LTX 桌面版

LTX 桌面版是一款开源桌面应用，用于使用 LTX 模型生成视频——在支持的 Windows/Linux NVIDIA 显卡上本地运行，并为不支持的硬件和 macOS 提供 API 模式。

状态：测试版。 可能会有破坏性变更。 前端架构正在积极重构中；目前可能会拒绝大型 UI PR（请参阅 CONTRIBUTING.md）。

功能

• 文本到视频生成
• 图像到视频生成
• 音频到视频生成
• 视频编辑生成（重拍）
• 视频编辑界面
• 视频编辑项目

本地模式与 API 模式

平台 / 硬件	生成模式	备注
Windows + 具有 ≥16GB VRAM 的 CUDA GPU	本地生成	在本地下载模型权重
Windows（无 CUDA、VRAM 小于 16GB 或 VRAM 不明）	仅 API	需要 LTX API 密钥
Linux + 具有 ≥16GB VRAM 的 CUDA GPU	本地生成	在本地下载模型权重
Linux（无 CUDA、VRAM 小于 16GB 或 VRAM 不明）	仅 API	需要 LTX API 密钥
macOS（Apple Silicon 构建）	仅 API	需要 LTX API 密钥

在仅 API 模式下，可用的分辨率/时长可能受限于 API 支持的范围。

系统要求

Windows（本地生成）

• Windows 10/11（x64）
• 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，且具有 ≥16GB VRAM（越大越好）
• 16GB 以上内存（推荐 32GB）
• 160GB 以上可用磁盘空间（用于模型权重、Python 环境和输出文件）

Linux（本地生成）

• Ubuntu 22.04+ 或类似发行版（x64 或 arm64）
• 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，且具有 ≥16GB VRAM（越大越好）
• 已安装 NVIDIA 驱动程序（PyTorch 自带 CUDA 运行时）
• 16GB 以上内存（推荐 32GB）
• 足够的可用磁盘空间用于存储模型权重和输出文件

macOS（仅 API）

• Apple Silicon（arm64）
• macOS 13+（Ventura）
• 稳定的互联网连接

安装

1. 从 GitHub Releases 下载最新安装程序：Releases
2. 安装并启动 LTX 桌面版
3. 完成首次运行设置

首次运行与数据位置

LTX 桌面版将应用数据（设置、模型、日志）存储在以下路径：

• Windows: %LOCALAPPDATA%\LTXDesktop\
• macOS: ~/Library/Application Support/LTXDesktop/
• Linux: $XDG_DATA_HOME/LTXDesktop/（默认：~/.local/share/LTXDesktop/）

模型权重会下载到 models/ 子文件夹中（该文件夹可能较大，下载时间较长）。

首次启动时，系统可能会提示您查看并接受模型许可条款（许可文本从 Hugging Face 获取；需要联网）。

文本编码：要生成视频，您必须配置文本编码：

• LTX API 密钥（云端文本编码）——通过 API 进行文本编码是完全免费的，且强烈推荐，以加快推理速度并节省内存。您可以在 LTX 控制台 生成一个免费的 API 密钥。了解更多。
• 本地文本编码器（额外下载；可在支持的 Windows 硬件上实现完全本地化操作）——如果您不想生成 API 密钥，也可以通过设置菜单进行本地文本编码。

API 密钥、费用与隐私

LTX API 密钥

LTX API 用于：

• 云端文本编码和提示增强——免费；强烈建议使用文本编码以加快推理速度并节省内存。
• 基于 API 的视频生成（在 macOS 和不支持的 Windows 硬件上必需）——收费。
• 重拍——收费。

在仅 API 模式下需要 LTX API 密钥，但在 Windows/Linux 本地模式下，如果您启用本地文本编码器，则可选。

您可以在 LTX 控制台 生成一个免费的 API 密钥。文本编码是免费的；视频生成的 API 使用则需付费。了解更多。

当您使用基于 API 的功能时，提示和媒体输入会被发送到 API 服务。您的 API 密钥会本地存储在您的应用数据文件夹中——请将其视为机密信息。

fal API 密钥（可选）

用于在 API 模式下进行 Z Image Turbo 文本到图像生成。启用后，图像生成请求会被发送到 fal.ai。

您可以在 fal 仪表板 创建 API 密钥。

Gemini API 密钥（可选）

用于 AI 提示建议。启用后，提示上下文和帧可能会被发送到 Google Gemini。

架构

LTX 桌面版分为三个主要层：

• 渲染器（frontend/）： TypeScript + React 界面。
  • 通过 HTTP 调用本地后端，地址为 http://localhost:8000。
  • 通过预加载桥接（window.electronAPI）与 Electron 通信。
• Electron（electron/）： TypeScript 主进程 + 预加载脚本。
  • 负责应用生命周期和操作系统集成（文件对话框、通过 ffmpeg 进行原生导出、启动和管理 Python 后端）。
  • 安全性：渲染器被沙箱化（contextIsolation: true, nodeIntegration: false）。
• 后端（backend/）： Python + FastAPI 本地服务器。
  • 协调生成、模型下载和 GPU 执行。
  • 仅在使用基于 API 的功能时才会调用外部 API。

graph TD
  UI["渲染器 (React + TS)"] -->|HTTP: localhost:8000| BE["后端 (FastAPI + Python)"]
  UI -->|IPC via preload: window.electronAPI| EL["Electron 主进程 (TS)"]
  EL --> OS["操作系统集成 (文件、对话框、ffmpeg、进程管理)"]
  BE --> GPU["本地模型 + GPU（支持时）"]
  BE --> EXT["外部 API（仅用于基于 API 的功能）"]
  EL --> DATA["应用数据文件夹（设置/模型/日志）"]
  BE --> DATA

开发（快速入门）

先决条件：

• Node.js
• uv（Python 包管理器）
• Python 3.12+
• Git

设置：

pnpm setup:dev

运行：

pnpm dev

调试：

pnpm dev:debug

dev:debug 会启用检查器启动 Electron，并使用 debugpy 启动 Python 后端。

类型检查：

pnpm typecheck

后端测试：

pnpm backend:test

构建安装程序：

• 请参阅 INSTALLER.md

遥测

LTX 桌面版会收集最少的匿名使用分析数据（应用版本、平台和随机安装 ID），以帮助确定开发优先级。不会收集任何个人信息或生成内容。遥测默认开启，可在 设置 > 常规 > 匿名遥测 中关闭。详情请参阅 TELEMETRY.md。

文档

• INSTALLER.md — 构建安装程序
• TELEMETRY.md — 遥测与隐私
• backend/architecture.md — 后端架构

贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md。

许可证

Apache-2.0 — 请参阅 LICENSE.txt。

第三方通知（包括模型许可/条款）：NOTICES.md。

模型权重是单独下载的，可能受其他许可/条款的约束。

LTX-Desktop 快速上手指南

LTX-Desktop 是一款开源桌面应用，支持在本地（Windows/Linux + NVIDIA GPU）或通过 API（macOS/低配硬件）使用 LTX 模型生成视频。

环境准备

系统要求

根据硬件配置，运行模式分为本地生成和API 模式：

平台 / 硬件配置	生成模式	说明
Windows + NVIDIA GPU (≥16GB 显存)	本地生成	需下载模型权重到本地
Linux + NVIDIA GPU (≥16GB 显存)	本地生成	需下载模型权重到本地
Windows (无 CUDA / 显存<16GB)	仅 API	需要 LTX API Key
Linux (无 CUDA / 显存<16GB)	仅 API	需要 LTX API Key
macOS (Apple Silicon)	仅 API	需要 LTX API Key

详细硬件需求（本地生成模式）

• Windows:
  • 系统：Windows 10/11 (x64)
  • GPU：NVIDIA CUDA 支持，显存 ≥16GB（越大越好）
  • 内存：16GB+（推荐 32GB）
  • 磁盘：160GB+ 可用空间（用于模型权重、Python 环境和输出文件）
• Linux:
  • 系统：Ubuntu 22.04+ 或类似发行版 (x64/arm64)
  • GPU：NVIDIA CUDA 支持，显存 ≥16GB
  • 驱动：已安装 NVIDIA 驱动（PyTorch 自带 CUDA 运行时）
  • 内存：16GB+（推荐 32GB）
  • 磁盘：充足的可用空间
• macOS (API 模式):
  • 芯片：Apple Silicon (arm64)
  • 系统：macOS 13+ (Ventura)
  • 网络：稳定的互联网连接

前置依赖（开发者模式）

若仅需使用软件，请直接跳转至“安装步骤”。若需二次开发，请准备：

• Node.js
• Python 3.12+
• uv (Python 包管理器)
• Git

安装步骤

1. 下载安装包

访问 GitHub Releases 页面下载最新版本的安装包： https://github.com/Lightricks/LTX-Desktop/releases

2. 安装与启动

• Windows: 运行下载的 .exe 安装程序。
• macOS: 将应用拖入 Applications 文件夹。
• Linux: 运行对应的安装包或 AppImage。

启动 LTX Desktop。

3. 首次运行配置

启动后需完成以下设置：

1. 接受许可协议：首次启动会联网获取 Hugging Face 上的模型许可条款，请阅读并接受。
2. 配置文本编码（关键步骤）： 生成视频前必须配置文本编码器，有两种方式：
   • 方案 A：LTX API Key（推荐）
     • 优势：完全免费，推理速度快，节省本地显存。
     • 操作：访问 LTX Console 生成免费的 API Key，并在软件设置中填入。
   • 方案 B：本地文本编码器
     • 适用：不希望使用 API 且硬件支持的用户（仅限部分 Windows 配置）。
     • 操作：在设置菜单中选择下载本地编码器（会增加额外下载量）。

注意：macOS 用户及显存不足的用户必须使用 API 模式进行视频生成（此部分按量付费），但文本编码功能始终免费。

基本使用

1. 创建项目

启动应用后，进入主界面点击新建项目。LTX-Desktop 支持以下核心功能：

• 文生视频 (Text-to-video)
• 图生视频 (Image-to-video)
• 音生视频 (Audio-to-video)
• 视频重绘/编辑 (Retake/Edit)

2. 生成示例（文生视频）

1. 在提示词输入框中输入英文描述（例如：A cinematic shot of a cyberpunk city at night）。
2. 调整参数（分辨率、时长等）。注：API 模式下可用分辨率受服务端限制。
3. 点击 Generate 按钮。
4. 等待生成完成，视频将自动出现在时间轴或预览窗口中。

3. 数据存放位置

应用数据（设置、模型、日志）默认存储在以下路径：

• Windows: %LOCALAPPDATA%\LTXDesktop\
• macOS: ~/Library/Application Support/LTXDesktop/
• Linux: ~/.local/share/LTXDesktop/

模型权重文件位于上述目录下的 models/ 子文件夹中（体积较大，首次运行需耐心等待下载）。

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提示：本软件处于 Beta 阶段，界面和功能可能会有变动。隐私方面，软件默认收集匿名使用数据（可在设置中关闭），生成的视频内容不会被上传。