一、说明
我是学到哪里写到哪里，Tesla V100 16g有点小麻烦，搞好了，开始写文档，实践出视频啊，介绍没啥好介绍的，说明一下吧
1、16g只能勉强跑fp8,我跑了个5秒的 407秒，这是第一次，时间会长很多，第二次我设置为10秒，要了264秒，注意这时候是第二次，所以缓存里有东西，会快一些，不过还是慢的
2、技术上没有学到位，我是用模板跑的,所以技术上没啥说明的
3、TX-2.3 是以色列 AI 公司 Lightricks 于 2026 年 3 月发布的开源生产级多模态视频大模型，全称 LTX 2.3 Text-to-Video，是目前综合能力最强的本地可部署开源视频模型之一，在流畅动态、音画同步、细节质感上有明显优势。
4、可以实现：文生视频、图生视频、音频生视频、参考图 / 参考视频续片。
硬件配置
cup型号： E5 2673V3
主板：X99 P8D3 3 显卡插槽，不过空间太紧凑，只能两张
内存大小： 2*4g + 2*8g = 24g ddr3
显卡型号：算力卡 NVIDIA V100 16G + 亮机卡 HD 7570
二、启动环境
python /home/jjj/ComfyUI/main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --fast fp16_accumulation --enable-manager --output-directory /mnt/win_data_jd/ComfyUI_Outputs
参数说明：
--fast：直接启用项目预设的快速生成模式，自动关联8步蒸馏采样、Tensor Core硬件加速等底层优化，跳过传统视频生成30~50步的冗余计算，单段视频渲染速度直接翻倍。
fp16_accumulation：开启FP16精度梯度/计算累加，在推理过程中用半精度格式存储中间计算结果，既不损失最终生成画质，还能进一步降低显存占用，同时充分调动显卡的FP16算力核心。
三、选择文生视频工作流
参数说明：
基础生成参数如下：
- prompt_enhance：true，开启提示词增强功能，自动优化输入的文本描述，提升生成内容的匹配度，这是生成结果每次都高度稳定的核心开关之一
- width：832，生成视频的横向像素分辨率，32的整数倍
- height：480，生成视频的纵向像素分辨率 32的整数倍
- duration：10，生成视频的总时长为10秒
- fps：25，生成视频的帧率为25帧每秒
- seed：1005894043925984，固定随机种子，可复现完全一致的生成结果
各配套模型核心作用
- ckpt_name：ltx-2.3-22b-dev-fp8.safetensors
这是LTX-2.3的核心基础主模型，是整个生成流程的核心载体。它是220亿参数的FP8量化版本，基于非对称双流DiT架构构建，140亿参数负责视频生成、50亿参数负责音频生成，可在单次推理中同步输出音画同步的视频内容，同时大幅降低显存占用，兼顾生成质量和运行效率。- distilled_lora：ltx_2.3_22b_distilled_1.1_lora_dynamic_fro09_avg_rank_111_bf16.safetensors
这是专为基础模型训练的蒸馏加速LoRA，它可以把原本需要数十步的扩散采样压缩到仅8步即可完成，在几乎不损失画面质量的前提下大幅提升生成速度，同时优化了音频生成质量，让快速预览和批量生成的效率显著提升。- text_encoder：gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors
这是集成的Gemma-3-12B文本编码器，拥有强大的多语言理解和指令跟随能力，能够精准解析复杂的长提示词，准确识别镜头语言、主体关系、运动逻辑等细节指令，大幅提升模型对文本描述的遵循度。- latent_upscale_model：ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors
这是2倍空间潜变量上采样器，属于专门的高清放大模型，它可以在潜变量空间中直接把生成视频的分辨率提升2倍，在保留原生画面细节的同时消除放大带来的模糊和伪影，最终输出更清晰的高分辨率视频。- lora：gemma-3-12b-it-abliterated_lora_rank64_bf16.safetensors
这是针对Gemma-3文本编码器微调的LoRA模块，进一步强化了文本编码器对创意类、复杂类视频提示词的理解能力，让模型对风格化提示、电影级运镜描述的响应更加精准。
四、生成视频
直接点运行即可生成视频，10秒视频。第一次运行511.59秒，第二次运行261.83秒，感觉能接受，毕竟V100在comfyui新版本上还没有额外的加速，目前还没调试成功过，
当前使用的注意力机制：
日志显示[INFO] Using pytorch attention。
这是 PyTorch 原生的 SDPA (Scaled Dot Product Attention) 实现。虽然它在 V100 上能运行，但它无法利用 V100 特有的 Tensor Cores 进行最大程度的优化，也不是专门为旧架构优化的 Flash Attention 版本
LTX_2.3_t2v_00004_
五、提示词分析
Dynamic cinematic close-up of high-tech modular machinery self-assembling in midair, precision robotic parts, magnetic connectors, and glowing circuits clicking together, subtle smoke and light flares, extremely detailed titanium textures. The final product displays a clean, clear surface with large glowing engraved text “LTX-2.3” centered and unobstructed, dramatic lighting, photorealism, 8K, sharp focus.
这条提示词，是完全按照LTX-2.3的最优提示词结构设计的，它的“神奇”不是玄学，而是精准踩中了模型的训练偏好。
它的结构是标准的“镜头定义 + 动态动作 + 细节质感 + 核心约束 + 画质标签”五层结构：
- 开头先定镜头：第一句直接写
Dynamic cinematic close-up，先告诉模型用“动态电影级特写”的镜头语言生成，从根源上避免画面变成静态图片，这是新手最容易漏掉的一步。 - 核心动态优先写：紧接着就写
self-assembling in midair、clicking together，把视频最核心的动态动作放在提示词最前面，LTX-2.3对前半段文本的权重优先级远高于后半段，能最大程度保证动态效果不被忽略。 - 细节分层填充：从机械零件、磁吸接口、发光电路，到钛合金纹理、烟雾光晕，从大场景到微细节逐层补充，不会出现元素冲突。
- 强约束单独声明：专门用一句话明确要求“居中无遮挡的发光LTX-2.3文字”，避免模型生成时把文字扭曲、移位，这是视频生成里保证文字清晰的标准写法。
- 结尾补画质标签：最后统一加上戏剧性打光、照片级真实、8K、焦点锐利，统一拉高整体画面质感。
六、写一个自己的提示词
现在都使用ai写提示词，我也试试。
比方说我在百度文心助手中，要求他按照按照LTX-2.3的最优提示词结构设计，给我写一个50岁的我在篮球场锻炼的场景
我们启动一个新的对话，直接输入
请按照LTX-2.3的最优提示词结构设计，提示词结构是标准的“镜头定义 + 动态动作 + 细节质感 + 核心约束 + 画质标签”五层结构，给我写一个50岁的我在篮球场锻炼的场景，并且按照LTX-2.3的最优提示词结构详细说明为什么这么写，另外给出中英文对照，给出3个版本,其中一个最好是慢动作
下面就是给出的结果，我们把3个都试试
请按照LTX-2.3的最优提示词结构设计，提示词结构是标准的“镜头定义 + 动态动作 + 细节质感 + 核心约束 + 画质标签”五层结构，给我写一个50岁的我在篮球场锻炼的场景，并且按照LTX-2.3的最优提示词结构详细说明为什么这么写，另外给出中英文对照，给出3个版本,其中一个最好是慢动作
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版本1 日常实战流
中文提示词：
固定机位中景镜头，45-55岁穿灰色速干运动服的男子在杭州社区室外篮球场上，连续做出低位假动作、转身、慢节奏勾手投篮的连贯动作，篮球擦板入网后落地弹起，周围有零星散步的路人，下午四点的金色阳光斜照在塑胶场地上，地面留下清晰的人影，空气中有细微的浮尘在光线里飘动，整体氛围松弛日常，没有多余的夸张特效，人物动作自然流畅，24fps，电影级自然光，浅景深，8K，高细节，写实风格，无畸变无崩坏。
英文提示词：
Medium shot from a locked-off camera, a 45-55 year old man in gray quick-dry sportswear on an outdoor community basketball court in Hangzhou, completing a continuous sequence of low post fake move, turn around, and slow rhythm hook shot, the basketball bounces off the backboard into the hoop then falls and bounces on the ground, a few passersby walking nearby, golden hour sunlight slanting on the plastic court at 4 PM casting clear shadows, tiny dust particles floating in the light, relaxed daily atmosphere, no exaggerated special effects, natural and smooth human movements, 24fps, cinematic natural lighting, shallow depth of field, 8K, high detail, realistic style, no distortion no artifacts.版本2 慢动作氛围感
中文提示词：
镜头从地面低角度缓慢向上摇移，45-55岁穿藏蓝色篮球背心的男子在老旧室内篮球馆里，起跳完成单手跳投，手指离开篮球的瞬间清晰定格，篮球带着旋转飞向篮筐，慢动作播放，汗水从额头甩向空中形成细密的弧线，场馆顶部的暖黄色顶灯照亮悬浮的汗珠，木地板上有轻微的使用磨损痕迹，空气中弥漫着运动后的热气，整体氛围怀旧热血，动作舒展有张力，慢动作120fps，胶片颗粒质感，柔和光影，电影感，高细节，写实风格，无画面崩坏无肢体畸变。
英文提示词：
Camera slowly pans upward from a low ground angle, a 45-55 year old man in navy blue basketball jersey in an old indoor basketball gym, jumping up to complete a one-handed jump shot, the moment fingers leave the basketball is clearly captured, the spinning basketball flies towards the hoop, played in slow motion, sweat flicking from the forehead into the air forming fine arcs, warm yellow ceiling lights in the gym illuminate the suspended sweat beads, the wooden floor has slight wear marks, thin warm air floating in the venue, nostalgic and passionate atmosphere, smooth and powerful movements, 120fps slow motion, film grain texture, soft lighting, cinematic, high detail, realistic style, no visual distortion no body artifacts.版本3 球场老炮战术流
中文提示词：
镜头跟随人物横向平移，45-55岁穿白色运动短袖的男子在傍晚的室外篮球场上，做出眼神假动作晃开防守人，接着精准传球给空位队友，两人完成一次流畅的无球挡拆配合，周围几个同龄球友笑着跑动，场边放着几瓶矿泉水，天边是粉紫色的晚霞，场边路灯刚刚亮起，整体氛围轻松热闹，充满中年球友打球的松弛感，人物动作真实自然，30fps，自然夜景光，高动态范围，写实风格，高细节，无多余畸变。
英文提示词：
Tracking shot moving horizontally following the character, a 45-55 year old man in white sports short-sleeve on an outdoor basketball court at dusk, using a eye fake move to get past the defender, then passing the ball accurately to the open teammate, the two complete a smooth off-ball screen coordination, several ball friends of similar age running around with smiles, several bottles of mineral water placed by the court, pink-purple sunset glow in the sky, street lights just turning on by the court, relaxed and lively atmosphere full of the casual feeling of middle-aged friends playing basketball, real and natural human movements, 30fps, natural night lighting, high dynamic range, realistic style, high detail, no extra distortion.LTX-2.3五层结构设计说明
- 镜头定义：每版提示词开头直接明确机位、景别、运镜方式，把镜头运动描述放在提示词前半段，匹配LTX-2.3对镜头指令的高权重识别规则，避免生成时镜头乱飘，保证画面构图和运镜完全符合预期。
- 动态动作：没有用“打球”这类模糊描述，而是拆解成连续的时序动作，比如“假动作→转身→勾手→篮球入网弹起”，贴合LTX-2.3对时间轴序列动作的理解逻辑，不会出现动作跳帧、人物肢体错位的问题。
- 细节质感：加入了对应场景的专属细节，比如“金色阳光里的浮尘”“悬浮的汗珠”“粉紫色晚霞”，这些细节能快速拉高画面真实感，同时给模型明确的光影参考，避免生成画面平白寡淡。
- 核心约束：明确限定了人物年龄、场景属性、整体氛围，提前排除夸张特效、年轻人物、完全陌生场景等偏离需求的生成结果，保证输出内容完全贴合你想要的中年球场锻炼的真实状态。
- 画质标签：最后补充帧率、光影风格、分辨率、无畸变无崩坏类的兜底标签，既给模型明确的画质上限参考，也提前规避AI视频常见的肢体崩坏、画面畸变问题，大幅提升一次生成成功率。
版本1 日常实战流
其他都不变，很多人喜欢变参数，其实这些参数也许是最优的了，毕竟是模板
我们用自己的提示词
[INFO] Prompt executed in 538.08 seconds
老外的产品生成老外的视频，视频上传不方便，大家可以试试
七、调整提示词
为什么要调整，就是要调整，我得生成个中国人啊
我们启动一个新的对话，直接输入
请按照LTX-2.3的最优提示词结构设计，提示词结构是标准的“镜头定义 + 动态动作 + 细节质感 + 核心约束 + 画质标签”五层结构，给我写一个50岁的我在篮球场锻炼的场景，并且按照LTX-2.3的最优提示词结构详细说明为什么这么写，另外给出中英文对照，给出3个版本,其中一个最好是慢动作，提醒一下，我是地道的东方大国的中国人
除了调整提示词外，我把视频设置成5秒，把分辨率提高了改成了720p
请按照LTX-2.3的最优提示词结构设计，提示词结构是标准的“镜头定义 + 动态动作 + 细节质感 + 核心约束 + 画质标签”五层结构，给我写一个50岁的我在篮球场锻炼的场景，并且按照LTX-2.3的最优提示词结构详细说明为什么这么写，另外给出中英文对照，给出3个版本,其中一个最好是慢动作，提醒一下，我是地道的东方大国的中国人
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以下是按照LTX-2.3五层最优提示词结构设计的3组中英文对照版本，包含常规写实、慢动作氛围感、日常纪实三种不同风格，全部贴合东方中年男性在杭州户外球场的真实场景。
版本一：常规写实对抗版
中文提示词
镜头定义：固定机位平视跟拍，杭州傍晚社区露天篮球场，一位50岁的中国男性穿着洗得发白的蓝色速干运动服，站在三分线外持球
动态动作：他屈膝压低重心，手腕发力将篮球投出，篮球在空中划出弧线空心入网，转身笑着和场边的老队友抬手击掌
细节质感：傍晚暖金色夕阳斜照在球场上，地面有轻微的落叶和磨损的塑胶痕迹，额角的汗顺着皱纹往下淌，球衣领口沾着一点汗渍，篮球表面带着细微的使用磨损痕迹
核心约束：人物动作流畅自然，没有肢体畸变，面部五官保持东方人特征，全程镜头稳定不抖动
画质标签：8K，RAW视频，电影级自然光，高动态范围，真实皮肤纹理，无AI畸变，60fps英文提示词
Camera definition: Fixed eye-level follow shot, outdoor community basketball court in Hangzhou at dusk, a 50-year-old Chinese man in a faded blue quick-dry sportswear, holding the ball outside the three-point line
Dynamic action: He bends his knees to lower his center of gravity, flicks his wrist to shoot the basketball, the ball draws an arc in the air and swishes through the hoop, then he turns around and high-fives his old teammate with a smile
Detail texture: Warm golden sunset slants over the court, there are scattered fallen leaves and worn plastic traces on the ground, sweat drips down the wrinkles on his forehead, slight sweat stains on the jersey collar, the basketball surface shows subtle wear marks
Core constraints: Smooth and natural human movements, no limb distortion, facial features keep authentic East Asian characteristics, the camera stays stable throughout the video
Quality tags: 8K, RAW video, cinematic natural lighting, high dynamic range, realistic skin texture, no AI distortion, 60fps结构逻辑说明
- 镜头定义直接锁定机位、场景和人物基础状态，避免AI随机生成欧美面孔或陌生场地
- 动态动作明确给出完整的连续运动轨迹，从持球到投篮再到击掌，符合LTX-2.3对时间轴运动的理解逻辑，减少跳帧
- 细节质感加入杭州本地场景特征和真实生活痕迹，让画面脱离模板感，充满生活气息
- 核心约束提前规避AI常见的肢体变形、五官错位问题，强制保留东方人面部特征
- 画质标签统一标注高规格参数，让生成画面的清晰度和光影质感直接拉满
版本二：慢动作氛围感版
中文提示词
镜头定义：环绕慢动作镜头，杭州深秋的老厂区篮球场，一位50岁的中国男性穿着灰色旧球衣，站在罚球线前
动态动作：他缓缓起跳抬手投篮，篮球带着旋转飞向篮筐，指尖离开球面的瞬间被精准捕捉，汗水从手臂甩向空中形成细碎的水珠
细节质感：夕阳穿过悬铃木的枝叶洒下丁达尔光，篮球表面的纹路清晰可见，空中的汗珠在光线里泛着微光，球衣随着起跳的动作轻轻扬起
核心约束：慢动作下动作连贯顺滑，没有画面撕裂，人物五官保持典型中国人样貌，光影过渡自然
画质标签：4K 120fps慢动作，电影级景深，柔焦光影，颗粒感胶片质感，高细节捕捉，无畸形肢体英文提示词
Camera definition: Orbital slow-motion shot, old factory basketball court in Hangzhou in late autumn, a 50-year-old Chinese man in a worn gray jersey, standing at the free-throw line
Dynamic action: He jumps up slowly to shoot, the basketball spins towards the hoop, the moment his fingertips leave the ball is perfectly captured, sweat flies off his arm and forms tiny water droplets in the air
Detail texture: Sunset filters through plane tree branches to create Tyndall effect, the texture on the basketball surface is clearly visible, the sweat droplets glimmer in the light, the jersey flutters gently as he jumps
Core constraints: Movements stay smooth and coherent in slow motion, no frame tearing, facial features keep typical Chinese appearance, lighting transitions naturally
Quality tags: 4K 120fps slow motion, cinematic depth of field, soft focus lighting, grainy film texture, high detail capture, no distorted limbs结构逻辑说明
- 镜头定义直接标注慢动作环绕机位，提前给模型明确运动镜头属性，避免生成普通快节奏画面
- 动态动作拆解到指尖离球、汗珠飞溅的微观细节，适配慢动作的时间拉伸特性，让画面充满电影感
- 细节质感加入杭州常见的悬铃木丁达尔光场景，强化地域氛围感，让慢动作画面的光影层次更丰富
- 核心约束专门针对慢动作容易出现的画面撕裂、动作跳帧问题做提前规避
- 画质标签明确标注120fps慢动作参数，强制模型输出高帧率顺滑慢动作效果
版本三：日常纪实休闲版
中文提示词
镜头定义：第一人称手持跟拍，杭州清晨的小区篮球场，一位50岁的中国男性穿着白色运动T恤，正在独自运球热身
动态动作：他低手运球向前小跑，脚步轻轻调整节奏，偶尔抬手擦一下额头上的汗，篮球持续发出规律的击地声
细节质感：清晨的薄雾还没完全散去，球场边的香樟树带着露水，地面的塑胶上有淡淡的使用痕迹，他的运动鞋鞋底沾了一点细小的灰尘
核心约束：动作松弛自然，像普通人日常锻炼的状态，没有夸张的专业动作，面部保持真实中国人长相
画质标签：纪实风格，自然光，真实生活感，4K 60fps，无过度美化，原生画面质感英文提示词
Camera definition: First-person handheld follow shot, residential community basketball court in Hangzhou in early morning, a 50-year-old Chinese man in a white sports T-shirt, dribbling to warm up alone
Dynamic action: He dribbles low while jogging forward, adjusts his pace gently, occasionally wipes the sweat off his forehead, the basketball keeps making regular thudding sounds against the ground
Detail texture: The morning mist has not completely dispersed, the camphor trees beside the court are covered with dew, there are faint wear traces on the plastic ground, tiny dust sticks to the sole of his sports shoes
Core constraints: Movements are relaxed and natural, just like an ordinary person exercising daily, no exaggerated professional actions, face keeps authentic Chinese appearance
Quality tags: Documentary style, natural lighting, real daily life feeling, 4K 60fps, no over-retouching, native image texture结构逻辑说明
- 镜头定义用第一人称手持视角，生成的画面更有代入感，完全贴合普通人日常打球的真实状态
- 动态动作选择运球热身这类低强度日常动作，避免LTX-2.3生成高难度动作时容易出现的肢体穿模问题
- 细节质感加入杭州街头常见的香樟树元素，强化本地生活属性，画面更有真实感
- 核心约束特意排除夸张的专业动作，让生成效果更贴近50岁日常锻炼的真实状态
- 画质标签标注纪实原生风格，避免AI过度磨皮美化，保留最自然的生活质感
版本一：常规写实对抗版
提示词也贴上了，我开始等待，不知道会不会爆显存
[INFO] Prompt executed in 00:10:10，这是10分钟吗？至少没爆显存
后面把自己照片弄上去，就变成我了
版本二：慢动作氛围感版
换提示词，别的也没啥调整的，我还是相信模板的，不能砸招牌，是不是
又得等了啊
[INFO] Prompt executed in 576.45 seconds
版本三：日常纪实休闲版
不想等就花钱买好显卡，或者直接云上玩ai,没办法的，
八、总结
上面这些操作有很多很多需要调整的，目前还不会，慢慢来，还会和大家分享，
提示词是关键中的关键
九、如何下载模型
这个工作流模型已经下载了，我们再弄个模板下来，给大家演示
正好我想试试LTX2.5,来看看文生视频
进入工作流，会看到错误，基本都是缺模型，
点击下载后，会进到浏览器窗口
箭头所指就是models下面的目录名字，就是模型放在哪里。
下载
wget -P /home/jjj/ComfyUI/models/vae https://hf-mirror.com/Lightricks/LTX-2.5/resolve/main/vae/ltx-2.5-audio-vae-bf16.safetensors
我下载的时候出现了403错误，就是不让下载了
我们到魔塔社区里看看
我们刚才要下大是vae下的ltx-2.5-audio-vae-bf16.safetensors
其他的按这个下载就行
上面两种下载方式都是可以的，哪个快用哪个，不是现在不行就永远不行，偶尔也会可以，
当然如果能够科学上网也是很好的，但是算流量的就不太友好了