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# LTX-2.5: ComfyUI 워크플로 예시
> ComfyUI에서 LTX-2.5를 사용하는 방법을 알아보세요. 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 첫 번째-마지막 프레임 기반 비디오 생성용 네이티브 워크플로와 pixel-diffusion 품질, 네이티브 멀티샷 장면, 동기화된 오디오를 제공합니다.
[LTX-2.5](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5)는 Lightricks의 오픈 가중치 비디오 및 월드 모델로, 이제 ComfyUI에서 기본 지원됩니다. 이 모델은 LTX-2.3을 기반으로 장면 복잡도에 따라 렌더링 컴퓨팅을 할당하는 Diffusion Fidelity Rendering 파이프라인을 도입했습니다. LTX-2.3의 동기화된 오디오 및 비디오 생성을 유지하면서 네이티브 멀티샷을 추가했습니다. 한 번의 생성으로 여러 개의 연결된 샷을 만들어 컷 전반에 걸쳐 캐릭터, 환경, 조명, 음성을 유지합니다.
LTX-2.5는 복잡한 프롬프트에서 여러 주제, 작업, 조명, 카메라 방향을 유지하는 맞춤형 Gemma 4 12B 텍스트 인코더와, 짧은 프롬프트를 상세한 지시문으로 확장하는 프롬프트 강화기를 제공합니다. 자동 재생 시간은 디퓨전 시작 이전에 설명된 작업에서 클립 길이를 예측합니다. 증류 모델은 더 빠른 생성을 제공하며, 출력은 네이티브 4K HDR, 최대 50 FPS, 전문가용 후반 작업 파이프라인을 위한 RAW 워크플로를 지원합니다.
ComfyUI는 LTX-2.5용 기본 워크플로 3개를 제공합니다:
* **텍스트 기반 비디오 생성** (T2V): 텍스트 프롬프트에서 비디오 생성
* **이미지 기반 비디오 생성** (I2V): 입력 이미지에서 비디오 생성
* **FLF2V**: 첫 번째 프레임과 마지막 프레임 이미지 사이를 보간
ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.
* [ComfyUI 다운로드](https://www.comfy.org/download)
* [업데이트 가이드](/ko/installation/update_comfyui)
이 가이드의 워크플로는 [워크플로 템플릿](/ko/interface/features/template)에서 확인할 수 있습니다.
템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다.
워크플로를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:
1. 최신 ComfyUI 버전(최신 테스트 버전(nightly))을 사용하고 있지 않음
2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
* [클라우드](https://cloud.comfy.org)는 ComfyUI 안정판 출시 후 업데이트됩니다.
따라서 이 문서에서 핵심 노드가 누락된 것을 발견했다면, 그 이유는 새로운 핵심 노드가 아직 최신 안정판에 공개되지 않았기 때문일 수 있습니다. 다음 안정판 출시를 기다려 주세요.
## 주요 기능
* **Diffusion 충실도 렌더링**: 키프레임 우선 생성 방식으로 모든 장면을 고충실도 키프레임의 그리드 위에 구성하여 픽셀 단위 품질을 구현합니다.
* **Diffusion 비디오 디코더**: 빠른 모션에서도 더 선명한 얼굴, 읽기 쉬운 텍스트, 더 적은 번짐을 제공합니다.
* **네이티브 멀티샷**: 한 번의 생성으로 여러 개의 연결된 샷을 만들어내며, 컷 사이에서도 캐릭터, 환경, 조명, 음성, 스타일을 유지합니다.
* **Gemma 4 12B 텍스트 인코더**: 복잡한 프롬프트에서도 여러 대상, 작업, 조명, 디테일, 카메라 방향을 유지합니다.
* **프롬프트 강화기**: 짧은 프롬프트를 풍부한 시네마틱 지시문으로 확장하는 경량 모델입니다.
* **자동 재생 시간**: diffusion이 시작되기 이전에 설명된 작업으로부터 적절한 클립 길이를 예측합니다.
* **네이티브 4K HDR**: 전문 후반 작업용으로 제작된 고해상도 HDR 출력으로, 최대 50 FPS에서 동기화된 오디오-비디오를 지원합니다.
## 시작하기
LTX-2.5는 ComfyUI에서 기본적으로 지원됩니다. 시작하려면:
1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요
2. **템플릿 라이브러리** > **비디오** > 원하는 LTX-2.5 워크플로를 선택하세요
3. Hugging Face에서 모델 저장소에 대한 액세스를 요청한 다음(아래 참조), 팝업에 따라 모델을 다운로드하고 워크플로를 실행하세요
LTX-2.5 모델 파일은 Hugging Face의 액세스 제한(gated) 저장소인 [Lightricks/LTX-2.5](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5)에 호스팅되어 있습니다. 저장소 페이지를 열고 모델 라이선스에 동의한 후 액세스 요청이 승인될 때까지 기다렸다가 모델을 다운로드하세요. 액세스 권한이 없으면 모델 다운로드가 실패합니다.
## ComfyUI 네이티브 워크플로
### LTX-2.5 텍스트 기반 비디오 생성 (T2V)
텍스트 프롬프트로 비디오를 생성하고, 선택적으로 공간 업스케일링을 적용하여 해상도를 향상시킬 수 있습니다.
Comfy Cloud에서 열기
JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "LTX-2.5 T2V"를 검색하세요.
#### 모델 다운로드
ComfyUI/models/diffusion\_models/ 폴더에 배치하세요.
ComfyUI/models/text\_encoders/ 폴더에 배치하세요.
ComfyUI/models/text\_encoders/ 폴더에 배치하세요.
ComfyUI/models/vae/ 폴더에 배치하세요.
ComfyUI/models/vae/ 폴더에 배치하세요.
ComfyUI/models/latent\_upscale\_models/ 폴더에 배치하세요.
#### 모델 저장 위치
```
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
```
#### 프롬프트 작성 팁
1. **전체 장면 설명**: 샷 유형, 장면, 동작, 캐릭터, 카메라 움직임을 하나의 자연스러운 문단에 포함하세요.
2. **오디오**: 장면에 필요한 소리와 대사를 설명하세요. 모델이 비디오와 동기화된 오디오를 함께 생성합니다.
3. **프롬프트 강화기 사용**: 이 워크플로는 짧은 프롬프트를 상세한 시네마틱 연출 지침으로 자동 확장합니다. 간단한 장면 아이디어를 작성하고 나머지는 강화기가 처리하도록 하세요.
***
### LTX-2.5 이미지 기반 비디오 생성 (I2V)
입력 이미지에서 비디오를 생성하며, 모델이 제공된 첫 프레임으로부터 장면을 애니메이션화합니다.
Comfy Cloud에서 열기
JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "LTX-2.5 I2V" 검색
기본 입력 이미지를 다운로드하거나 자신의 이미지를 사용하세요.
#### 모델 다운로드
I2V 워크플로는 텍스트 기반 비디오 생성과 동일한 모델 세트를 사용합니다.
ComfyUI/models/diffusion\_models/에 배치하세요.
ComfyUI/models/text\_encoders/에 배치하세요.
ComfyUI/models/text\_encoders/에 배치하세요.
ComfyUI/models/vae/에 배치하세요.
ComfyUI/models/vae/에 배치하세요.
ComfyUI/models/latent\_upscale\_models/에 배치하세요.
#### 모델 저장 위치
```
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
```
#### 프롬프트 작성 팁
1. **다음에 일어날 일을 설명하세요**: 입력 이미지 이후의 움직임, 카메라 이동, 소리를 작성하세요. 이미 보이는 내용을 다시 설명하지 마세요.
2. **첫 프레임을 고정하세요**: 이어지는 내용을 작성할 때 "제공된 시작 이미지를 첫 프레임으로 사용하세요"와 같은 표현을 사용하세요.
3. **오디오**: 장면의 대화와 소리를 설명하세요. 모델이 동기화된 오디오를 생성합니다.
***
### LTX-2.5 FLF2V
첫 번째 프레임과 마지막 프레임 이미지 사이를 연결하는 비디오를 생성하여, 두 프레임을 하나의 애니메이션 시퀀스로 혼합합니다.
Comfy Cloud에서 열기
JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "LTX-2.5 FLF2V"를 검색하세요.
비디오의 첫 번째 프레임입니다.
비디오의 마지막 프레임입니다.
#### 모델 다운로드
FLF2V 워크플로는 공간 업스케일러 없이 텍스트 기반 비디오 생성과 동일한 모델 세트를 사용합니다.
ComfyUI/models/diffusion\_models/에 넣으세요.
ComfyUI/models/text\_encoders/에 넣으세요.
ComfyUI/models/text\_encoders/에 넣으세요.
ComfyUI/models/vae/에 넣으세요.
ComfyUI/models/vae/에 넣으세요.
#### 모델 저장
```
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
```
#### 프롬프트 팁
1. **전환 설명**: 두 프레임 사이에 일어나는 일을 카메라 움직임과 오디오를 포함해 작성하세요.
2. **프레임 정렬 유지**: 부드러운 보간을 위해 동일한 화면 비율의 이미지를 사용하세요.
3. **오디오**: 장면의 대화와 소리를 설명하세요. 모델이 동기화된 오디오를 생성합니다.
## 리소스
* [Hugging Face 모델](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5)
* [LTX 모델 페이지](https://ltx.io/model/ltx-2-5)
* [GitHub 저장소](https://github.com/Lightricks/LTX-Video)
* [ComfyUI-LTXVideo](https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo/)