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# LTX-2.5 (22B, video + audio)

Genera video con audio sincronizado usando LTX-2.5 en una RTX 5090 de Clore.ai: DiT abierto de 22B con soporte de ComfyUI desde el primer día

{% hint style="info" %}
**Estado (agosto de 2026):** LTX (la empresa derivada de Lightricks) lanzó **LTX-2.5** el **11 de agosto de 2026** — un **transformador de difusión asimétrico de doble flujo de 22B** que produce video **y audio sincronizado en un solo modelo**. Pesos: [Lightricks/LTX-2.5](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5) (restringido — acepta la licencia con una cuenta gratuita de Hugging Face). Nativo **ComfyUI** integración desde el primer día, resoluciones de 720p a **4K**, clips de **6–20 segundos**. Uso comercial gratuito bajo la **Licencia Comunitaria LTX-2.x** para organizaciones con ingresos anuales inferiores a 10 M$.
{% endhint %}

La mayoría de los modelos de video abiertos te obligan a ensamblar la banda sonora por separado. LTX-2.5 genera imagen y audio juntos, a partir de texto, de una imagen fija o de un clip existente. También es el primer modelo de video abierto cuya guía oficial de hardware — **32 GB de VRAM** — coincide exactamente con una tarjeta que el mercado de Clore.ai tiene en volumen: había **121 RTX 5090 gratuitas** en la última instantánea, a $0.25–0.77 por hora de GPU.

### Especificaciones clave

| Propiedad            | Valor                                                                                |
| -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ |
| Parámetros           | 22B (DiT asimétrico de doble flujo)                                                  |
| Entradas             | Texto, imagen, video                                                                 |
| Salida               | Video con audio sincronizado                                                         |
| Resolución           | 720p → 4K nativo                                                                     |
| Duración del clip    | 6–20 segundos                                                                        |
| Licencia             | Licencia Comunitaria LTX-2.x (uso comercial gratuito con ingresos inferiores a $10M) |
| Fecha de lanzamiento | 11 de agosto de 2026                                                                 |
| Herramientas         | ComfyUI (nativo), API de LTX, diffusers                                              |

***

## Requisitos

| Precisión                       | VRAM        | Tarjeta de Clore.ai                          |
| ------------------------------- | ----------- | -------------------------------------------- |
| Precisión completa              | \~66 GB     | 1× RTX PRO 6000 96 GB — $0.92–1.38/h         |
| **FP8 (recomendación oficial)** | **\~32 GB** | **1× RTX 5090 32 GB — $0.25–0.77/h**         |
| int8 / FP8 con descarga a CPU   | 16–24 GB    | 1× RTX 4090 o 3090 — $0.07–0.42/h, más lento |

También económico **100 GB de disco libre** para los checkpoints, y preferible un servidor con un enlace rápido: la descarga es la parte más lenta de la primera ejecución.

{% hint style="warning" %}
**Blackwell necesita una pila CUDA actual.** En la serie RTX 50, usa una imagen CUDA 12.8+ — `yanwk/comfyui-boot:cu130-slim` para ComfyUI, o `pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-devel` si estás construyendo la tuya. Una imagen CUDA 12.4 fallará en estas tarjetas. Ver [Compatibilidad de CUDA y PyTorch](/guides/guides_v2-es/primeros-pasos/cuda-pytorch-compatibility.md).
{% endhint %}

***

## Despliega en Clore.ai con ComfyUI

1. Alquila un **RTX 5090** de la [Marketplace](https://clore.ai/marketplace) con al menos 100 GB de disco libre.
2. Despliega la imagen de ComfyUI:

```
Imagen: yanwk/comfyui-boot:cu130-slim
Puertos: 22/tcp, 8188/http
Entorno: CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0
```

3. Acepta la licencia del modelo en la [página del modelo LTX-2.5](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5) y crea un token de Hugging Face — el repositorio está restringido.
4. Descarga los pesos y los nodos LTX de ComfyUI:

```bash
export HF_TOKEN=hf_...

# Nodos de ComfyUI
cd /root/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo
pip install -r ComfyUI-LTXVideo/requirements.txt

# Pesos (compilación FP8 para una tarjeta de 32 GB)
huggingface-cli download Lightricks/LTX-2.5 \
  --token $HF_TOKEN \
  --local-dir /root/ComfyUI/models/checkpoints/ltx-2.5
```

5. Reinicia ComfyUI y carga la plantilla oficial del flujo de trabajo de LTX — un gráfico de dos etapas que toma una imagen más un prompt de texto. No vale la pena construir el grafo de nodos a mano; empieza desde el flujo de trabajo de referencia y modifícalo.

***

## Recomendaciones de GPU para Clore.ai

| Configuración   | VRAM | Modo                                  | Coste en Clore.ai |
| --------------- | ---- | ------------------------------------- | ----------------- |
| **1× RTX 5090** | 32GB | FP8, 720p–1080p                       | **$0.25–0.77/h**  |
| 1× RTX 4090     | 24GB | int8 + descarga a CPU                 | $0.14–0.42/h      |
| 1× RTX 3090     | 24GB | int8 + descarga a CPU, el más lento   | $0.07–0.21/h      |
| 1× RTX PRO 6000 | 96GB | precisión completa, 4K                | $0.92–1.38/h      |
| 2× RTX 5090     | 64GB | precisión completa, lotes más rápidos | $0.50–1.54/h      |

{% hint style="success" %}
**Un clip de 10 segundos cuesta céntimos.** Con una mediana de $0.29/h para una RTX 5090, incluso una generación lenta de unos pocos minutos queda por debajo de dos céntimos de tiempo de GPU. Alquila, genera un lote, cierra el pedido.
{% endhint %}

***

## Casos de uso

* **Video con sonido en una sola pasada** — sin modelo de audio separado, sin sincronización manual
* **Imagen a video** — anima una imagen fija con un prompt de texto que dirige el movimiento
* **Video a video** — cambia el estilo o amplía metraje existente
* **Salida 4K** — nativa, no escalada, en una tarjeta de 96 GB
* **Canales de contenido de formato corto** — clips de 6–20 segundos es exactamente la duración de formato social
* **Previz y storyboards** — iteración barata antes de comprometerse con un rodaje real

***

## Solución de problemas

| Problema                                    | Solución                                                                                                                    |
| ------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 403 descargando pesos                       | El repositorio está restringido — acepta la licencia en la página del modelo y luego pasa `--token`                         |
| `sin imagen de kernel` en RTX 5090          | imagen CUDA 12.4; cambia a `cu130-slim` o a una base de PyTorch cu128                                                       |
| OOM en 24 GB                                | Activa FP8/int8 y la descarga a CPU en el flujo de trabajo, baja la resolución a 720p, acorta el clip                       |
| Sin espacio en disco a mitad de la descarga | Necesita \~100 GB libres; filtra el mercado para discos más grandes                                                         |
| Audio desincronizado                        | Usa el flujo de trabajo oficial en lugar de un grafo construido a mano — la plantilla de dos etapas maneja la rama de audio |
| Primera ejecución muy lenta                 | Carga y compilación del modelo; la segunda generación es mucho más rápida en la misma orden                                 |

***

## Siguientes pasos

* **Predecesor:** [LTX-2](/guides/guides_v2-es/generacion-de-video/ltx-video-2.md) · [LTX-Video](/guides/guides_v2-es/generacion-de-video/ltx-video.md)
* **Alternativas:** [Wan 2.2 VBVR](/guides/guides_v2-es/generacion-de-video/wan22-vbvr.md) · [HunyuanVideo](/guides/guides_v2-es/generacion-de-video/hunyuan-video.md) · [FramePack](/guides/guides_v2-es/generacion-de-video/framepack.md) (6 GB de VRAM)
* **Comparación:** [Modelos de generación de video comparados](/guides/guides_v2-es/comparaciones/video-gen-comparison.md)
* **Postprocesado:** [Interpolación RIFE](/guides/guides_v2-es/procesamiento-de-video/rife-interpolation.md) · [escalado con Real-ESRGAN](/guides/guides_v2-es/procesamiento-de-imagenes/real-esrgan-upscaling.md)

### Enlaces

* [LTX-2.5 en Hugging Face](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5) (restringido)
* [Nodos ComfyUI-LTXVideo](https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo)
* **Alquila una GPU:** [RTX 5090](https://clore.ai/rent-5090.html) · [RTX 4090](https://clore.ai/rent-4090.html) · [Marketplace](https://clore.ai/marketplace)


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# Agent Instructions
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