【無料AI】LTX-2.5爆誕！VRAM 8GBでも動作、LTX-2.3より高速＆高画質！｜動画生成｜T2V｜I2V｜K2K｜FLF2V｜始終フレーム動画
2026年8月11日に公開された LTX-2.5 を、さっそく実際に使ってみました。
私の環境は、
GPU：RTX 4060
VRAM：8GB
RAM：32GB
ComfyUI
です。
結論から言うと、VRAM 8GBでもLTX-2.5は動作しました。
しかも驚いたのが、LTX-2.3よりも映像品質が向上しているにもかかわらず、私の環境では生成速度まで速くなったことです。
今回は、LTX-2.5で何が変わったのか、LTX-2.3との違い、実際の生成速度、リップシンクの現状、そしてComfyUIへの導入方法まで、実際に使ってみた結果をまとめてご紹介します。
動画解説はこちら
🚀 LTX-2.5で何が大きく変わった？
LTX-2.5は、単純に「LTX-2.3を少し高画質にした」というだけではありません。
内部の設計思想そのものが、かなり進化しています。
もちろん、私自身も内部の技術的な部分まで詳しく理解しているわけではありませんので、チャッピーに聞いたLTX-2.3との違いを、こちらの表にまとめています。
⭐ 特に注目したいのが「K2K」
ユーザー目線で見て、特に大きな変更の一つが、
最初のフレームと最後のフレームを指定して、その間の動画を生成できるようになったこと
です。
これは一般的に、
Keyframe-to-Keyframe（K2K）もしくはFirst Last Frame Video Generation（FLF2V）
と呼ばれる機能です。
つまり、
「この画像から始まって、この画像で終わる動画を作って！」
という指定ができるわけです。
最初と最後の画像をAIに与え、その間の動きを補完して動画を生成します。
これは、動画制作の自由度を大きく広げる機能だと思います。
ただし、実際に使ってみると、まだ少し気になる点もありました。
私が試した範囲では、最初と最後の画像が必ずしも自然につながらないケースもありました。
このあたりは、まだ十分に使いこなせていない部分もありますので、今後さらに検証してみたいと思います。
📊 LTX-2.3とLTX-2.5を比較
それでは、LTX-2.3とLTX-2.5を比較してみます。
まず、映像品質はLTX-2.5の方が向上しています。
そして、今回私がRTX 4060で試した限りでは、生成速度もLTX-2.5の方が速くなりました。
その他の機能については、基本的にはLTX-2.3の機能を踏襲しています。
しかし、一方でLTX-2.5には、現時点ではできなくなってしまったこともあります。
⚠️ LTX-2.5の注意点
🔊 外部音声によるリップシンクができない
LTX-2.3では、外部で作成した音声ファイルを入力し、その音声に合わせて人物の口を動かす、いわゆるリップシンクが可能でした。
ところが現在のLTX-2.5のワークフローには、外部音声を入力するための入り口がありません。
そのため、現時点では、
外部音声 → LTX-2.5 → リップシンク
という使い方はできません。
もちろん、将来的にワークフローが改善され、対応できるようになる可能性はあります。
現状では、外部音声を使ったリップシンクをしたい場合は、LTX-2.3を残しておくことをおすすめします。
🔞 NSFWモデルも現時点ではなし
もう一つ、LTX-2.5には現時点でNSFWモデルがありません。
こちらも将来的に、誰かが開発して公開する可能性はあると思います。
そのため、
外部音声でリップシンクしたい
NSFWモデルを使いたい
という方は、LTX-2.3も残しておいた方がいいでしょう。
逆に、これらの機能を必要としないのであれば、普段使いはLTX-2.5の方がおすすめです。
映像品質が向上しているうえ、私の環境では生成速度も速くなりました。
LTX-2.3とLTX-2.5を両方インストールして、用途によって使い分けるのが現時点では一番良いと思います。
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⚡ RTX 4060・VRAM 8GBで生成速度を比較
ここからは、実際に私の環境で生成した結果をご紹介します。
私のPC環境
LTX-2.3の場合
設定上は 1280×720、24fps で生成しました。
実際に生成された動画は 1280×704。
6秒の動画を生成するのに、
約6分
かかりました。
つまり、
1秒あたり約1分
です。
LTX-2.5の場合
LTX-2.5では、設定上は 0.9M・1280×738 で生成しました。
実際に生成された動画は、こちらも 1280×704。
24fpsで6秒の動画を生成するのに、
約4分
でした。
つまり、
1秒あたり約40秒
です。
🚀 結果は約3分の2の時間！
比較すると、
今回のサンプルでは、
LTX-2.5はLTX-2.3の約3分の2の時間で生成できました。
つまり、約33％高速になった計算です。
もちろん、生成速度は動画の内容や動きの量などによって変わります。
そのため、これはあくまでも今回私が作成したサンプル動画での結果です。
🗣️ LTX-2.5のリップシンクを試してみる
先ほど、LTX-2.5では外部音声によるリップシンクができないと説明しました。
では、まったくしゃべらせることができないのかというと、そういうわけではありません。
LTX-2.5では、プロンプトの中で言語やセリフを指定して、人物にしゃべらせることができます。
例えば、
「日本語で『おはよう』と話す」
といった指定です。
実際に私も試してみましたが、LTX-2.5で日本語をしゃべらせることができました。
ただし、この方法では、
声質を細かく指定する
特定の人物の声を使う
外部で作った音声をそのまま使用する
といったことは難しいです。
したがって、特定の音声に合わせたリップシンクをしたい場合は、現状ではLTX-2.3を使う必要があります。
🛠️ LTX-2.5のインストール方法
それでは、実際にLTX-2.5をインストールして使ってみます。
今回は ComfyUI を使用します。
① ComfyUIを最新状態にする
まず、ComfyUI ManagerからComfyUI本体を最新の状態にアップデートします。
アップデートが終わったら、一度ComfyUIを再起動（Restart）します。
② LTX-2.5のテンプレートを選択
再起動したら、テンプレートの検索画面で、
「LTX-2.5」
と検索します。
すると、LTX-2.5用のワークフローがいくつか表示されます。
今回は、その中から、
LTX-2.5：画像から動画へ
つまり、画像から動画を生成するワークフローを選択します。
🖼️ Image to Videoで動画を作る
テンプレートを選択すると、必要なモデルがまだ入っていないため、いくつかのノードが赤く表示されます。
今回のケースでは、
「〇件のエラーが見つかりました」
という表示が出ました。
そこで詳細を表示すると、不足しているファイルをダウンロードするためのボタンが表示されます。
基本的には、必要なファイルをすべてダウンロードします。
ただし、一つ注意点があります。
📦 Gemmaモデルは基本モデルを選択
「Text Encoders」の中にあるGemmaには、2つのモデルがあります。
この2つは同じ役割のモデルではありません。
基本となるテキストエンコーダーの、
12B・Int8に変換されたモデル
gemma4-12b-with-proj-ltx-2.5-comfy-int8-convrot.safetensors
を選択します。
もう一方のモデル（gemma4_e2b_it_int8_convrot）をダウンロードすることもできますが、プロンプトをより詳しくするための任意の拡張用モデルなので、なくてもLTX-2.5は動作します。
📁 モデルの配置
モデルをダウンロードしたら、次に所定のフォルダへ配置します。
モデルを配置する場所は、ワークフローの一番左側にあるコメントに記載されています。
そこに、先ほどダウンロードしたモデルを配置します。
モデルの配置が終わったら、ComfyUIをもう一度再起動します。
再起動すると、配置したモデルが認識されます。
✏️ プロンプトを入力する
次に、入力画像を設定します。
そして、Image to Videoのノードにプロンプトを入力します。
さらに、Image to Videoの設定の中にある、
「Prompt Enhance Model」
の項目を確認します。
ここを、先ほどダウンロードして配置したモデルに変更します。
正しいモデルを選択すると、先ほど表示されていた赤いエラーが消え、実行できる状態になります。
これで、LTX-2.5を使って画像から動画を生成する準備が完了です。
🎬 まとめ
今回、LTX-2.5を実際にRTX 4060・VRAM 8GBの環境で試してみました。
結果としては、
「VRAM 8GBでも動作する」
そして、
「LTX-2.3より映像品質が向上」
さらに、
「私の環境では生成速度も約33％高速化」
という、かなりうれしい結果になりました。
一方で、現時点では外部音声によるリップシンクができないという大きな制限もあります。
そのため、
普段使い → LTX-2.5
外部音声によるリップシンク → LTX-2.3
というように、用途に応じて使い分けるのがよさそうです。
LTX-2.5は、まだ公開されたばかりです。
今後、ワークフローの改善や新しいモデルの登場によって、さらにできることが増えていく可能性があります。
今後も実際に使いながら、面白い機能や設定などが見つかったら、またご紹介したいと思います。
