ولّد فيديوهات بالذكاء الاصطناعي — LTX-2.5 على جهازك مجاناً

شو الجديد بـ LTX-2.5

توليد multishot — أكثر من لقطة بنفس المشهد مع ثبات الشخصية والإضاءة والصوت والستايل بين الكَتّات • Diffusion Fidelity Rendering — الموديل بيوزّع الحوسبة حسب تعقيد المشهد بدل ضغط ثابت للكل • ديكودر فيديو جديد بدل الـ VAE القديم — وجوه ونصوص وحركة أنضف وأخطاء أقل • مشفّر نصوص Gemma 4 12B — بيمسك البرومبت الطويل بكل تفاصيله بدل ما يضيّع منه • Prompt Enhancer — بيوسّع برومبتك القصير لوصف سينمائي كامل • Duration Predictor اختياري — بيحدد طول المقطع من البرومبت لحاله • النسخة المقطّرة (distilled) صارت أقرب بكثير لجودة الموديل الكامل بس أسرع.

الخلاصة

أعلى جودة محلياً بتيجي مع كرت NVIDIA قوي، بس النسخة الجديدة فتحت الباب للماك Apple Silicon وكروت الـ 16 غيغا. غير هيك في وضع API — التوليد على السيرفر مدفوع.

ليش هاد الخيار

تطبيق ديسكتوب مجاني — بتنزّله وبتشتغل — بدون كود ولا تيرمنال. وفيه Model Manager بتختار منه نسخة الموديل (LTX 2.5 Fast / Pro) وبتنزّلها من جوا التطبيق.

روح على صفحة التنزيل ونزّل آخر نسخة حسب نظامك. النسخة الحالية: 1.2.7.

https://github.com/Lightricks/LTX-Desktop/releases

موديلات LTX-2.5 صارت gated — التطبيق بيطلب منك تسجيل دخول Hugging Face أول مرة عشان ينزّلها. من إعدادات Base Model Manager بتختار النسخة وبيبيّنلك حجم كل ملف والمجموع قبل التنزيل.

التطبيق رح يسألك كيف بدك تشفّر البرومبت. الخيار المريح: مفتاح API مجاني — بيسرّع وبيوفّر ذاكرة، وتشفير النصوص مجاني. الخيار البديل: تشفير محلي عن طريق Gemma 4 على جهازك — بيحتاج تنزيل إضافي بس بيشتغل بدون إنترنت.

اكتب وصف المشهد بالإنجليزي واضغط توليد. عندك: نص ← فيديو، صورة ← فيديو، Retake و Extend (صاروا يشتغلوا محلياً على 2.5)، تعديل صور بـ Z-Image-Turbo، ومكتبة LoRA / IC-LoRA جوا التطبيق مع سلايدر قوة لكل واحد. ولأنها multishot — تقدر تكتب أكثر من لقطة بنفس البرومبت.

A girl walks through a neon-lit street at night, rain reflections. Cut to a close-up of her face under a red sign, same lighting and character. Ambient rain and distant traffic audio.

ليش هاد الخيار

LTX-2.5 صارت تتنزّل كـ split pack متوافق مع Comfy — كل مكوّن بملف منفصل (transformer / text encoder / VAE / upscalers). يعني بتقدر تركّب النسخة اللي بتناسب كرتك: int8-convrot لـ ComfyUI، أو NVFP4 لكروت Blackwell.

نزّل وثبّت ComfyUI من الموقع الرسمي.

https://www.comfy.org/download

من جوا ComfyUI افتح Comfy Manager، ابحث عن «LTXVideo» واضغط تنزيل. أو يدوياً بالأمر تحت.

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo.git

استخدم ملفات comfy-int8-convrot لأنها معمولة لـ ComfyUI تحديداً (مش بتشتغل مع ltx-pipelines). والـ workflows الجاهزة موجودة بمجلد الإضافة.

ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-LTXVideo/example_workflows/

ليش هاد الخيار

لو بدك تدمج LTX بمشاريعك أو تشغّلها من الكود. المشروع صار يستخدم uv للتنصيب، وبيحتاج Python 3.12+ و CUDA 12.7+ و PyTorch 2.7 تقريباً.

استنسخ المشروع وثبّت المتطلبات عن طريق uv. الإضافة natten أسرع باكند للديكودر بس هي Linux + CUDA فقط، وعلى ويندوز وماك بتنتخطّى لحالها.

git clone https://github.com/Lightricks/LTX-2.git
cd LTX-2
uv sync --extra natten
source .venv/bin/activate

الأوزان مقسّمة لملفات — نزّل اللي بتحتاجه. الحجم تقريباً 66 غيغا. لو طلع خطأ 401/403 — اقبل شروط الموديل على Hugging Face وسجّل دخول بتوكن Read.

hf auth login
hf download Lightricks/LTX-2.5 \
  diffusion_models/ltx-2.5-22b-distilled-transformer-bf16.safetensors \
  text_encoders/gemma4-12b-with-proj-ltx-2.5-bf16.safetensors \
  vae/ltx-2.5-video-vae-bf16.safetensors \
  vae/ltx-2.5-audio-vae-bf16.safetensors \
  latent_upscale_models/ltx-2.5-latent-spatial-upscaler-x2-bf16-1.0.safetensors \
  --local-dir models/ltx-2.5

شغّل الـ DistilledPipeline — أسرع نقطة بداية. عدد الفريمات لازم يحقق frames % 8 == 1، والعرض والارتفاع بيقسموا على 32. ولو حذفت num-frames بالكامل، الـ duration head بيحدد الطول من البرومبت. ولو الذاكرة ضيّقة ضيف: --quantization fp8-cast --offload cpu

uv run python -m ltx_pipelines.distilled \
  --transformer-path models/ltx-2.5/diffusion_models/ltx-2.5-22b-distilled-transformer-bf16.safetensors \
  --text-encoder-path models/ltx-2.5/text_encoders/gemma4-12b-with-proj-ltx-2.5-bf16.safetensors \
  --video-vae-path models/ltx-2.5/vae/ltx-2.5-video-vae-bf16.safetensors \
  --audio-vae-path models/ltx-2.5/vae/ltx-2.5-audio-vae-bf16.safetensors \
  --spatial-upsampler-path models/ltx-2.5/latent_upscale_models/ltx-2.5-latent-spatial-upscaler-x2-bf16-1.0.safetensors \
  --num-frames 121 --seed 42 \
  --output-path output.mp4 \
  --prompt "A medium close-up of a man speaking directly to camera, shallow depth of field, static shot"

الـ DFR Pipeline (Diffusion Fidelity Rendering) هو مسار الجودة العالية — نفس الترانسفورمر المقطّر بس مع IC-LoRA للتفاصيل وكيفريمز إضافية. أبطأ وبياكل ذاكرة أكثر، بس النتيجة أنضف بكثير. لا تمرّرله الموديل الكامل (dev).