines.ic_lora參數(shù)完全指南如何用命令行運(yùn)行LTX 2.5 22b IC LoRA Alpha Genltx_pipelines.ic_lora參數(shù)完全指南 LTX 2.5 22b IC人工智能大模型媒體生成LoRA上一篇一鍵解決Windows系統(tǒng)管理難題WinUtil工具全面解析與實(shí)戰(zhàn)指南下一篇Terraform-docs 配置指南深入解析.terraform-docs.yml文件創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 8步出片、強(qiáng)度1.0：LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置清單與推薦配置
【免費(fèi)下載鏈接】LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details項(xiàng)目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details 是基于 LTX-2.5-22B 底模的視頻細(xì)節(jié)重制 IC-LoRA 適配器喂入一段發(fā)糊、壓縮過(guò)或放大的視頻它能逐幀重建紋理、邊緣與顆粒感把 1080p 素材直接細(xì)化到 4K。本文給出一份開(kāi)箱即用的參數(shù)設(shè)置清單——8 步推理、LoRA 強(qiáng)度 1.0、引導(dǎo)強(qiáng)度 1.0——幫新手第一次運(yùn)行就拿到可用的成片效果。 30秒看懂這個(gè)模型做什么以源視頻本身作為參考幀對(duì)齊重建高頻細(xì)節(jié)不改構(gòu)圖、曝光和色彩核心能力1080p → 4K 一次通過(guò)8K 走兩步階梯長(zhǎng)視頻流式分窗不做什么不修復(fù)色彩、不上色老片請(qǐng)先用 Restoration IC-LoRA、不能一步生成原生 8K 級(jí)細(xì)節(jié)模型文件ltx-2.5-22b-ic-lora-refine-details-1.0.safetensorsstep 3000 最終權(quán)重任務(wù)類(lèi)型為 video-to-video官方演示效果可參考倉(cāng)庫(kù)內(nèi)示例視頻森林溪流對(duì)比、霓虹小巷對(duì)比。 核心參數(shù)設(shè)置清單照抄即可參數(shù)推薦值說(shuō)明LoRA 強(qiáng)度strength / weight1.0官方訓(xùn)練目標(biāo)權(quán)重勿隨意調(diào)低推理步數(shù)8 步使用蒸餾 sigmas1.0, 0.99375, 0.9875, 0.98125, 0.975, 0.909375, 0.725, 0.421875, 0.0采樣器euler與蒸餾 sigmas 配套引導(dǎo)強(qiáng)度guidance / cfg1.0蒸餾模型不需要高 cfg參考下采樣因子downscale factor1參考視頻與輸出畫(huà)布 1:1分塊尺寸tile1024x576豎版 576x1024訓(xùn)練桶尺寸最接近訓(xùn)練分布分塊重疊overlap0.5不要低于 0.5否則周期紋理會(huì)相位斷裂融合方差blend variance0.05每步高斯融合接縫不可見(jiàn)網(wǎng)格循環(huán)grid cycle1默認(rèn)即可輸出畫(huà)布32 的倍數(shù)如 3840x21761920x1080 源可直接細(xì)化到 3840x2176幀數(shù)8n149 / 97 / 121 / 241…超過(guò)約 240 幀用 97 幀流式窗口VAE 解碼分塊解碼1024 px、128 重疊、時(shí)間向 256防止顯存爆炸 關(guān)鍵點(diǎn)任何輸出尺寸都要走分塊流程Full HD 也不例外。1920x1088 畫(huà)布正好是 3x3 個(gè) 1024x576 分塊單塊直通反而會(huì)讓 LoRA 離開(kāi)訓(xùn)練桶效果更差。 ComfyUI 推薦配置流程把 LoRA 權(quán)重文件 復(fù)制到 ComfyUI 的models/loras目錄加載官方的LTX-2.5_V2V_TiledFusion_Upscale工作流Tiled Fusion 分塊放大流程它會(huì)自動(dòng)加載 LTX-2.5 蒸餾 transformer、Gemma-4 12B 文本編碼器、LTX-2.5 視頻 VAE以及以1.0強(qiáng)度加載的本 LoRA并用LTXVTiledFusionSampler跑 1024x576 分塊視頻拖入LoadVideo設(shè)置output_sizeFullHD / 4K / 8K寫(xiě)一段外觀與風(fēng)格提示詞運(yùn)行工作流的 Preprocess 組會(huì)先用 lanczos 把視頻放大到輸出尺寸再作為 guide 喂入——模型永遠(yuǎn)看不到小原片這一步別跳過(guò)自建節(jié)點(diǎn)圖的順序是lanczos 放大到輸出畫(huà)布32 的倍數(shù)→LTXAddVideoICLoRAGuidelatent_downscale_factor1→LTXVTiledFusionSampler1024x576 分塊、overlap 0.5、blend 0.05、cfg 1.08 步蒸餾 sigmas→LTXICLoRALoaderModelOnlystrength 1.0→VAEDecodeTiled。 分辨率與幀數(shù)怎么定4K 是 1080p 源的最佳落點(diǎn)1080p → 3840x2176 一次通過(guò)121 幀約 22 分鐘RTX PRO 60008K 必須走階梯先細(xì)化到 4K → lanczos 放大到 8K → 可選輕第二次 pass。一步?jīng)_ 8K 時(shí)1024x576 窗口只覆蓋畫(huà)面 13%是訓(xùn)練尺度的 2 倍模型會(huì)開(kāi)始編造紋理瓜會(huì)換位、招牌文字會(huì)變長(zhǎng)視頻超過(guò)約 240 幀或顯存緊張時(shí)在 guide 節(jié)點(diǎn)開(kāi)啟use_streamingtile_frames設(shè) 97采樣器同步設(shè) 97即可 97 幀窗口滾動(dòng)處理參考幀數(shù)要求兩邊都是 32 的倍數(shù)幀數(shù) 8n11920x1080 源建議細(xì)化到 3840x2176或先裁剪成 1920x1056?? 提示詞寫(xiě)法只描述渲染不描述主體每個(gè)分塊都會(huì)收到完整提示詞所以提示詞要保持通用、圍繞清晰度、紋理、顆粒、光線(xiàn)來(lái)寫(xiě)點(diǎn)名主體反而會(huì)把它畫(huà)進(jìn)不含該主體的分塊。推薦正向提示詞sharp photographic detail, crisp natural texture, fine surface detail, clean edges, natural film grain, high resolution footage推薦負(fù)向提示詞blurry, soft, plastic, smeared detail, oversharpened halos, warped facesREADME 示例中還疊加了high resolution footage、溪流場(chǎng)景額外加fog, haze, text負(fù)向項(xiàng)。例外需要按分塊提示主體時(shí)比如修復(fù)嚴(yán)重失真的物體把含該主體的分塊單獨(dú)跑一個(gè)單分塊 pass 并單獨(dú)寫(xiě)提示詞——生成的視頻用它自己的原始生成提示詞時(shí)同理只作用于含主體的那個(gè)分塊不要整個(gè)畫(huà)布通用。? 可選增強(qiáng)-1 token 參考圖產(chǎn)品 / 文字 / 人臉主體在退化后辨識(shí)度低時(shí)招牌文字、logo、人臉可以給模型真身在灰色底圖上放 1~3 張主體原生分辨率裁切用第二個(gè)LTXAddVideoICLoRAGuide以frame_idx-1、強(qiáng)度 1.0 接在視頻 guide 之后參考圖是按分塊生效的參考圖要做成輸出畫(huà)布大小把每張裁切放在對(duì)應(yīng)主體的位置上方覆蓋該主體的每個(gè)分塊都會(huì)看到它——放錯(cuò)位置會(huì)適得其反官方實(shí)測(cè)位置正確恢復(fù)了招牌文字和人臉位置錯(cuò)誤則文字被攪亂參考圖還會(huì)提升整幀高頻細(xì)節(jié)能量所以只用于救主體不要默認(rèn)開(kāi)啟此路徑要求整片處理use_streaming關(guān)閉?? 常見(jiàn)坑與排查清單現(xiàn)象原因與對(duì)策一步?jīng)_到 8K 出現(xiàn)變畫(huà)面分塊尺度超出訓(xùn)練范圍改走 4K → 8K 階梯老片/廣播片變干凈但變空模型把中頻碼流損傷當(dāng)噪點(diǎn)抹平先跑 Restoration IC-LoRA 再細(xì)化影院 raw 原片反而更軟模型去掉了它無(wú)法重建的傳感器顆粒此類(lèi)源不適合煙花、海浪泡沫、風(fēng)中樹(shù)葉過(guò)銳隨機(jī)紋理類(lèi)過(guò)銳是預(yù)期邊界優(yōu)先用描述性提示詞而非降強(qiáng)度文字、logo 變成噪點(diǎn)字形重度退化下模型重畫(huà)讀不出的字用 -1 參考圖壓在招牌原位置或單獨(dú)跑該分塊并點(diǎn)名文字最后 1~2 幀細(xì)節(jié)掉約 10%窗口運(yùn)行會(huì)被重疊遮住單段運(yùn)行則墊 8 幀再裁掉成片看起來(lái)不如預(yù)期ComfyUISaveVideo約 8 Mbps 的 4K 編碼委屈了結(jié)果改存 latents 重解碼或 PNG 序列編碼另記住一條鐵律放大不會(huì)超過(guò)源的上限。焦深大、光線(xiàn)均勻、紋理密的區(qū)域最受益淺景深虛化部分只有 1.0 倍增益驗(yàn)收請(qǐng)看 1:1 焦內(nèi)區(qū)域。 項(xiàng)目文件說(shuō)明文件用途README.md完整官方文檔訓(xùn)練細(xì)節(jié)、管線(xiàn)原理、推薦設(shè)置、故障排查ltx-2.5-22b-ic-lora-refine-details-1.0.safetensorsstep 3000 最終權(quán)重配合 LTX-2.5 蒸餾 transformer 使用configuration.json模型元信息pytorch / video-to-videoexamples/refine_forest_stream_crop.mp4森林溪流 8K 結(jié)果 1:1 裁剪對(duì)比examples/refine_neon_alley_crop.mp4霓虹小巷 8K 結(jié)果 1:1 裁剪對(duì)比按這份清單設(shè)置完參數(shù)你應(yīng)當(dāng)?shù)玫揭粋€(gè)與源逐幀對(duì)齊、無(wú)分塊接縫、細(xì)節(jié)密度可達(dá)普通 lanczos 放大 3 倍的視頻。更多訓(xùn)練與管線(xiàn)細(xì)節(jié)rank 128、1024x576x97 訓(xùn)練桶、留集評(píng)測(cè) 0.97 細(xì)節(jié)分等見(jiàn) README.md。贊分享【免費(fèi)下載鏈接】LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details項(xiàng)目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Refine-Details點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載相關(guān)推薦如何讓老款Mac重獲新生OpenCore Legacy Patcher完整升級(jí)指南如何讓老款Mac重獲新生OpenCore Legacy Patcher完整升級(jí)指南 還在為蘋(píng)果官方不再支持的老款Mac而煩惱嗎OpenCore LegacyIC-LoRA技術(shù)終極解析LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Alpha-Gen的Video-to-Video條件機(jī)制與單階段推理設(shè)計(jì)IC LoRA技術(shù)終極解析LTX 2.5 22b IC LoRA Alpha Gen的Video to Video條件機(jī)制與單階段推理設(shè)計(jì) LTX 2.5 2人工智能大模型媒體生成LoRA如何用命令行運(yùn)行LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Alpha-Genltx_pipelines.ic_lora參數(shù)完全指南如何用命令行運(yùn)行LTX 2.5 22b IC LoRA Alpha Genltx_pipelines.ic_lora參數(shù)完全指南 LTX 2.5 22b IC人工智能大模型媒體生成LoRA上一篇一鍵解決Windows系統(tǒng)管理難題WinUtil工具全面解析與實(shí)戰(zhàn)指南下一篇Terraform-docs 配置指南深入解析.terraform-docs.yml文件創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考