이미지 생성 AI의 시대를 넘어, 이제는 비디오 생성 AI의 시대가 본격화되었습니다. 그 중심에는 최근 공개된 LTX 2.3이 있습니다. 내 컴퓨터로 AI 동영상을 만들 수 있는, LTX 2.3 관련 검색한 모든 내용을 정리해 드립니다.
1. LTX 2.3, 언제 출시되었나?
LTX 2.3은 2026년 2월 말에 공식적으로 배포되었습니다. 개발사인 Lightricks는 이번 업데이트를 통해 영상의 '일관성(Consistency)'과 '물리적 사실감'을 극대화했으며, 특히 오디오-비디오 동기화 성능이 크게 향상되었다고 밝혔습니다.
2. 사람들의 전체적인 평은? "오픈 소스의 Sora급 귀환"
- 압도적인 프레임 일관성: 인물의 움직임과 배경의 고정력이 매우 뛰어납니다.
- 지시어 이해력: 구글의 Gemma 3 12B 모델을 엔진으로 사용하여 복잡한 문장도 정확히 영상으로 구현합니다.
- 로컬 구동의 자유: 클라우드 비용이나 검열 없이 내 PC에서 자유로운 창작이 가능하다는 점에 열광하고 있습니다.
- 단점: 여전히 세심한 손가락 표현이나 글자 표현은 아쉽다고 합니다.
3. 내 컴퓨터에서 만들 수 있나? 권장 사양은?
나만의 AI는 훌륭한 그래픽카드가 필요합니다. 특히 그래픽 카드에 장착된 메모리(이하 VRAM)가 높을수록 원활하죠. 비디오 생성을 위해서는 비디오 생성을 담당하는, 이 포스팅의 주인공 LTX2.3 외에도 감독(우리 스스로)가 하는 말을 세심하게 알아들을 수 있는 거대 언어 모델(이하 LLM)이 추가로 필요합니다. 두가지 모델을 동시에 처리해야 하므로 높은 VRAM이 필수입니다.
- 최소 사양 (VRAM 16GB): RTX 4060 Ti 16G, 4070 Ti Super 16G 이상. * GGUF 양자화 모델을 사용하여 모델 간 스왑(Swap) 방식으로 구동 가능합니다. 프롬프트 해석(Gemma 3)이 끝나고 실제 생성(LTX 2.3)으로 넘어갈 때 약 20~30초간 진행률이 멈춘 것처럼 보일 수 있습니다. 이는 시스템 메모리에서 그래픽카드로 모델을 옮기는 과정이므로 오류가 아니니 기다려야 합니다.
- 권장 사양 (VRAM 24GB): RTX 3090, 4090. * 메인 모델과 텍스트 인코더를 동시에 VRAM에 올려 대기 시간 없는 쾌속 생성이 가능합니다.
- 시스템 RAM: 모델 오프로딩을 위해 32GB 이상 권장.
4. ComfyUI 설치 및 Unsloth GGUF 모델 세팅 가이드
① ComfyUI 설치하기
- Windows 포터블 버전: GitHub Releases에서 최신 v7z 다운로드
- GitHub 저장소: Comfy-Org/ComfyUI
② 핵심 모델 다운로드 (Unsloth 최적화 GGUF 버전)
가장 효율적인 Unsloth 모델들을 아래 경로에 배치하세요.
-
메인 모델 (LTX 2.3 22B GGUF):
- unsloth/LTX-2.3-GGUF
- 파일:
ltx-2.3-22b-dev-Q4_K_M.gguf - 경로:
ComfyUI/models/checkpoints/
-
텍스트 인코더 (Gemma 3 12B IT GGUF):
- unsloth/gemma-3-12b-it-GGUF
- 파일:
gemma-3-12b-it-Q4_K_M.gguf - 경로:
ComfyUI/models/text_encoders/
-
VAE 모델:
- Lightricks/LTX-Video
- 파일:
VAE/diffusion_pytorch_model.safetensors - 경로:
ComfyUI/models/vae/(파일명을ltx_vae.safetensors로 변경 권장)
③ 필수 커스텀 노드
- ComfyUI-Manager: 노드 설치 관리자
- ComfyUI-GGUF: GGUF 포맷 로딩용 (Unet/Clip 로더 사용 시 필수)
- ComfyUI-LTXVideo: LTX 전용 샘플러 지원
5. 그래픽카드가 너무 비싸요
LTX 2.3에 대해 검색한 내용들을 모아 공유드렸습니다. 하지만 저도 최소사양에 못 미치는 시스템을 운용중이라, 실제 모델 사용 후기는 언젠가 시스템 업그레이드를 하고나서야 공유드릴 수 있을 것 같아요. 언젠가 다음번에 후기로 찾아뵙겠습니다! 읽어주셔서 감사합니다.
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