Lightricks、動画生成モデル「LTX-2.5」向けのLoRA・IC-LoRA複数種を公開

2026年9月18日

Lightricks、動画生成モデル「LTX-2.5」向けのLoRA・IC-LoRA複数種を公開

基本情報

項目 内容
リポジトリ Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Ingredients
公開日 2026-09-11
ライセンス other
配布形式 safetensors
入手条件 Hugging Face でライセンス同意が必要(gated)
出典の種類 公開元の一次情報(Lightricks公式HFリポジトリ)

収集・肉付けの時点で当サイトのコードが確定させた値です。日付はJST。

概要

Lightricksは、オープンウェイトの動画生成モデル「Lightricks/LTX-2.5」向けのLoRAおよびIC-LoRAアダプターを複数公開した。これらは元モデルであるLightricks/LTX-2.5の機能を拡張し、動画編集やキャラクターの整合性維持、特殊な映像効果の適用を可能にする追加ウェイトである。

スペック

公開されたアダプターはベースモデルであるLightricks/LTX-2.5を対象としており、ライセンスはそれぞれ「other」に指定されている。利用にあたってはHugging Face上でのライセンス同意（gated）が必要となる。今回公開された各リポジトリの仕様は以下の通りである。

  • Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Ingredients: リファレンスシートやキャラクターの整合性維持（character-consistency）に対応するvideo-to-videoモデル
  • Lightricks/LTX-2.5-22b-LoRA-Cinemagraph: シネマグラフ制作やモーショングラフィックス、選択的モーション（selective-motion）に対応するimage-to-videoモデル
  • Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Colorization: 動画の色付け（colorization）に対応するvideo-to-videoモデル
  • Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Decompression: 映像の復元やデコンプレッション（decompression、video-restoration）に対応するvideo-to-videoモデル
  • Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Deblur: 映像のブレ軽減（deblur）に対応するvideo-to-videoモデル

なお、ベースモデルであるLightricks/LTX-2.5は、画像・動画・音声の相互変換やマルチモーダル入力（text-to-video, image-to-video, video-to-video, audio-to-video, text-to-audioなど）を広範にサポートしており、対応言語として英語（en）のほかドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語、韓国語、中国語、イタリア語、ポルトガル語が含まれている。

得意なこと・想定用途

これらはすべてLightricks/LTX-2.5をベースモデルとするアダプターであり、元モデルの優れた生成能力を特定の加工や編集タスクに特化させることを狙って提供されている。

  • Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Ingredients: 参照画像を用いたキャラクターの一貫性保持やリファレンスシートを活用した映像生成に向く
  • Lightricks/LTX-2.5-22b-LoRA-Cinemagraph: 静止画の一部だけを動かすシネマグラフ効果や、意図した部分に動きをつけるモーションデザインに活用できる
  • Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Colorization: モノクロや色情報の失われた動画に対するカラー化タスクに特化している
  • Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Decompression および Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Deblur: 圧縮劣化した映像の修復や、ブレの生じた動画のクリア化といったビデオレストレーション用途で効果を発揮する

動作環境

動作環境の目安(Local Model Watch 算出)

手持ちのVRAM 選べる量子化 ファイルサイズ 必要メモリの目安
4GB(ノートPCの内蔵GPU・スマートフォンなど) そのままの精度 1.2GB 1.5GB

必要メモリは配布ファイルの実サイズに実行時のオーバーヘッド(KVキャッシュ等)を20%見込んだ概算で、文脈長・バッチサイズ・推論エンジンによって増減します。公開元の公称値ではなく、当サイトがファイルサイズから機械的に算出した値です。 他のモデルとの比較はVRAM別の早見表を参照してください。 量子化の名前の読み方は用語集にあります。

入手方法

それぞれのモデルウェイトはHugging Faceからdiffusion-single-file形式で取得できる。各リポジトリへのアクセスには利用規約への同意が必須となるため、事前にHugging Faceのアカウントで対象ページの利用規約に同意した上でダウンロードを行う必要がある。

出典

画像・動画・音声IC-LoRA,Lightricks,LoRA,LTX-2.5,動画生成,確認済み