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【closerAI ComfyUI】低显存者福音！完美支持8G显存！最可行的8G显存运行LTX-2音画同步视频生成模型的解决方案！
大家好，我是Jimmy。
前面介绍过最近的热门视频生成模型Ltx-2:音画同步生成！开源视频模型新王：LTX-2，重新定义影音同步的 AI 视频创作新标准，多种控制引导实现精确创作！
但是此前使用的是LTX-2官方大一统的模型，至少32G以上显存才能跑。经过这几天的蔓延，LTX-2也单独开源了所有用到的模型单独发布，
由于单独拆开了，这样就更方便社区大佬们做GGUF量化，KJ大佬目前也提供了一些量化模型：https://huggingface.co/Kijai/LTXV2_comfy/tree/main/diffusion_models
同时，社区的QuantStack/LTX-2-GGUF也提供了dev版本的：
虽然GGUF量化模型出来了，对应的插件节点comfyUI-GGUF KJ大佬也提交了代码，截止到今天comfyUI-GGUF插件更新，大家可以试试。因为做教程前我魔改了下插件代码来实现的。
下面，分享下我8G显存的可行性方案和实现方法。希望对大家有帮助。如果对你有启发，请一键三连支持下我哦。
LTX-2 8G显存本地运行 (ComfyUI GGUF版)
本方案专为 8GB 显存显卡优化，能够在本地流畅运行 Lightricks 最新的 LTX-2 视频生成模型。 通过使用 GGUF 量化模型 + 魔改版插件，解决原版显存溢出、预览崩溃及模型识别错误等核心问题。
一、模型选择
首先，主模型选择。LTX-2本身就提供了蒸馏版模型，所以，低显存就直接选择蒸馏版的模型，但不是使用官方的，而是GGUF量化后的蒸馏模型。KJ大佬在抱脸库上其实已经提供了：https://huggingface.co/Kijai/LTXV2_comfy/tree/main/diffusion_models
不用多说，直接ltx-2-19b-distilled_Q4_K_M.gguf。当然，ltx-2-19b-distilled_Q8_0.gguf也可以！
其次，VAE模型使用KJ的 VAE！AUDIO VAE模型也是；
自己去下载。
然后，text_encoders：我们去打开GGUF量化版的unsloth/gemma-3-12b-it-GGUF
：https://huggingface.co/unsloth/gemma-3-12b-it-GGUF/tree/main
Q４版，Q２也行。然后，还有两个文件很重要，也要同时放到text_encoders
目录下：去ltx-2官方模型库中下载这个：
以及，去KJ库中下载：
也放在models\text_encoders下。
请将以下模型放入 ComfyUI 对应的目录下（文件名仅供参考，认准关键词）：
| 模型类型 | 存放路径 | 下载说明 |
|---|---|---|
| 视频主模型 (UNET) | models/unet/ | 下载目标：LTX-Video 蒸馏模型的 GGUF 版本推荐版本：• 8G 显存推荐：ltx-2-19b-distilled_Q4_K_M.gguf (兼顾质量与显存)• 极致节省：Q3_K_M.gguf（如果能找到的话） |
| 文本编码器 (CLIP) | models/clip/ | 注意：必须加载“双组件”，缺一不可！• 组件 A (理解语义)：gemma-3-12b-it-Q4_K_S.gguf（Gemma 3 的 GGUF 量化版）• 组件 B (负责翻译)：ltx-2-19b-embeddings_connector_distill_bf16.safetensors（投影层文件，约 300~600MB，无此文件会直接报错）•tokenizer.model |
| VAE 模型 | models/vae/ | 下载目标：LTX-Video KJ版 VAE (LTX2_video_vae_bf16.safetensors和LTX2_audio_vae_bf16.safetensors) |
二、插件安装
确保安装了 ComfyUI-GGUF 插件（通常位于 custom_nodes 目录下）。
如果不是使用我的魔改版，可直接它的最新版试。
三、启动器参数设置 (秋叶启动器)
为了在 8G 显存上运行，必须严格限制显存使用并禁用不兼容的加速库：
打开秋叶启动器 → 高级选项
关键设置：
显存策略：选择 "低显存 (Low VRAM)"
Xformers：必须关闭 (取消勾选)
原因：LTX 的 Gemma 文本编码器太大，会被卸载到 CPU 内存。Xformers 不支持 CPU 运算，开启会导致 No operator found... device=cpu 报错
附加参数（切换到专家模式）：
plaintext
--lowvram --disable-xformers 或 "--disable-xformers"
四、工作流
搭建了文生视频、图生视频两个工作流。
以下是closerAI LTX-2 GGUF图生视频工作流0112（8G可运行版本）:
工作流主要是在原来官方基础工作流中修改模型加载的节点和选择对应GGUF模型。
模型加载如下：
提示词：Fashion model girl with long hair, wearing maximalist colorful paisley print bomber jacket, crop top, short flared skirt, chunky platform combat boots, gold Iron Man helmet tilted on head. She walks toward camera with attitude → stops → spins 360° dramatically → hand on hip powerful pose → playful hair flip + wink → confident smile, vibrant psychedelic colors pop, soft pink modern studio, smooth cinematic camera, dynamic fashion video, high detail, trendy maximalism
效果如下：
跑了497.52秒，704*1280尺寸97帧。
以下是：closerAI LTX-2 GGUF文生视频工作流0112（8G可运行版本）
主要变化将图生改成文生，
同样的提示词：Fashion model girl with long hair, wearing maximalist colorful paisley print bomber jacket, crop top, short flared skirt, chunky platform combat boots, gold Iron Man helmet tilted on head. She walks toward camera with attitude → stops → spins 360° dramatically → hand on hip powerful pose → playful hair flip + wink → confident smile, vibrant psychedelic colors pop, soft pink modern studio, smooth cinematic camera, dynamic fashion video, high detail, trendy maximalism
效果：
尺寸：768*1280，97帧，跑了：519.079秒。大家参考下吧。
总结
核心思路：8G 显存运行 LTX-2 必须使用 GGUF 量化版 + CPU 卸载，且关闭 Xformers、开启低显存模式。
关键修复：修改 ComfyUI-GGUF 插件的 loader.py 和 nodes.py，解决模型识别错误和预览崩溃问题。
节点配置：使用 DualCLIPLoader 加载双文本编码器（Gemma 3 + 投影层），Unet Loader 加载 GGUF 模型。
除了以上的工作流，还有音频生成视频工作流。这里不展开了。
以上就是关于8G玩LTX-2模型的分享，主要是模型要选好，GGUF插件要修改下。可以使用最新的GGUF插件在github上下载更新，也可使用我魔改后的。建议会员小伙伴直接使用我修改后的。
本地算力不够怎么办？
如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验：runninghub.cn
LTX2 图生视频应用体验地址：
https://www.runninghub.cn/ai-detail/2008745289913475074
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最后几句：
如果对你有帮助，请一键三连支持下我，感谢
CloserAI GeminiNode
http://closerai.douyoubuy.cn/2026/01/06/418991/
CloserAI 3D Pose Editor:
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closerAI-nanoPrompts:
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closerAI 分镜设计 软件（exe）本地运行版
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以下是closerAIwater节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/10/22/3121/
分镜分词器节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/10/11/3080/
json结构化提示词
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/11/05/3242/
以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI
closerAI LTXV2.0文生视频和图生视频工作流的介绍，当然，也可以在我们closerAI会员站上获取(查看原文)。
以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
>/ 作者：JimmyMo
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