「LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Restore」動画修復向けIC-LoRAモデル：配布ファイル一覧

2026年9月30日2026年10月1日

基本情報

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概要

Lightricksより、動画修復向けアダプターモデル「Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Restore」が公開されました。本モデルは動画を入力して新たな動画を出力する「video-to-video」に対応したIC-LoRAモデルであり、同社の音声・動画基盤モデル「Lightricks/LTX-2.3」をベースモデルとしています。

タグ情報によると、本モデルはアーカイブ映像などの修復（video-restoration）や白黒映像のカラー化（colorization）、VFX処理といった用途を想定して構築されています。なお、本モデルを入手するにはHugging Face上で利用条件への同意が必要となっています。

スペック

モデルカードおよびメタデータに記載されているスペック情報は以下の通りです。

• アーキテクチャ: video-to-video対応のIC-LoRAアダプター（ベースモデルのLightricks/LTX-2.3はDiTベースのDiffusion基盤モデルです）
• ベースモデル: Lightricks/LTX-2.3
• 出力仕様・解像度の制約（ベースモデルの推奨仕様）: 生成する映像の幅と高さは32で割り切れる数値に設定する必要があります。また、フレーム数は「8の倍数 + 1」である必要があります。指定した解像度やフレーム数がこの条件を満たさない場合は、入力データを「-1」でパディングし、生成後に目的の解像度やフレーム数へクロップする処理が案内されています
• 対応言語: 英語（en）
• 配布形式: safetensors形式
• ライセンス条件: 本モデルには「ltx-2.x-community-license」が適用されています（ベースモデルはltx-2-community-license-agreementです）。入手に際してはライセンスへの同意が求められるgatedモデルとなっています

なお、ベースモデルである「LTX-2.3」のリポジトリで公開されているチェックポイントの一覧は以下の通りです。

性能・品質

本LoRAモデル単体の具体的なベンチマーク測定値は資料内に掲載されていませんが、ベースとなっている「LTX-2.3」の性能および品質特性について公式に案内されている内容は以下の通りです。

ベースモデルのLTX-2.3は先行モデルであるLTX-2に対する大幅なアップデート版として開発されており、映像および音声の品質が向上しているほか、プロンプトへの追従性も強化されたと説明されています。映像と同期した音声を単一のモデル内で生成できる設計となっており、オープンウェイトとしてローカル環境での実用的な実行に重点が置かれています。

一方で、公式ドキュメントではベースモデルに関する制約事項や注意点も明示されています。事実に基づいた正確な情報を提供することを意図したモデルではない点や、プロンプトに完全に合致した映像の生成に失敗する場合がある点が挙げられています。また、プロンプトへの追従性は入力するプロンプトの記述スタイルに強く依存することや、音声合成において発話（speech）を含まない音声を生成する際には品質が低下する場合があることも示されています。

得意なこと・想定用途

「Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Restore」は、既存の動画を入力として受け取り、新たな動画へと変換・補正して出力する「video-to-video」タスクに特化したIC-LoRAモデルです。

本モデルがターゲットとする主な用途や得意分野は、モデルカードに付与されたタグ情報によって明確に示されています。具体的には、古い映像や歴史的資料などのアーカイブ映像の修復（video-restoration）、モノクロ・白黒の映像素材に対するカラー化処理（colorization）、および映像制作における各種視覚効果（VFX）の適用や補正処理が挙げられます。元の動画フレームの構造や動きの文脈を維持しながら、映像の品質改善や着色を行いたい場面に向いています。

本モデルのベースとなっている「Lightricks/LTX-2.3」は、映像と同期した音声を単一モデルで同時に生成できるDiTベースの基盤モデルです。ベースモデル自体はテキストからの動画生成や画像からの動画生成、音声と動画の相互変換など幅広いタスクに対応しており、多言語環境や表現力豊かな生成能力を備えています。

さらに、ベースモデルの設計はローカル環境での柔軟な追加学習やチューニングを重視しています。公式ドキュメントによると、動作やスタイル、あるいは容姿や音声（sound+appearance）の再現といった学習が、公式のトレーニングツール（ltx-trainer）を使用することで多くの設定において1時間未満で完了するとされています。本モデルもこのような高い拡張性とチューニング性能を活かして構築された、動画修復や特定効果に特化した制御用アダプターとなっています。

配布ファイル

Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Restore で配布されている重みファイルを、Hugging FaceのAPIから当サイトが並べたものです。サイズは実ファイルの値です。

入手方法

本モデルの配布形式、ダウンロード時の注意点、および推奨される実行環境は以下の通りです。

• 配布形式とアクセス手続き:

• モデルの重みファイルはsafetensors形式で公開されています。 – 本モデル（Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Restore）はHugging Face上でgatedモデルとして管理されています。そのため、実際にファイルをダウンロードして利用するには、Hugging Faceのモデルページ（ https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Restore ）にアクセスし、提示されている利用規約およびライセンス条件（ltx-2.x-community-license）に同意する必要があります。

• 対応ツールおよび実行フレームワーク:

• ComfyUIで動かす場合は、ComfyUI Managerを通じて導入できる組み込みの「LTXVideo」ノードを使用することが公式ドキュメントで推奨されています。 – PyTorchによる公式コードベースはGitHubの「LTX-2」リポジトリ（ https://github.com/Lightricks/LTX-2.git ）で公開されています。リポジトリはモノレポ構成となっており、推論パイプラインの実行には ltx-pipelines パッケージを使用します。開発元による検証環境として、Python 3.12以上、CUDA 12.7超のバージョン、およびPyTorch 2.7相当の動作環境が提示されています。 – 普及しているDiffusersライブラリでの直接サポートにつきましては、公式ドキュメントにおいて「間もなく対応予定（coming soon）」と記載されています。

手元で動かせるか

公開元の配布形式は safetensors です。

ライセンス ltx-2.x-community-license(条件付きで商用利用可): Lightricks の LTX-2.x Community License です。年間売上が1,000万ドル以上の事業者は、商用利用に有償のライセンスが必要です(第2.1条)。それ未満なら無償で利用できます。

入手条件: Hugging Face でライセンスに同意しないとダウンロードできません。

配布形式とライセンス表記から当サイトのコードが組み立てた判定です。ライセンスの要約は法的助言ではないため、実際の利用にあたっては公開元の原文を確認してください。

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次に読むなら

• このモデルを入手できる形式を調べる → Safetensors形式の解説と対応モデル
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出典

• https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Restore
• https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3