【SFW・NSFW対応】LTX 2.5で非検閲Gemma 4 12Bが思考して爆速生成！？従来比3倍の最新動画AI神ワークフロー配布｜ComfyUI

どうも皆さん！アイスの『一口ちょうだい』が、想定の三倍くらい削り取られる恐怖と戦っています、 葉加瀬あい（ハカセアイ） です！

ということで今回ご紹介するのは、非検閲モデルに完全対応し、Gemma 4 12Bを搭載した賢く思考する爆速動画生成AIモデル、 LTX 2.5 です！　　

先日ご紹介したMiniMax H3に続き、またしてもAI動画生成界隈に激震を走らせているLightricks社の最新オープンソースモデルですね！

前バージョンの「LTX 2.3」から何が変わったのか、ライバルであるMiniMax H3と比べてどちらが実用的なのか、気になっている方も多いのではないでしょうか？

実際に試してみたところ、一番の衝撃は とにかく生成速度が圧倒的に爆速 だということです！生成待ちの時間が短いため、プロンプトや構図のテストで試行回数をめちゃくちゃ回すことができます。

表現力やキャラクターの一貫性においてはMiniMax H3に見劣りする部分もありますが、この「圧倒的なスピード感」を生かした爆速生成や、他の動画を高画質化するアップスケーラーとしての活用など、実務での使い道が非常に広いモデルとなっています！　　

今回は、安定して動作するコミットハッシュを特定しましたので、非検閲のGemma 12B（VLM）を活用して、日本語の簡単な指示から一発でプロ級の動画を生み出せるワークフローとともに、ハンズオンで徹底解説していきます！　　

ということで今回お話しする内容はこんな感じです！

• 従来比3倍の爆速感！LTX 2.5の進化とMiniMax H3との実戦比較

• 非検閲Gemma 4 12Bが思考する！忖度ゼロの全自動プロンプト生成

• 画像1枚で即スタート！自動リサイズ＆アスペクト比対応ワークフロー解説

動画版はこちらからどうぞ！

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それでは、本日もよろしくお願いします！

📌 【概要】LTX 2.5とは？一言で言うと何が変わったのか？

さあ、ここからは話題沸騰中の最新モデル 『LTX 2.5（LTX-Video 2.5）』 について、何がどう変わったのか、どんな技術で何が優れているのかを徹底的に解剖していきます！　　

LTX 2.5は動画生成AIモデルの最新作で、これまでと比べて爆速・高精度・簡単操作を同時に実現した超大型の新モデルです。ライバルのMiniMax H3よりも、とにかくスピードが速い！簡単な指示でも高画質な動画が作れる、これまでにない革新的な進化を遂げています。

🚀 LTX 2.5の全貌：何がどう進化して「爆速化」したのか？

それでは、LTX 2.5の技術的なコア進化ポイントと、実際の生成における特徴を詳しく見ていきましょう！

1.　新規ディフュージョン・ビデオ・デコーダー ＆ 圧倒的な「3倍速」生成

LTX 2.5では、新しい仕組みの動画デコーダーを採用したことで、とにかく生成スピードが爆速になり、しかも高画質化も同時に実現！操作もシンプル＆マシンパワーが少し控えめでもしっかりローカルで動かせる、というところが最大の進化ポイントです。

2.　Gemma 4 12Bベースの言語バックボーン ＆ 短文プロンプトの優位性

3.　Native Multishot（ネイティブ・マルチショット生成）

LTX 2.5では、テキスト理解をさらに進化させ、短くシンプルなプロンプトだけで高品質な動画生成ができるようになりました。さらに、ひとつの動画内でキャラクターや背景の一貫性もばっちり！詳しくはスライドで解説します。

4.　Dynamic Fidelity Renderingと実際のカメラ制御・質感表現

5.　ネイティブ縦型動画（1080×1920）とマルチモーダル出力

LTX 2.5は、シーンごとに必要な計算量を自動で調整できるダイナミックレンダリング機能を持っています。これにより、動きや細部にこだわった動画でも無駄なく高画質＆高速生成ができるんです！縦型動画もスマホ向けに初めから学習済みで、映像と音声の出力まで一括で完了！めちゃくちゃ実用的な進化です。

🔄 LTX 2.3との互換性：過去の「LoRA資産」はそのまま使える？

LTX 2.5は、前バージョン（LTX 2.3）用に作ったLoRAやIC-LoRA資産が、そのままほとんど問題なく使えちゃうんです！面倒な作り直しや再学習は基本的に不要なので、既存のデータをすぐ活かせるのが嬉しいポイントです！

🥊 徹底比較！ LTX 2.5 vs MiniMax H3

今もっとも話題沸騰中の生成AI動画モデル、「LTX 2.5」と「MiniMax H3」を実際に使い分けたい方のために、ポイントごとに徹底比較してみました！

ざっくり言うと、"とにかく速く作りたいならLTX 2.5"、"最高品質や細かなコントロール重視ならMiniMax H3"という使い分けがオススメです。

ということでここからは、その LTX 2.5 統合ワークフロー を無料AIツールのComfyUIから簡単に使っていく方法についてハンズオンで解説していきたいと思います！

🌟 今回の「LTX 2.5 統合ワークフロー」の凄まじい特徴まとめ

今回の動画操作で実演したワークフローは、 「誰でも迷わず1クリックで最高品質の動画を作れる手軽さ」 と 「プロの高度な技術・高速化ロジック」 を完璧に両立させた、まさに決定版と言える構成になっています！

一言でいうと、「迷わず簡単に最高クオリティ」が実現できる内容です！

今回もローカル環境や

Runpodなどのクラウド環境でも動かせるようにやっていきたいと思います。

ちなみに、初心者の方とか、ComfyUIがちょっと難しそうで自信がないなっていう方のために、こちらでたった1クリックで使い始められる方法を解説しているのでよかったらぜひ参考にしてください！

https://note.com/ai_hakase/n/n9eb2265f98f7

ぜひ、皆さんもこの超高速かつ高画質な動画生成を体験してみてください！　　

ということで、ここからは私のNoteメンバーシップ「 あいらぼ（Ai-Lab） 」の入門者さん限定でやっていきたいと思います！

https://note.com/ai_hakase/n/ncdcda4208fd7

人数制限 を設けているので、気になる方はお早めに以下のURLから入門して続きをご覧ください！

https://note.com/ai_hakase/membership

それでは実際にこちらのワークフローを説明したりお配りしたりしていこうかと思います！

まずは、この先に表示されるNoteの限定リンクから、 「Jupyterノートブック」 と 「ワークフローファイル」 の2つをダウンロードしてください！

• ローカル環境で実行する方 → 「ワークフローファイル」のダウンロードだけで大丈夫です！ただし、セットアップでつまずいてしまった場合は、どちらかの「ipynb」ファイルを参考にセットアップを進めてください。

• 【推奨】 Runpodで実行する方 → 「ワークフローファイル」と「Rp_run_comfyui_hakase_v〇〇.ipynb」をセットでダウンロードしてください！