课程 5:将官方 LTX-2.3 工作流改造成 GGUF 主模型工作流
1. 本节目标
说明如何使用官方 Image to Video (LTX-2.3) 模板作为基础,并将主模型替换为 Sulphur-2 GGUF。
本节是本次实践的核心。
2. 背景说明
官方 LTX-2.3 图生视频模板默认使用:
text
ltx-2.3-22b-dev-fp8.safetensors
它一般通过普通 checkpoint loader 加载,例如:
text
Checkpoint加载器(简易)
CheckpointLoaderSimple
但本次实际想使用的是:
text
sulphur_dev-Q3_K_M.gguf
GGUF 模型不能用普通 checkpoint loader 加载,需要使用:
text
Unet Loader (GGUF)
所以官方模板不能完全原样使用,需要修改模型加载部分。
3. 前置条件
确认以下内容已经完成:
ComfyUI-GGUF已安装ComfyUI-LTXVideo已安装sulphur_dev-Q3_K_M.gguf已放入models/unet/- LTX-2.3 官方模板依赖模型已下载
- ComfyUI 已重启
4. 加载官方 LTX-2.3 Image to Video 模板
在 ComfyUI 中打开模板,搜索:
text
LTX-2.3
Image to Video
加载后,先不要直接运行。
5. 外层模型选择
在外层 Image to Video (LTX-2.3) 节点中确认以下模型能选到:
text
ckpt_name = ltx-2.3-22b-dev-fp8.safetensors
distilled_lora = ltx-2.3-22b-distilled-lora-384.safetensors
text_encoder = gemma_3_12B_it_fp4_mixed.safetensors
latent_up... = ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.1.safetensors
说明:
虽然主模型后面会替换成 GGUF,但模板本身仍然依赖这些下拉项。如果缺失,可能会出现 Value not in list 报错。
6. 进入模板内部
点击外层节点右上角的展开按钮,进入内部工作流。
找到模型加载区域,一般能看到:
text
Checkpoint加载器(简易)
LoRA加载器(仅模型)
原始连接通常是:
text
Checkpoint加载器(简易) 的 模型输出
→ LoRA加载器(仅模型) 的 模型输入
7. 添加 GGUF 加载节点
在模型加载区域附近右键,搜索:
text
GGUF
添加:
text
Unet Loader (GGUF)
在模型下拉框中选择:
text
sulphur_dev-Q3_K_M.gguf
8. 替换主模型连接
断开原连接:
text
Checkpoint加载器(简易) 的 模型输出
→ LoRA加载器(仅模型) 的 模型输入
改为:
text
Unet Loader (GGUF) 的 模型输出
→ LoRA加载器(仅模型) 的 模型输入
注意:
- 不要删除原来的 checkpoint loader。
- 不要乱动 CLIP / VAE 相关线。
- 本次只替换"主模型"输入。
9. 为什么不直接删除官方 checkpoint loader
因为官方模板内部可能还通过它或其他外层参数维持工作流完整性。
更稳妥的做法是:
text
保留原节点
只改主模型流向
等工作流完全理解后,再考虑精简。
10. 成功判断
如果连接后运行工作流能够进入采样阶段,说明 GGUF 主模型已经参与工作流。
如果能最终输出视频,说明:
text
Sulphur-2 GGUF + LTX-2.3 I2V 模板改造
成功。
11. 注意事项
注意 1:不要用 Load Checkpoint 加载 GGUF
错误:
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Load Checkpoint → sulphur_dev-Q3_K_M.gguf
正确:
text
Unet Loader (GGUF) → sulphur_dev-Q3_K_M.gguf
注意 2:节点中文名称可能不同
中文界面中:
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LoRA加载器(仅模型)
自定义采样器(高级)
LTXV分离音视频潜空间
这些都需要结合节点功能判断。
注意 3:GGUF 模型切换很方便
后续测试 10Eros 时,只需要在 Unet Loader (GGUF) 中把:
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sulphur_dev-Q3_K_M.gguf
切换为:
text
10Eros_v1-Q3_K_M.gguf
即可复用工作流。
12. 本节结论
官方 LTX-2.3 模板可以作为结构基础,但主模型加载部分要改为 GGUF。
核心连接是:
text
Unet Loader (GGUF)
→ LoRA加载器(仅模型)
→ 后续采样流程