ComfyUIでLTX-2.3のOutpaint IC-LoRAを試してみた
インプットの動画に追加領域を生成するためのワークフローとLoRAですね。
This LTX 2.3 Video Outpainting LoRA by @MedOumoumad is no joke. So cool!!!! pic.twitter.com/PPJE0Po6bS
— Purz.ai (@PurzBeats) April 9, 2026
ワークフローやモデルは以下にあります。
一応、これまでのLTX-2.3関連の記事も載せておきます。
I2V
I2V（VBVR LoRA）
FLF2V
FLF2V（Transition LoRA）
I+A2V
I+A2V（ID-LoRA）
V2V（ControlNet LoRA）
V2V（Colorizer LoRA）＋追加モデル
V2V（cameraman LoRA）
V2V（anime2real LoRA）
V2VA（動画延長）
V+V2VA（動画結合）
TimeToMove（TTM LoRA）
動画でも解説してます。
環境
OS:Windows 11
GPU:GeForce RTX 4090
CPU:i9-13900KF
memory:128G
構築手順
以下のカスタムノードをインストールして、ComfyUIを最新化してください。
モデル
ltx-2.3-22b-dev-fp8.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\checkpoints」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
ltx-2.3-22b-ic-lora-outpaint.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。
左のノードに動画をアップロードして、「ImagePad KJ」ノードでの「left」「right」「top」「bottom」の数字で、左右上下のどの領域にどれだけ追加生成するかを指定します。
アウトプットの解像度は「（インプットの動画の幅＋追加した幅）×リサイズの倍率」って感じです。
今回の場合だと以下のイメージです。
横幅：（708+540+540）×0.5=892≒864（たぶんなんかの倍数に丸められてる）
縦幅：1280×0.5=640
このノードについて、あとで少し触れますが、Trueにしていれば、ある程度どんな画像を指定しても影響がないと思います。
生成結果
生成結果は以下です。
生成時間は約５分。
CPUメモリ：77GB
GPUメモリ：38.3GB（VRAM23.5GB+共有メモリ14.8GB）
https://x.com/jun_kongo/status/2045869201953526210?s=20
※動画表示されず
ここをfalseにすると、動画の途中で、追加の領域を埋めるような動画になったりします。
https://x.com/jun_kongo/status/2045869301232697582?s=20
※動画表示されず
感想
便利ですねぇ。
PCスペック的に高解像度は厳しいですが、いろんな動画で試してみたくなりますね。
