LTX-2.5 완전 가이드: 로컬 멀티샷 영상·오디오 생성

TL;DR Lightricks가 2026년 8월 11일 공개한 LTX-2.5는 22B 파라미터 오픈웨이트 영상+오디오 모델이다. ComfyUI 공식 워크플로만으로 로컬 GPU에서 멀티샷 시퀀스, 4K HDR 클립, 텍스트-투-오디오를 한 번에 생성할 수 있다. 클라우드 API 없이 고화질 영상을 만들고 싶은 개발자·크리에이터에게 현재 가장 현실적인 선택지 중 하나다.

LTX-2.5란 무엇인가

Lightricks는 2026년 8월 11일 LTX-2.5를 출시했다. 22B 파라미터 규모의 오픈웨이트 오디오·비디오 파운데이션 모델로, ComfyUI Wiki 릴리스 노트에 따르면 출시 당일부터 공식 ComfyUI 워크플로 템플릿이 함께 제공되었다.

Wikipedia LTX 월드 모델 항목에 따르면 LTX-2.5는 단순한 영상 생성 모델을 넘어 로봇 훈련에 사용되는 월드 모델 방향으로 전환하고 있으며, 네이티브 멀티샷 생성과 도메인 특화 파인튜닝용 사전 학습 체크포인트가 추가됐다.

텍스트 인코더로는 Gemma 4 12B 모델에 학습된 프로젝션 레이어를 사용한다.

핵심 기능 한눈에 보기

ComfyUI Wiki와 Wikipedia에서 교차 확인한 기능 목록이다.

기능	설명
네이티브 멀티샷	단일 패스에서 캐릭터·조명·음성 연속성 유지
자동 재생 시간	장면 내용에 따라 클립 길이 자동 산정
4K HDR 출력	업스케일 워크플로 포함
텍스트-투-오디오	영상 생성과 동일 파이프라인에서 오디오 동시 생성
ICLoRA 인페인팅·아웃페인팅	기존 클립 일부 수정 또는 확장
모션 트래킹·유니온 컨트롤	오브젝트 움직임 제어
LTX Trainer	커스텀 학습 인프라 없이 파인튜닝 가능

Lightricks 공식 발표에 따르면 distilled 모델 기준 NVIDIA 슈퍼칩에서 10초 클립을 약 6~8초에 생성할 수 있다. 다만 이 수치는 공식 발표 기준이며 일반 소비자 GPU에서의 재현은 별도로 확인이 필요하다.

라이선스와 배포 구조

LTX-2.5는 LTX-2.x Community 라이선스가 적용된다. llm-stats.com 분석에서도 동일하게 확인된 내용이다.

연 매출 1,000만 달러 미만: 무료 사용 가능
연 매출 1,000만 달러 초과: 유료 라이선스 필요
Apache 라이선스가 아님 — 상업 프로젝트 적용 전 원문 라이선스 확인 권장

배포는 Hugging Face의 Lightricks/LTX-2.5 저장소를 통해 이루어지며 Diffusers 라이브러리를 지원한다.

ComfyUI 워크플로 실전 예제

Lightricks는 공식 ComfyUI-LTXVideo 래퍼를 LTX-2.5 예제 워크플로로 업데이트했다. ComfyUI Wiki에 따르면 포함된 워크플로는 다음과 같다.

예제 1 — 텍스트→영상 (T2V)

1. ComfyUI에서 공식 T2V 워크플로 JSON 불러오기
2. "Positive Prompt" 노드에 장면 설명 입력
   예: "A golden retriever runs across a sunlit field, 
        tracking shot, 4K HDR, cinematic"
3. 해상도·프레임 수 설정 후 Queue 실행
4. 4K HDR .mp4 클립 출력

예제 2 — 이미지→영상 (I2V) + 멀티샷

1. 공식 I2V 워크플로 불러오기
2. "Load Image" 노드에 레퍼런스 이미지 연결
3. "Multi-Shot Config" 노드에 컷 수와 카메라 각도 지정
   예: shot_1: "wide angle", shot_2: "close-up", shot_3: "tracking"
4. 캐릭터·조명·음성이 연속된 멀티샷 시퀀스 출력

LTX-2.3 이전 버전 대비 멀티샷 일관성이 핵심 신규 기능이다. 이전에는 컷이 바뀔 때마다 캐릭터 외형이 달라지는 문제가 빈번했으나, Wikipedia 항목에 따르면 2.5에서 네이티브 멀티샷 생성이 공식 기능으로 추가됐다.

예제 3 — 파인튜닝 (LTX Trainer)

1. LTX Trainer 저장소 클론
2. 브랜드 스타일 영상 클립 10~30개 준비
3. 학습 스크립트 실행 (사전 학습 체크포인트 활용)
4. 커스텀 체크포인트를 ComfyUI 워크플로에 로드

LTX Trainer는 커스텀 학습 인프라 없이 파인튜닝 경로를 이용할 수 있다는 점이 특징이다. 특정 시각 스타일이나 캐릭터를 고정하고 싶은 크리에이터에게 유용하다.

오픈소스 영상 생태계에서의 위치

llm-stats.com의 분석에 따르면 2026년 오픈소스 비디오 생태계는 대략 다음과 같이 정리된다.

모델	강점
Wan 2.1	범용성
HunyuanVideo	고화질 목표
LTX-Video 계열	빠른 로컬 워크플로 특화

LTX-2.5는 속도와 로컬 실행 편의성을 중심으로 포지셔닝되어 있다. ComfyUI 공식 통합이 day-one에 제공된다는 점은 파이프라인 구축 속도 측면에서 실질적인 이점이다.

주의할 점 — 아직 확인 안 된 항목

다음 항목은 현재 공식 문서에서 명확히 확인되지 않거나 출처 간 불일치가 있어 직접 확인 후 적용을 권장한다.

API 가격: llm-stats.com은 FAQ 상의 가격과 라이브 문서 수치가 불일치한다고 명시했다. 최신 가격은 공식 문서(docs.ltx.io)에서 직접 확인해야 한다.
최소 VRAM 요건: 공식 문서에서 직접 확인하지 못했다. 모델 크기(22B)를 고려할 때 소비자급 GPU에서의 요건은 별도 검토가 필요하다.
생성 속도 6~8초: NVIDIA 슈퍼칩 기준 공식 발표 수치이며, 일반 GPU 환경에서의 재현은 확인되지 않았다.
라이선스 세부 조건: 상업 프로젝트 적용 전 LTX-2.x Community 라이선스 원문 확인을 권장한다.

시작하는 방법

Hugging Face에서 Lightricks/LTX-2.5 모델 가중치 다운로드
ComfyUI에 ComfyUI-LTXVideo 커스텀 노드 설치
공식 워크플로 JSON 예제 로드 후 텍스트 프롬프트 입력
파인튜닝이 필요하다면 LTX Trainer 저장소 참고

클라우드 API 의존 없이 로컬에서 멀티샷 영상과 오디오를 한 번에 생성할 수 있는 파이프라인을 원하는 개발자·크리에이터라면, LTX-2.5는 현재 확인 가능한 옵션 중 ComfyUI 생태계와의 통합이 가장 공식적으로 잘 갖춰진 모델이다.

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커버 이미지: Jernej Furman from Slovenia · CC BY 2.0. 자료 이미지이며 제품 화면은 아닙니다. 크기 조정 및 WebP 변환.