Instructions to use Lightricks/LTX-2.3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use Lightricks/LTX-2.3 with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline from diffusers.utils import load_image, export_to_video # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("Lightricks/LTX-2.3", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.to("cuda") prompt = "A man with short gray hair plays a red electric guitar." image = load_image( "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/guitar-man.png" ) output = pipe(image=image, prompt=prompt).frames[0] export_to_video(output, "output.mp4") - LTX-2
How to use Lightricks/LTX-2.3 with LTX-2:
# Install the LTX-2 pipelines git clone https://github.com/Lightricks/LTX-2.git cd LTX-2 uv sync --frozen
# Download the weights from this repo, plus the Gemma text encoder hf download Lightricks/LTX-2.3 --local-dir models/LTX-2.3 hf download google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized --local-dir models/gemma-3-12b
# Fast pipeline (distilled model, no distilled LoRA needed) uv run python -m ltx_pipelines.distilled \ --distilled-checkpoint-path models/LTX-2.3/<distilled-checkpoint>.safetensors \ --spatial-upsampler-path models/LTX-2.3/<spatial-upsampler>.safetensors \ --gemma-root models/gemma-3-12b \ --prompt "A beautiful sunset over the ocean" \ --output-path output.mp4 # For image-to-video, add: --image path/to/image.jpg 0 0.8# HQ pipeline (two-stage, higher quality) uv run python -m ltx_pipelines.ti2vid_two_stages_hq \ --checkpoint-path models/LTX-2.3/<checkpoint>.safetensors \ --distilled-lora models/LTX-2.3/<distilled-lora>.safetensors 0.8 \ --spatial-upsampler-path models/LTX-2.3/<spatial-upsampler>.safetensors \ --gemma-root models/gemma-3-12b \ --prompt "A beautiful sunset over the ocean" \ --output-path output.mp4 # For image-to-video, add: --image path/to/image.jpg 0 0.8 - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Faces smear when a clip invents fast motion that is not in the still
Please look at the attached 4-second clip, scene5_kayma.mp4.
Warning, measured on our machine, not a guess:
The still frame is sharp. A rabbit sits on a red slide. A bear stands beside it. The motion line asked the bear to slide a little fast and asked the camera to stay with him. It also said not to smear. At 0 seconds the frame is sharp. After about 1 second the faces blur. In the last second the faces are smeared. The "do not smear" sentence did not stop it.
Same pattern when a clip is asked to jump, follow, or rotate something that is not already posed in the still. Slow motion that is already in the still holds.
Machine: Windows, AMD Ryzen AI Max+ 395, Radeon 8060S, 128 GB unified memory. ComfyUI. FP8 is emulated. Compute dtype in the log is bfloat16.
Settings on that failed clip:
- checkpoint: ltx-2.3-22b-dev-fp8
- CFG 3 on both guiders
- distilled LoRA strength 0
- stage 1: 20-step LTXVScheduler
- stage 2: 8 steps
- image condition strength 1
- prompt enhance off
- about 1080p, 4 seconds, 25 fps
- two-stage image-to-video, with the spatial latent upscaler between the stages
Question: is this a known limit? Is there a recommended way to keep the face when the action is a fast slide or a camera follow? We are not asking for a license or weight change. We want the intended fix, if one exists.
The screenplay below is the film we want to make, unchanged. It contains fast slides, jumps, follows, and rotating bridges. We are worried those clips will smear the same way. Please say if the screenplay as written can be produced without face smear, or which shots must be split into stills and cuts.
--- SCREENPLAY AS WRITTEN ---
THE MISSING RAINBOW COLORS
Revised Production Screenplay – 3:30
Ana hedef: Görsel açıdan zengin, eğlenceli, duygusal ifadeleri güçlü, akıcı bir 3D çocuk animasyonu.
A. Kesin üretim kuralları
- Toplam süre: 210 saniye.
- 36 farklı video klibi.
- Görüntü: 1920×1080, 16:9, 25 FPS.
- Ana karakterler: Kullanıcının mevcut Tavşan ve Ayı karakterleri.
- Orijinal karakter görselleri bütün üretimlerde referans olarak kullanılacak.
- Karakterlerin yüzü, kürkü, renkleri, vücut oranları, kıyafetleri ve tasarımı değiştirilmeyecek.
- Yeni ana karakter eklenmeyecek.
- Karakter diyaloğu olmayacak.
- İngilizce şarkı hikâyeyi taşıyacak.
- Doğal sesler: Kahkaha, şaşkınlık nefesi, kısa “Ah!”, “Ooh!”, “Hup!” tepkileri.
- Her renk için farklı, büyük ve etkileyici bir fantastik ortam.
- Ortam yalnızca sabit bir resim olmayacak. Su, yapraklar, çiçekler, ışıklar, bulutlar ve diğer çevre unsurları hareket edecek.
- Karakterlerin şaşırma, sevinme, korkmadan heyecanlanma, gülme ve birbirlerine yardım etme davranışları açıkça canlandırılacak.
B. Açılış – Gökkuşağının kaybolması
KLİP 01 | 00:00–00:08 | 8 saniye
Mekân: Devasa bir şelalenin bulunduğu yeşil vadi.
- Çok geniş sinematik görüntü.
- Yüksek kayalıklardan aşağı dökülen dev şelale.
- Şelalenin arkasında solmuş, neredeyse renksiz bir gökkuşağı.
- Su sisi, güneş ışınları ve hareketli bulutlar.
- Kamera yavaşça şelaleye yaklaşır.
KLİP 02 | 00:08–00:14 | 6 saniye
- Tavşan ve Ayı ön planda görünür.
- İkisi de şelaleye ve gökkuşağına bakar.
- Tavşanın gözleri büyür, kulakları dikilir.
- Ayı şaşkınlıkla ağzını hafifçe açar ve başını kaldırır.
- Birbirlerine bakıp tekrar gökyüzüne dönerler.
- Kamera yüz ifadelerine yaklaşır.
KLİP 03 | 00:14–00:19 | 5 saniye
- Yedi küçük renk ışığı belirir.
- Işıklar farklı yönlere uçar.
- Tavşan heyecanla birini takip etmeye başlar.
- Ayı gülümseyerek arkasından koşar.
C. Kırmızı – RED / Dev Şelale Vadisi
KLİP 04 | 00:19–00:25 | 6 saniye
- Dev şelalenin yanındaki renkli kaydırak gösterilir.
- Kamera kaydırağın yukarısından aşağıya doğru hareket eder.
- Tavşan kaydırağı görünce heyecanla zıplar.
- Ayı önce şaşırır, sonra gülümser.
KLİP 05 | 00:25–00:29 | 4 saniye
- Tavşan hızla kaymaya başlar.
- Kamera önden onu takip eder.
- Tavşanın kulakları rüzgârla geriye doğru hareket eder.
- Neşeli yüz ifadesi.
KLİP 06 | 00:29–00:33 | 4 saniye
- Ayı kaydırağa atlar.
- Hızlanınca gözleri büyür.
- Kollarını açar, komik bir şaşkınlık tepkisi verir.
- Kısa bir kahkaha.
KLİP 07 | 00:33–00:38 | 5 saniye
- İkisi birlikte yumuşak çimenli alana iner.
- Tavşan Ayıya bakıp güler.
- Ayı önce şaşkın görünür, ardından kahkaha atar.
- Kamera ikisinin mutluluğunu yakın planda gösterir.
KLİP 08 | 00:38–00:45 | 7 saniye
- Kırmızı ışık küresi belirir.
- Tavşan ve Ayı birlikte dokunur.
- Kırmızı renk gökkuşağında görünür.
- Şelalenin su damlaları kırmızı ışıkla kısa süreliğine parlar.
- Geniş kamera çekimi.
D. Turuncu – ORANGE / Turuncu Kanyon
KLİP 09 | 00:45–00:51 | 6 saniye
- Dev turuncu kayalıklar, büyük ağaçlar ve derin bir dere.
- Güneş ışığı kanyonun içinden süzülür.
- Suyun üzerinde hareketli kütükler.
- Tavşan merakla kütüklere yaklaşır.
- Ayı etrafı hayranlıkla inceler.
KLİP 10 | 00:51–00:55 | 4 saniye
- Tavşan ilk kütüğe atlar.
- Kütük dönmeye baş