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Clore.ai
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LTX-2.5 (22B, vidéo + audio)

Générez des vidéos avec audio synchronisé grâce à LTX-2.5 sur une RTX 5090 Clore.ai — DiT à poids ouverts de 22B avec prise en charge ComfyUI dès le premier jour

Statut (août 2026) : LTX (la spin-off de Lightricks) a lancé LTX-2.5 le 11 août 2026 — un transformer de diffusion asymétrique à double flux de 22B qui génère de la vidéo et un audio synchronisé dans un seul modèle. Poids : Lightricks/LTX-2.5 (verrouillé — acceptez la licence avec un compte Hugging Face gratuit). Natif ComfyUI intégration dès le premier jour, résolutions de 720p à 4K, clips de 6 à 20 secondes. Gratuit pour un usage commercial sous la Licence communautaire LTX-2.x pour les organisations dont le chiffre d'affaires annuel est inférieur à 10 M$.

La plupart des modèles vidéo ouverts vous obligent à assembler la bande-son séparément. LTX-2.5 génère l'image et l'audio ensemble, à partir de texte, d'une image fixe ou d'un clip existant. C'est aussi le premier modèle vidéo ouvert dont les recommandations matérielles officielles — 32 Go de VRAM — correspondent exactement à une carte disponible en volume sur la place de marché Clore.ai : il y avait 121 RTX 5090 gratuites lors du dernier aperçu, à 0,25–0,77 $ par heure de GPU.

Spécifications clés

Propriété
Valeur

Paramètres

22B (DiT asymétrique à double flux)

Entrées

Texte, image, vidéo

Sortie

Vidéo avec audio synchronisé

Résolution

720p → 4K natif

Longueur du clip

6 à 20 secondes

Licence

Licence communautaire LTX-2.x (usage commercial gratuit sous 10 M$ de chiffre d'affaires)

Date de sortie

11 août 2026

Outils

ComfyUI (natif), API LTX, diffusers

Exigences

Précision
VRAM
Carte Clore.ai

Pleine précision

~66 Go

1× RTX PRO 6000 96 Go — 0,92–1,38 $/h

FP8 (recommandation officielle)

~32 Go

1× RTX 5090 32 Go — 0,25–0,77 $/h

int8 / FP8 avec déchargement sur le CPU

16–24 Go

1× RTX 4090 ou 3090 — 0,07–0,42 $/h, plus lent

Aussi économique 100 Go d'espace disque libre pour les checkpoints, et privilégiez un serveur avec un lien rapide : le téléchargement est la partie la plus lente de la première exécution.

Blackwell a besoin d'une pile CUDA récente. Sur la série RTX 50, utilisez une image CUDA 12.8+ — yanwk/comfyui-boot:cu130-slim pour ComfyUI, ou pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-devel si vous construisez la vôtre. Une image CUDA 12.4 échouera sur ces cartes. Voir Compatibilité CUDA et PyTorch.

Déployer sur Clore.ai avec ComfyUI

  1. Louez un RTX 5090 depuis le Place de marché avec au moins 100 Go d'espace disque libre.

  2. Déployez l'image ComfyUI :

  1. Acceptez la licence du modèle sur la page du modèle LTX-2.5 et créez un jeton Hugging Face — le dépôt est verrouillé.

  2. Téléchargez les poids et les nœuds LTX ComfyUI :

  1. Redémarrez ComfyUI et chargez le modèle de flux de travail officiel LTX — un graphe en deux étapes qui prend une image et un prompt texte. Construire le graphe de nœuds à la main n'en vaut pas la peine ; partez du workflow de référence et modifiez-le.

Recommandations GPU Clore.ai

Configuration
VRAM
Mode
Coût Clore.ai

1× RTX 5090

32 Go

FP8, 720p–1080p

0,25–0,77 $/h

1× RTX 4090

24GB

int8 + déchargement CPU

0,14–0,42 $/h

1× RTX 3090

24GB

int8 + déchargement CPU, le plus lent

0,07–0,21 $/h

1× RTX PRO 6000

96GB

pleine précision, 4K

0,92–1,38 $/h

2× RTX 5090

64 Go

pleine précision, lots plus rapides

0,50–1,54 $/h

Un clip de 10 secondes coûte quelques centimes. À 0,29 $/h médian pour une RTX 5090, même une génération lente de quelques minutes tombe sous deux centimes de temps GPU. Louez, générez un lot, fermez la commande.

Cas d’usage

  • Vidéo avec son en un seul passage — pas de modèle audio séparé, pas de synchronisation manuelle

  • Image vers vidéo — animez une image fixe avec un prompt texte qui guide le mouvement

  • Vidéo vers vidéo — redéfinissez le style ou prolongez des séquences existantes

  • Sortie 4K — native, non upscalée, sur une carte 96 Go

  • Pipelines de contenu court — des clips de 6 à 20 secondes correspondent exactement à la durée du format social

  • Préviz et storyboards — itération peu coûteuse avant de s'engager dans un vrai tournage

Dépannage

Problème
Correctif

403 lors du téléchargement des poids

Le dépôt est verrouillé — acceptez la licence sur la page du modèle, puis transmettez --token

pas d'image noyau sur RTX 5090

image CUDA 12.4 ; passez à cu130-slim ou une base PyTorch cu128

OOM sur 24 Go

Activez FP8/int8 et le déchargement CPU dans le workflow, baissez la résolution à 720p, raccourcissez le clip

Plus d'espace disque au milieu du téléchargement

Nécessite ~100 Go libres ; filtrez la place de marché pour des disques plus grands

Audio désynchronisé

Utilisez le workflow officiel plutôt qu'un graphe fait à la main — le modèle en deux étapes gère la branche audio

Première exécution très lente

Chargement et compilation du modèle ; la deuxième génération est bien plus rapide dans la même commande

Étapes suivantes

Liens

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Mis à jour

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