> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.clore.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-fr/generation-video/ltx-video-2-5.md).

# 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

{% hint style="info" %}
**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](https://huggingface.co/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$.
{% endhint %}

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.

{% hint style="warning" %}
**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](/guides/guides_v2-fr/premiers-pas/cuda-pytorch-compatibility.md).
{% endhint %}

***

## Déployer sur Clore.ai avec ComfyUI

1. Louez un **RTX 5090** depuis le [Place de marché](https://clore.ai/marketplace) avec au moins 100 Go d'espace disque libre.
2. Déployez l'image ComfyUI :

```
Image : yanwk/comfyui-boot:cu130-slim
Ports : 22/tcp, 8188/http
Environnement : CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0
```

3. Acceptez la licence du modèle sur la [page du modèle LTX-2.5](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5) et créez un jeton Hugging Face — le dépôt est verrouillé.
4. Téléchargez les poids et les nœuds LTX ComfyUI :

```bash
export HF_TOKEN=hf_...

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

# Poids (build FP8 pour une carte de 32 Go)
huggingface-cli download Lightricks/LTX-2.5 \
  --token $HF_TOKEN \
  --local-dir /root/ComfyUI/models/checkpoints/ltx-2.5
```

5. 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     |

{% hint style="success" %}
**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.
{% endhint %}

***

## 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

* **Prédécesseur :** [LTX-2](/guides/guides_v2-fr/generation-video/ltx-video-2.md) · [LTX-Video](/guides/guides_v2-fr/generation-video/ltx-video.md)
* **Alternatives :** [Wan 2.2 VBVR](/guides/guides_v2-fr/generation-video/wan22-vbvr.md) · [HunyuanVideo](/guides/guides_v2-fr/generation-video/hunyuan-video.md) · [FramePack](/guides/guides_v2-fr/generation-video/framepack.md) (6 Go de VRAM)
* **Comparaison :** [Modèles de génération vidéo comparés](/guides/guides_v2-fr/comparaisons/video-gen-comparison.md)
* **Post-traitement :** [Interpolation RIFE](/guides/guides_v2-fr/traitement-video/rife-interpolation.md) · [Upscaling Real-ESRGAN](/guides/guides_v2-fr/traitement-dimages/real-esrgan-upscaling.md)

### Liens

* [LTX-2.5 sur Hugging Face](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5) (verrouillé)
* [nœuds ComfyUI-LTXVideo](https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo)
* **Louez un GPU :** [RTX 5090](https://clore.ai/rent-5090.html) · [RTX 4090](https://clore.ai/rent-4090.html) · [Place de marché](https://clore.ai/marketplace)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-fr/generation-video/ltx-video-2-5.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.