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LTX 2.3 隨意編輯 | 智能影片編輯器

Workflow Name: RunComfy/LTX-2.3-Edit-Anything
Workflow ID: 0000...1402
此工作流程幫助您對 AI 生成的影片進行針對性編輯,實現完全創意控制。您可以修改物件、清理場景,或在不重新生成整個片段的情況下應用視覺重塑。它在跨幀保持動作和識別的連續性,確保自然過渡。非常適合需要靈活視覺調整的創作者,從物件交換到風格轉換。獲得精緻的影片編輯,保持一致的保真度並易於操作。

ComfyUI LTX 2.3 Edit Anything 工作流程

LTX 2.3 Edit Anything in ComfyUI | Prompt-Based Video Editing
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  • 完全可操作的工作流程
  • 沒有缺失的節點或模型
  • 無需手動設置
  • 具有驚豔的視覺效果

ComfyUI LTX 2.3 Edit Anything 範例

LTX 2.3 隨意編輯:基於提示的影片到影片編輯工作流程在 ComfyUI#

此工作流程將普通英語的編輯請求轉換為使用 LTX‑2.3 和 LTX 2.3 隨意編輯 LoRA 的時間一致影片編輯。它不會重新生成場景,而是以您輸入的影片為基礎,應用局部或全局更改,同時保留動作、身份和時間。典型的使用包括物件插入或移除、背景清理、目標替換和創意重塑。

此圖表捆綁了提示正規化、引導幀條件設定,以及一個單次生成路徑,隨後可選的幀插值和抗鋸齒。您可以匯出編輯過的片段及與源的並排比較。LTX 2.3 隨意編輯是此工作流程的核心:它提供廣泛的、可提示的編輯控制,同時保持 LTX‑2.3 的高保真外觀。

Comfyui LTX 2.3 隨意編輯工作流程中的關鍵模型#

  • Lightricks 的 LTX‑2.3 基礎影片擴散轉換器。核心影片生成骨幹,從文本和引導中預測時間一致的幀。Model cardRepo
  • LTX 2.3 隨意編輯 LoRA。專門用於編輯的 LoRA,能夠在不丟失場景結構的情況下進行添加/移除/替換/風格操作。Model
  • LTX‑2.3 蒸餾 LoRA 384。蒸餾使得在保持質量的同時縮短取樣時間表;當您想要更快的編輯時很有用。Model
  • Gemma 3 12B 指令文本編碼器 + LTX‑2.3 文本投影。將正規化的標題編碼為 LTX‑2.3 的條件嵌入。Files
  • LTX‑2.3 影片 VAE 和音頻 VAE。在整個管道中壓縮和解碼影片和音頻潛在變量。Files
  • LTX‑2.3 空間和時間上采樣器。可選的潛在上采樣器,用於在超越首次解析度時獲得更清晰的幀和更穩定的動作。Spatial x2Temporal x2
  • RIFE (Real‑Time Intermediate Flow Estimation)。幀插值模型,將播放 FPS 加倍,以獲得更平滑的最終輸出動作。RepoComfyUI extension

如何使用 Comfyui LTX 2.3 隨意編輯工作流程#

從高層次來看,您需要加載影片、描述編輯並運行生成。工作流程將您的請求正規化為訓練樣式的標題,使用源片段的引導幀條件 LTX‑2.3,並取樣編輯結果。可選的後處理插值幀並應用自適應抗鋸齒後輸出。

影片設置#

使用這個組來定義片段的時間和輸出大小。設置 FPSDuration (Seconds) 以符合您的目標;圖表計算一個與穩定取樣對齊的幀計數。選擇 Resolution (Longer dimension) 作為您的目標長邊,然後如果想要更快、更小的首次通過,選擇設置 Downscale Video Factor。如果您計劃保持單次通過,請選擇 1.0 作為原始大小輸出。

輸入#

VHS_LoadVideo 中加載您的源片段,讓工作流程處理調整大小。幀被調整為所選長邊並可選地縮小以提高速度,然後通過 LTXVPreprocess 為 LTX‑2.3 做準備。相同的輸入被存儲為一個“控制影片”,後來用於固定動作和內容,使編輯遵循原始場景。

提示#

Describe the task here (Prompt) 中輸入您的請求。內建的 TextGenerate 步驟將其重寫為單一的、數據集樣式的標題,如“移除背景中的小紅車”。正規化的標題顯示在“Final Prompt”中,然後被編碼為條件。您也可以在“Manual Prompt”編碼器中輸入精確的標題,如果您希望完全控制。

模型#

加載器初始化 LTX‑2.3 骨幹並附加 LoRAs。使用基礎模型獲得一般的保真度,並添加 LTX 2.3 隨意編輯 LoRA 以提高可編輯性。如果您希望在保持一致性的同時縮短時間表,可以選擇包括蒸餾 LoRA。這裡的影片和音頻 VAE 已經準備好進行潛在編碼/解碼。

生成低解析度#

工作流程將您的標題轉換為正面/負面條件並設置影片幀率,以便時間引導與目標匹配。LTXVAddGuideMulti 從控制影片中注入引導信息,這有助於在應用編輯時保持身份、佈局和動作。自定義取樣器然後從引導的噪音中去噪,朝著編輯的 AV 潛在變量平衡提示依從性與結構保留。取樣後,影片潛在變量被解碼以生成首次通過的編輯幀。

空潛在變量#

此路徑準備由取樣器使用的音頻/影片潛在變量。默認情況下,串聯一個空音頻潛在變量,以便即使您不編輯音頻也可以渲染。要本地化編輯,SolidMaskSetLatentNoiseMask 一起使用可以限制新噪音的注入位置,這對於不影響其餘場景的單個物件替換非常有用。

音頻#

如果您的源片段包含音頻,可以不變地通過;否則,圖表會創建一個靜音軌道以進行可靠的輸出。您還可以加載或錄製自定義音頻並修剪以匹配您的持續時間。對於純粹專注於視覺效果的編輯,您可以在最終合併步驟中刪除音頻。

1次通過結果#

此區域預覽編輯過的幀,並使用控制影片組裝一個並排的“之前與之後”比較。這是快速檢查 LTX 2.3 隨意編輯提示是否針對正確區域、保留動作並尊重場景構圖的理想選擇。您可以將此比較匯出為一個快速可分享的工件。

後處理#

如果您想要更平滑的動作,RIFE VFI 階段在幀之間進行插值以將 FPS 加倍。VideoAdaptiveAA 然後應用輕量級的抗鋸齒以在最終編碼前清理邊緣。輸出器以原始 FPS 的兩倍寫入結果,因此動作感覺自然而不增加初始取樣成本。

Comfyui LTX 2.3 隨意編輯工作流程中的關鍵節點#

TextGenerate (#178)#

將非正式的請求轉換為 LTX‑2.3 理解良好的單一訓練樣式標題,提高編輯精度和時間穩定性。當您希望跨項目保持一致的措辭時使用它;如果您需要精確措辭,請直接輸入到“Manual Prompt”。參考:LTX‑2.3 提示處理在官方 repo 中提供了條件行為的更廣泛背景。Docs

LTXVConditioning (#51)#

將正面和負面條件包裝在預定的幀率中,以便時間標記與您的片段對齊。保持 frame_rate 與您的輸出一致以避免漂移;這有助於 LTX 2.3 隨意編輯在應用更改時保留動作。您很少需要重度負面;簡潔的負面就足以抑制不需要的工件。

LTXVAddGuideMulti (#104)#

將控制影片中的一個或多個引導幀附加到潛在變量,以便編輯跟踪原始結構和時間。更改您使用的引導幀可能會影響身份保留和姿勢一致性。對於局部編輯,將其與遮罩配對,以便只有目標區域接收有意義的噪音。

SetLatentNoiseMask (#75)#

定義取樣器允許添加或保留噪音的位置,有效地控制編輯區域。全白遮罩編輯整個幀;軟遮罩是將替換混入繁忙背景的理想選擇。當您需要精確的空間控制時,將 SolidMask 替換為繪製的遮罩。

SamplerCustomAdvanced (#38)#

使用您選擇的取樣器和時間表驅動去噪過程。較短的時間表更快,但受益於蒸餾 LoRA;較長的時間表可以增加依從性,但需要更多時間。如果您想要不同的外觀或穩定性配置檔案,請嘗試不同的取樣器,同時保持相同的引導設置。參考:ComfyUI 取樣器文件解釋了取樣器和西格瑪時間表如何交互。ComfyUI

RIFE VFI (#205)#

插值中間幀以在不重新取樣擴散模型的情況下增加平滑度。這是一個後處理步驟,保留內容同時改善動作節奏。參考:RIFE 模型和 ComfyUI 集成。ModelExtension

可選附加項#

  • 首先進行本地編輯:使用繪製的遮罩與 SetLatentNoiseMask 緊密限制 LTX 2.3 隨意編輯應用更改的位置,然後如果邊緣看起來太銳利,擴大遮罩。
  • 更快的迭代:降低 Downscale Video Factor 以便快速驗證,然後返回到 1.0 進行最終渲染,或者添加空間/時間上采樣器以獲得額外的清晰度。
  • 無音頻源:如果輸入沒有音頻,則在最終合併中禁用音頻以避免多路復用錯誤,或者通過提供的節點提供靜音軌道。
  • 排程注意事項:圖表中顯示的“bong_tangent”排程需要 RES4LYF 節點包;如果選擇它,請先安裝擴展。Repo
  • 比較:使用內建的並排輸出來確認身份、光照和相機運動在提交長時間渲染之前是否保留。

此 ComfyUI 模板將 LTX‑2.3 的高保真骨幹與 LTX 2.3 隨意編輯 LoRA 配對,以便您可以在保持場景節奏完整的情況下添加、移除、替換或重塑片段中的元素。

致謝#

此工作流程實現並基於以下作品和資源構建。我們誠摯地感謝 LTX 的 LTX 2.3 隨意編輯工作流程源的貢獻和維護。關於權威性詳細信息,請參見下面鏈接的原始文檔和存儲庫。

資源#

注意:引用的模型、數據集和代碼的使用受其作者和維護者提供的相關許可和條款的約束。

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