ComfyUIでLTX-2.3のVBVR LoRAを試してみた

LTX-2.3用の実験的な Reasoning LoRAがリリースされました。
LLMでいう、thinkingモデル的位置づけと思っています。

もともとはWan2.2向けにリリースされたモデルでしたが、有志の方がLTX-2.3向けにもトレーニングしてリリースされていました。

Wan2.2の時は、大きな動きには向かず、落ち着いた動きを安定させるのに使えました。実験的なモデルのため、そこまで品質は期待できなさそうですが、試してみます。

一応、これまでのLTX-2.3関連の記事も載せておきます。

I2V

FLF2V

FLF2V（Transition LoRA）

I+A2V

I+A2V（ID-LoRA）

V2V（ControlNet LoRA）

V2V（Colorizer LoRA）＋追加モデル

V2VA（動画延長）

環境

OS:Windows 11
GPU:GeForce RTX 4090
CPU:i9-13900KF
memory:128G

構築手順

ComfyUIを最新化してください。

モデル

ltx-2.3-22b-dev.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\checkpoints」に配置
ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\latent_upscale_models」に配置
ltx-2.3-22b-distilled-lora-384.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\loras」に配置

gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\text_encoders」に配置

LTX2.3_Reasoning_V1.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\loras」に配置

ワークフロー

ワークフローは以下です。

LoRAの強度についてですが、civitaiのページには以下をベースに検討するのがよいと記載されています。

• 通常は 0.7～1.0

• より強い追従を狙うなら 1.5～2.0

生成結果

生成結果は以下です。
生成時間は約240秒。
CPUメモリ：98GB
GPUメモリ：43.3GB（VRAM22.5GB+共有メモリ20.8GB）
でした

LoRA強度：1.0

LoRA強度：0.4,0.7,1.5,2.0

LoRAなし

LoRA強度：1.0 10秒

感想

正直、LoRAがあることでの恩恵は感じられないですね。
ズームアウトする映像になっているのと、VBVRにある動きの硬さを感じます。今回のインプットの場合はLoRAなしの方がいいかな。

プロンプトの記載方法もcivitaiには記載されているので、それに準拠できていないのかもです。
実験的なモデルなので、まだまだ未完成という感じですかね。