![](\"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/comfyui_ltx23_demo.jpg\"\/)
<\/p>\nAnteriormente, a cria\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos usando redes neurais era prerrogativa de servi\u00e7os em nuvem como Runway ou Luma. Hoje, se voc\u00ea possui uma placa gr\u00e1fica Nvidia moderna, pode gerar v\u00eddeos de alta qualidade diretamente no seu computador. Neste post, vou explicar como configurar a gera\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo local usando ComfyUI<\/b> e o modelo LTX-2.3<\/b> efetivo.<\/p>\n
<\/p>\n
Para trabalhar, precisaremos de:
\n– ComfyUI:<\/b> uma interface poderosa com uma arquitetura baseada em n\u00f3s que permite personalizar de forma flex\u00edvel o processo de gera\u00e7\u00e3o.
\n– LTX-2.3:<\/b> Um modelo moderno da Lightricks, otimizado para criar v\u00eddeos suaves e detalhados com requisitos de mem\u00f3ria de v\u00eddeo relativamente moderados.<\/p>\nRequisitos de hardware<\/h2>\n
Gerar v\u00eddeo \u00e9 um processo que consome muito mais recursos do que trabalhar com imagens:
\n– Placa de v\u00eddeo (GPU):<\/b> Nvidia RTX com 8 GB VRAM \u00e9 o m\u00ednimo necess\u00e1rio para uma resolu\u00e7\u00e3o de 768×512. Para uma opera\u00e7\u00e3o confort\u00e1vel e resolu\u00e7\u00f5es mais altas, \u00e9 altamente desej\u00e1vel ter de 16 a 24 GB de VRAM.
\n– Mem\u00f3ria de acesso aleat\u00f3rio (RAM):<\/b> m\u00ednimo 32 GB. Modelos de v\u00eddeo e VAEs ocupam muito espa\u00e7o durante o download.
\n– Espa\u00e7o em disco:<\/b> cerca de 500 GB para o pr\u00f3prio modelo e componentes relacionados.<\/p>\nConfigura\u00e7\u00e3o e inicializa\u00e7\u00e3o<\/h2>\n
O processo de lan\u00e7amento do LTX-2.3 no ComfyUI \u00e9 o seguinte:
\n1. Atualize o ComfyUI:<\/b> O modelo \u00e9 relativamente novo, portanto, certifique-se de ter a vers\u00e3o mais recente da interface instalada.
\n2. Fluxo de trabalho de instala\u00e7\u00e3o:<\/b> A maneira mais f\u00e1cil \u00e9 encontrar um modelo JSON pronto para v\u00eddeo LTX. O modelo requer n\u00f3s espec\u00edficos para trabalhar com espa\u00e7o latente de v\u00eddeo.
\n3. Prompt e par\u00e2metros:<\/b> Insira uma descri\u00e7\u00e3o da cena em ingl\u00eas. Observe que o LTX-2.3 entende bem o movimento (por exemplo, “a c\u00e2mera orbita”, “movimento r\u00e1pido”).<\/p>\nPor que escolher LTX-2.3?<\/h2>\n
O LTX-2.3 \u00e9 not\u00e1vel porque oferece resultados compar\u00e1veis \u200b\u200baos servi\u00e7os de nuvem propriet\u00e1rios, mas \u00e9 executado localmente. Isso lhe d\u00e1:
\n– Privacidade total:<\/b> seus prompts e v\u00eddeos gerados n\u00e3o v\u00e3o para servidores de outras pessoas.
\n– Controle:<\/b> voc\u00ea pode experimentar a taxa de quadros (FPS), a resolu\u00e7\u00e3o e a intensidade do prompt sem ter que pagar por cada tentativa.<\/p>\n
A gera\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo local ainda est\u00e1 em desenvolvimento ativo e o LTX-2.3 \u00e9 uma excelente entrada no mundo da \u201cHollywood dom\u00e9stica\u201d.<\/p>\n
https:\/\/github.com\/comfyanonymous\/ComfyUI<\/a> Anteriormente, a cria\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos usando redes neurais era prerrogativa de servi\u00e7os em nuvem como Runway ou Luma. Hoje, se voc\u00ea possui uma placa gr\u00e1fica Nvidia moderna, pode gerar v\u00eddeos de alta qualidade diretamente no seu computador. Neste post, vou explicar como configurar a gera\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo local usando ComfyUI e o modelo LTX-2.3 efetivo.Continue reading “Gera\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo local: ComfyUI e LTX-2.3”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[61],"tags":[],"class_list":["post-4362","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-techie","entry"],"translation":{"provider":"WPGlobus","version":"3.0.2","language":"pt","enabled_languages":["en","ru","zh","de","fr","ja","pt","hi"],"languages":{"en":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"ru":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"zh":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"de":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"fr":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"ja":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"pt":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"hi":{"title":true,"content":true,"excerpt":false}}},"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4362","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4362"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4362\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4362"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4362"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4362"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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