# yerel sistemde yapay zekâ ile video üretimi

Lightricks tarafından geliştirilen LTX-2, ses ve video üreten yapay zekâ modelleri için Python çıkarım (inference) ve düşük dereceli uyarlama (low-rank adaptation, LoRA) eğitim paketi sunuyor. Bu araç seti, kullanıcıların LTX-2 modellerini kendi verileriyle eğitmesine ve model çıktılarını yerel sistemlerde çalıştırmasına olanak tanıyor.

- ★ 7.550
- GitHub Trending · 2026-06-19

## Ne kazandırır?
- Ses ve video senkronizasyonu sağlar
- Yerel sistemlerde model eğitimi destekler
- Kendi verilerinizle düşük dereceli uyarlama yapabilirsiniz

## Kurulum

**GitHub'dan depoyu klonla ve dizine gir**

```
git clone https://github.com/Lightricks/LTX-2.git
cd LTX-2
```

**Model ağırlıklarını indirin (Hugging Face CLI)**

```
hf download Lightricks/LTX-2.3 ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensors --local-dir models/ltx-2.3
```

## Çalıştırma

**uv ile çıkarım (inference) boru hattını çalıştır**

```
uv run python -m ltx_pipelines.distilled --distilled-checkpoint-path models/ltx-2.3/ltx-2.3-22b-distilled-1.1.safetensors
```

Kaynak: Resmî LTX-2 README (Lightricks/LTX-2)

## Kod bilmiyorsanız
🤖 Yapay zekâ ajanınıza (Claude Code · Codex · Antigravity) yapıştırın 
Bu araçla video oluşturmak için yukarıdaki komutu terminalinize yapıştırın. Komut içindeki --prompt kısmını, kendi video senaryonuz ve karakter betimlemelerinizle değiştirerek daha özgün sonuçlar alabilirsiniz; eğer sisteminizde bellek sorunu yaşarsanız komuta --quantization fp8-cast --offload cpu parametrelerini eklemeyi deneyin.

- **Kimin için:** Kendi yerel donanımı üzerinde ses ve video üreten yapay zekâ modelleriyle çalışmak isteyen geliştiriciler ve içerik üreticileri içindir. 

## Bağlantılar
- [GitHub deposu →](https://github.com/Lightricks/LTX-2)

## İlgili sözlük terimleri
Inference CLI Artificial Intelligence 

TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Yıldız ve sayılar keşif tarihindeki değerlerdir.

---
Kaynak: TreScout Keşif · https://trescout.com/discover/ltx-2/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve HuggingFace trendlerini Türkçe özetler.