> 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-hi/video-generation/ltx-video-2.md). # LTX-2 (ऑडियो + वीडियो) Clore.ai GPUs पर LTX-2 का उपयोग करके देशी ऑडियो — foley, ambience, और lip-sync — के साथ वीडियो जनरेट करें। LTX-2 (जनवरी 2026) Lightricks का दूसरी पीढ़ी का वीडियो फाउंडेशन मॉडल है और उत्पादन करने वाला पहला ओपन-वेट मॉडल है **वीडियो के साथ समकालिक ऑडियो** एक ही फॉरवर्ड पास में। 19B पैरामीटर पर यह अलग ऑडियो मॉडल की आवश्यकता के बिना फोली ध्वनि प्रभाव, परिवेशीय ऑडियो, और लिप-सिंक्ड भाषण वाले क्लिप बनाता है। आर्किटेक्चर मूल LTX-Video की गति-लाभ पर आधारित है, जबकि क्षमता को नाटकीय रूप से बढ़ाता है। पर GPU किराए पर लेना [Clore.ai](https://clore.ai/) 19B-पैरामीटर मॉडल चलाने का सबसे व्यावहारिक तरीका है — $2,000 का GPU खरीदने की आवश्यकता नहीं, बस एक मशीन चालू करें और जनरेट करना शुरू करें। ## मुख्य विशेषताएँ * **मूल ऑडियो जनरेशन** — फोली प्रभाव, पर्यावरणीय एंबियंस, और लिप-सिंक्ड संवाद वीडियो फ़्रेमों के साथ संयुक्त रूप से उत्पन्न। * **19B पैरामीटर** — LTX-Video v1 की तुलना में काफी बड़ा ट्रांसफॉर्मर बैकबोन, जो अधिक तीक्ष्ण विवरण और अधिक सुसंगत गति देता है। * **टेक्स्ट-टू-वीडियो + इमेज-टू-वीडियो** — दोनों मोडैलिटीज़ ऑडियो आउटपुट के साथ समर्थित हैं। * **720p तक का रेज़ोल्यूशन** — v1 मॉडल की तुलना में अधिक उच्च-निष्ठा आउटपुट। * **संयुक्त ऑडियो-विज़ुअल लैटेंट स्पेस** — एक एकीकृत VAE वीडियो और ऑडियो दोनों को एन्कोड करता है, उन्हें समयानुसार संरेखित रखता है। * **ओपन वेट्स** — व्यावसायिक उपयोग के लिए उदार लाइसेंस के अंतर्गत जारी किया गया है। * **Diffusers एकीकरण** — Hugging Face `diffusers` इकोसिस्टम के साथ संगत। ## आवश्यकताएँ | घटक | न्यूनतम | अनुशंसित | | ---------- | ----------------------- | -------- | | GPU VRAM | 16 GB (ऑफलोडिंग के साथ) | 24+ GB | | System RAM | 32 GB | 64 GB | | डिस्क | 50 GB | 80 GB | | Python | 3.10+ | 3.11 | | CUDA | 12.8+ | 12.8+ | | diffusers | 0.33+ | नवीनतम | **Clore.ai GPU अनुशंसा:** एक **RTX 4090** (24 GB, $0.14–0.42/घंटा) ऑडियो के साथ आराम से 720p जनरेशन के लिए न्यूनतम है। बैच वर्कलोड या तेज़ iteration के लिए, फ़िल्टर करें **dual-4090** या **A6000** (48 GB) लिस्टिंग्स को Clore.ai मार्केटप्लेस पर। ## त्वरित शुरुआत ```bash # निर्भरताएँ इंस्टॉल करें pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 pip install diffusers transformers accelerate sentencepiece pip install imageio[ffmpeg] soundfile scipy # GPU सत्यापित करें python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0), torch.cuda.get_device_properties(0).total_mem // 1024**3, 'GB')" ``` ## उपयोग के उदाहरण ### ऑडियो के साथ टेक्स्ट-टू-वीडियो ```python import torch from diffusers import LTXPipeline from diffusers.utils import export_to_video import soundfile as sf # LTX-2 लोड करें (सुनिश्चित करें कि रिलीज़ होने पर आपके पास सही मॉडल ID हो) pipe = LTXPipeline.from_pretrained( "Lightricks/LTX-Video-2", torch_dtype=torch.bfloat16, ) pipe.to("cuda") pipe.enable_model_cpu_offload() prompt = ( "एक निहाई पर चमकती धातु को हथौड़े से पीटता एक लोहार, चिंगारियाँ उड़ती हुई, " "हथौड़े की स्टील पर तालबद्ध टनटनाहट, कार्यशाला की परिवेशी आवाज़" ) output = pipe( prompt=prompt, negative_prompt="चुप, धुंधला, कम गुणवत्ता वाला", num_frames=121, width=1280, height=720, num_inference_steps=40, guidance_scale=7.0, generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42), ) # वीडियो फ़्रेम निर्यात करें export_to_video(output.frames[0], "blacksmith.mp4", fps=24) # यदि उपलब्ध हो तो ऑडियो निर्यात करें if hasattr(output, "audio") and output.audio is not None: sf.write("blacksmith_audio.wav", output.audio, samplerate=16000) print("ऑडियो अलग से सहेजा गया — ffmpeg के साथ mux करें:") print(" ffmpeg -i blacksmith.mp4 -i blacksmith_audio.wav -c:v copy -c:a aac output.mp4") print("पूर्ण हुआ: blacksmith.mp4") ``` ### लिप-सिंक ऑडियो के साथ इमेज-टू-वीडियो ```python import torch from PIL import Image from diffusers import LTXImageToVideoPipeline from diffusers.utils import export_to_video pipe = LTXImageToVideoPipeline.from_pretrained( "Lightricks/LTX-Video-2", torch_dtype=torch.bfloat16, ) pipe.to("cuda") pipe.enable_model_cpu_offload() # लिप-सिंक के लिए पोर्ट्रेट छवि image = Image.open("portrait.png").resize((720, 1280)) output = pipe( prompt="एक व्यक्ति स्पष्ट उच्चारण के साथ 'Welcome to the future of AI video' कह रहा है, तटस्थ पृष्ठभूमि", image=image, num_frames=121, num_inference_steps=40, guidance_scale=7.0, ) export_to_video(output.frames[0], "talking_head.mp4", fps=24) ``` ### फोली के साथ परिवेशी दृश्य ```python import torch from diffusers import LTXPipeline from diffusers.utils import export_to_video pipe = LTXPipeline.from_pretrained( "Lightricks/LTX-Video-2", torch_dtype=torch.bfloat16 ).to("cuda") # ऑडियो-समृद्ध प्रॉम्प्ट — ध्वनियों का स्पष्ट रूप से वर्णन करें prompt = ( "उष्णकटिबंधीय गाँव में टिन की छत पर गिरती बारिश, " "दूर बिजली की गड़गड़ाहट, रोल्स के बीच थोड़ी देर चहचहाते पक्षी, " "कच्चे रास्ते पर बने गड्ढों में पानी की लहरें" ) output = pipe( prompt=prompt, num_frames=121, width=1280, height=720, num_inference_steps=40, guidance_scale=6.5, ) export_to_video(output.frames[0], "rain_scene.mp4", fps=24) ``` ## Clore.ai उपयोगकर्ताओं के लिए सुझाव 1. **ध्वनियों का स्पष्ट रूप से वर्णन करें** — LTX-2 की ऑडियो शाखा प्रॉम्प्ट में दिए गए ऑडियो संकेतों पर प्रतिक्रिया करती है। "दरकती आग", "कंकड़ों पर पदचाप", "भीड़ की धीमी गुनगुनाहट" अधिक अस्पष्ट विवरणों की तुलना में बेहतर फोली देते हैं। 2. **CPU ऑफलोडिंग आवश्यक है** — 19B पैरामीटर पर, मॉडल को `enable_model_cpu_offload()` 24 GB कार्डों पर आवश्यकता होती है। बजट में 64 GB सिस्टम RAM रखें। 3. **स्थायी स्टोरेज** — मॉडल चेकपॉइंट लगभग 40 GB का है। Clore.ai पर एक स्थायी वॉल्यूम माउंट करें और सेट करें `HF_HOME` ताकि हर कंटेनर रीस्टार्ट पर फिर से डाउनलोड न करना पड़े। 4. **ऑडियो + वीडियो मक्स करें** — यदि पाइपलाइन ऑडियो अलग से आउटपुट करती है, तो इसे इसके साथ मिलाएँ: `ffmpeg -i video.mp4 -i audio.wav -c:v copy -c:a aac final.mp4`. 5. **केवल bf16** — 19B मॉडल को bf16 में प्रशिक्षित किया गया था; fp16 संख्यात्मक अस्थिरता पैदा करेगा। 6. **tmux में बैच करें** — हमेशा अंदर चलाएँ `tmux` SSH डिस्कनेक्ट से बचने के लिए Clore.ai किराए पर। 7. **मॉडल ID जांचें** — क्योंकि LTX-2 अभी-अभी जारी हुआ है (जनवरी 2026), पर सटीक HuggingFace मॉडल ID सत्यापित करें [Lightricks HF पेज](https://huggingface.co/Lightricks) चालू करने से पहले। ## समस्या निवारण | समस्या | ठीक करें | | -------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `OutOfMemoryError` | सक्रिय करें `pipe.enable_model_cpu_offload()`; सुनिश्चित करें कि ≥64 GB सिस्टम RAM हो | | आउटपुट में ऑडियो नहीं | ऑडियो जनरेशन के लिए स्पष्ट फ़्लैग या अपडेटेड diffusers की आवश्यकता हो सकती है; नवीनतम API के लिए मॉडल कार्ड देखें | | ऑडियो/वीडियो असमयित | ffmpeg के साथ फिर से मक्स करें: `ffmpeg -i video.mp4 -i audio.wav -c:v copy -c:a aac -shortest out.mp4` | | बहुत धीमी जनरेशन | 19B मॉडल गणनात्मक रूप से भारी है; RTX 4090 पर 5-सेकंड क्लिप के लिए लगभग 2–4 मिनट अपेक्षित हैं | | NaN आउटपुट | उपयोग करें `torch.bfloat16` — इस मॉडल स्केल के लिए fp16 समर्थित नहीं है | | डिस्क स्थान त्रुटि | मॉडल लगभग 40 GB का है; डाउनलोड करने से पहले ≥80 GB खाली डिस्क सुनिश्चित करें | | `ModuleNotFoundError: soundfile` | `pip install soundfile` — WAV ऑडियो निर्यात के लिए आवश्यक | --- # 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-hi/video-generation/ltx-video-2.md?ask=&goal= ``` `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.