ComfyUIでLTX-2のControlNet LoRAを試してみた

ControlNet用モデルというよりはLoRAで再現してるった感じですが、LTX-2でControlNetできるみたいなので、試してみます。

これまでのLTX-2との闘いの歴史も置いておきます。

I2Vの初版。

I2Vの改善版。

I2Vの改善版v2。

A+I2Vの初版。

A+I2Vの改善版。

V2V+Aの初版。

環境

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

構築手順

以下のコマンドでインストールして、ComfyUIを再起動してください。

モデル

ltx-2-19b-dev-fp8.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\checkpoints」に配置
ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\latent_upscale_models」に配置

gemma_3_12B_it.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\text_encoders」に配置

ltx-2-19b-distilled-lora-384.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\loras」に配置

ltx-2-19b-ic-lora-pose-control.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\loras」に配置

ltx-2-19b-ic-lora-canny-control.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\loras」に配置

ltx-2-19b-ic-lora-depth-control.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。

openposeのワークフローになっています。

生成結果

生成結果は以下です。
CPUメモリは82GB、VRAMは24GB前後で、生成時間は６分から９分ぐらいです。

depthを試す場合は、LoRAとワークフローの一部を変更します。

生成結果は以下です。

cannyを試す場合も、LoRAとワークフローの一部を変更します。

生成結果は以下です。

感想

LTX-2でよく見る粗が激減している印象があります。
upscaleとして使えなくもないですね。