← Keşif
Keşif · GitHub · LTX 2

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.

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 içinKendi yerel donanımı üzerinde ses ve video üreten yapay zekâ modelleriyle çalışmak isteyen geliştiriciler ve içerik üreticileri içindir.

Bağlantılar

İlgili sözlük terimleri

InferenceCLIArtificial Intelligence

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