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# LTX-2.5: ComfyUI ワークフロー例
> ComfyUI で LTX-2.5 を使用する方法を説明します。テキストから動画へ、画像から動画へ、先頭・最終フレームから動画生成のためのネイティブワークフローを備え、ピクセルディフュージョン品質、ネイティブマルチショットシーン、同期オーディオに対応しています。
[LTX-2.5](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5) は、Lightricks が開発したオープンウェイトのビデオ・ワールドモデルで、ComfyUI でネイティブにサポートされるようになりました。LTX-2.3 を基盤に、シーンの複雑さに応じてレンダリング計算を割り当てる Diffusion Fidelity Rendering パイプラインを搭載しています。このモデルは LTX-2.3 の同期オーディオ・ビデオ生成を維持しつつ、ネイティブのマルチショットを追加しています。1回の生成で複数の接続されたショットが生成され、カットをまたいでキャラクター、環境、照明、声が保持されます。
LTX-2.5 には、カスタムの Gemma 4 12B テキストエンコーダーが同梱されており、複雑なプロンプトにわたって複数の被写体、アクション、照明、カメラの方向を保持します。さらに、プロンプトエンハンサーも搭載され、短いプロンプトを詳細な指示に拡張します。Auto duration は diffusion が始まる前に、記述されたアクションからクリップの長さを予測します。蒸留モデルはより高速な生成を提供し、出力はネイティブ4K HDR、最大50 FPS、プロフェッショナルな仕上げパイプラインのための RAW ワークフローに対応しています。
ComfyUI には LTX-2.5 用のネイティブワークフローが3つ同梱されています：
* **テキストから動画へ** (T2V)：テキストプロンプトからビデオを生成
* **画像から動画へ** (I2V)：入力画像からビデオを生成
* **FLF2V**：最初と最後のフレーム画像の間を補間
ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。
* [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
* [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)
このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。
テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。
ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：
1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
* [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。
したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。
## 主な機能
* **Diffusion Fidelity Rendering**: キーフレーム優先の生成で、高忠実度キーフレームのグリッド上にすべてのシーンを構築し、ピクセル単位の品質を実現
* **Diffusion Video Decoder**: よりシャープな顔、読みやすいテキスト、速い動きでのスミアの低減
* **Native multishot**: 1回の生成で、カットをまたいでキャラクター、環境、照明、声、スタイルを保持した、接続された複数のショットを生成
* **Gemma 4 12B text encoder**: 複雑なプロンプト全体で、複数の被写体、アクション、照明、ディテール、カメラの方向を保持
* **Prompt enhancer**: 短いプロンプトを豊かな映画的な指示へと展開する軽量モデル
* **Auto duration**: 拡散の開始前に、記述されたアクションから適切なクリップの再生時間を予測
* **Native 4K HDR**: プロフェッショナルな仕上げに適した高解像度HDR出力、最大50 FPSでの同期オーディオ・ビデオ対応
## はじめに
LTX-2.5はComfyUIでネイティブにサポートされています。はじめるには：
1. ComfyUIを最新バージョンにアップデート
2. **テンプレートライブラリ** > **ビデオ** > 任意のLTX-2.5ワークフローを選択
3. Hugging Faceでモデルリポジトリへのアクセスを申請し（下記参照）、ポップアップに従ってモデルをダウンロードし、ワークフローを実行します
LTX-2.5 のモデルファイルは、Hugging Face のアクセス制限付き（gated）リポジトリ [Lightricks/LTX-2.5](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5) でホストされています。リポジトリのページを開き、モデルライセンスに同意し、アクセス申請が承認されるまで待ってからモデルをダウンロードしてください。アクセスがないとモデルのダウンロードは失敗します。
## ComfyUI ネイティブワークフロー
### LTX-2.5 テキストからビデオ生成（T2V）
テキストプロンプトからビデオを生成します。オプションの空間アップスケーリングを使用して、解像度を向上させることができます。
Comfy Cloud で開く
JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「LTX-2.5 T2V」を検索してください
#### モデルのダウンロード
ComfyUI/models/diffusion\_models/ に配置してください
ComfyUI/models/text\_encoders/ に配置してください
ComfyUI/models/text\_encoders/ に配置してください
ComfyUI/models/vae/ に配置してください
ComfyUI/models/vae/ に配置してください
ComfyUI/models/latent\_upscale\_models/ に配置してください
#### モデルの保存場所
```
ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ └── ltx-2.5-22b-distilled-transformer-comfy-int8-convrot.safetensors
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ ├── gemma4-12b-with-proj-ltx-2.5-comfy-int8-convrot.safetensors
│ │ └── gemma4_e2b_it_bf16.safetensors
│ ├── 📂 vae/
│ │ ├── ltx-2.5-video-vae-bf16.safetensors
│ │ └── ltx-2.5-audio-vae-bf16.safetensors
│ └── 📂 latent_upscale_models/
│ └── ltx-2.5-latent-spatial-upscaler-x2-bf16-1.0.safetensors
```
#### プロンプト作成のヒント
1. **シーン全体を説明する**：ショットタイプ、シーン、アクション、キャラクター、カメラの動きを1つの流れるような段落に含めます
2. **オーディオ**：シーンに必要な音とダイアログを説明します。モデルはビデオと同期したオーディオを生成します
3. **プロンプトエンハンサーを使用する**：ワークフローは短いプロンプトを自動的に詳細な映画的指示へと拡張します。簡単なシーンのアイデアを書き、残りはエンハンサーに任せましょう
***
### LTX-2.5 画像からビデオ（I2V）
入力画像からビデオを生成し、提供された最初のフレームからモデルがシーンをアニメーション化します。
Comfy Cloud で開く
JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「LTX-2.5 I2V」を検索してください。
デフォルトの入力画像をダウンロードするか、ご自身の画像を使用してください。
#### モデルのダウンロード
I2Vワークフローは、テキストから動画へと同じモデルセットを使用します。
ComfyUI/models/diffusion\_models/ に配置してください。
ComfyUI/models/text\_encoders/ に配置してください。
ComfyUI/models/text\_encoders/ に配置してください。
ComfyUI/models/vae/ に配置してください。
ComfyUI/models/vae/ に配置してください。
ComfyUI/models/latent\_upscale\_models/ に配置してください。
#### モデルの保存場所
```
ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ └── ltx-2.5-22b-distilled-transformer-comfy-int8-convrot.safetensors
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ ├── gemma4-12b-with-proj-ltx-2.5-comfy-int8-convrot.safetensors
│ │ └── gemma4_e2b_it_bf16.safetensors
│ ├── 📂 vae/
│ │ ├── ltx-2.5-video-vae-bf16.safetensors
│ │ └── ltx-2.5-audio-vae-bf16.safetensors
│ └── 📂 latent_upscale_models/
│ └── ltx-2.5-latent-spatial-upscaler-x2-bf16-1.0.safetensors
```
#### プロンプトのヒント
1. **次に起こることを説明する**: 入力画像の後に続く動き、カメラの動き、サウンドを記述します。すでに表示されているものを再説明しないでください。
2. **最初のフレームを固定する**: 続きを書くときは、「提供された開始画像を最初のフレームとして使用する」のような表現を使います。
3. **オーディオ**: シーンの会話とサウンドを記述します。モデルが同期したオーディオを生成します。
***
### LTX-2.5 FLF2V
最初のフレーム画像と最後のフレーム画像の間のビデオを生成し、両方のフレームを1つのアニメーションシーケンスにブレンドします。
Comfy Cloud で開く
JSONをダウンロード、またはテンプレートライブラリで「LTX-2.5 FLF2V」を検索してください
ビデオの最初のフレームです。
ビデオの最後のフレームです。
#### モデルのダウンロード
FLF2Vワークフローは、テキストから動画へと同じモデルセットを使用しますが、空間アップスケーラーは含まれません。
ComfyUI/models/diffusion\_models/ に配置します
ComfyUI/models/text\_encoders/ に配置します
ComfyUI/models/text\_encoders/ に配置します
ComfyUI/models/vae/ に配置します
ComfyUI/models/vae/ に配置します
#### モデルの保存場所
```
ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ └── ltx-2.5-22b-distilled-transformer-comfy-int8-convrot.safetensors
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ ├── gemma4-12b-with-proj-ltx-2.5-comfy-int8-convrot.safetensors
│ │ └── gemma4_e2b_it_bf16.safetensors
│ └── 📂 vae/
│ ├── ltx-2.5-video-vae-bf16.safetensors
│ └── ltx-2.5-audio-vae-bf16.safetensors
```
#### プロンプトのヒント
1. **トランジションを説明する**: 2つのフレーム間で何が起こるかを記述します。カメラの動きやオーディオを含めます
2. **フレームを揃える**: スムーズな補間のために、同じアスペクト比の画像を使用します
3. **オーディオ**: シーンの会話とサウンドを記述します。モデルが同期したオーディオを生成します
## リソース
* [Hugging Face モデル](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5)
* [LTX モデルページ](https://ltx.io/model/ltx-2-5)
* [GitHub リポジトリ](https://github.com/Lightricks/LTX-Video)
* [ComfyUI-LTXVideo](https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo/)