LTX-2のVRAM要件: 12GB vs 24GB実測チェック (4K@50fps テスト済み)

こんにちは、私は自分のGPUのVRAMを気難しい大家としてキャラクター化した人間です。ちょっと野心的なパーティーを開く瞬間に私を追い出すような大家です。お会いできて光栄です。2026年1月のOOMとの戦いで得た傷跡を皆さんと共有するために来ました。

LTX-2が初めて私をクラッシュさせた時、それは劇的ではありませんでした。ただ静かな「メモリ不足」というボックスと、プリンターの紙詰まりの時に取っておくため息のような感じでした。私は何も無茶をしていませんでした。短いクリップ、基本的なプロンプトでしたが、VRAMの計算は意図など気にしません。気難しい大家はそれを受け入れようとしていませんでした。…信じてください。

過去1週間（2026年1月）、私は12GBのノートパソコンGPU、16GBのデスクトップカード、そして借りた24GBのマシンでLTX-2を実行しながらメモを取り続けました。科学的ではありません。ただ実行、再スタート、そして簡単な質問：VRAMが私の肩をたたく前にどこまで行けるのか？これが一貫して重要でした。

VRAMに影響を与える5つの要因（解像度 / フレームレート / 長さ / 精度 / バッチ）

ここは、ドキュメントだけでなく、実際に感じた短いリストです。

1. 解像度

幅と高さを2倍にするとピクセルがおおよそ4倍になります。LTX-2のようなモデルはそれを即座に感じます。720pから1080pへのステップは、実行を問題ないものから不安定なものに変える段階です。4K？トリックなしですか？それは秘密兵器がぐらつく場所です。

2. フレームレート

フレームレートが高いほど、特定の段階でメモリ内で保持または準備されるフレームが増えます。エッジに近い場合、25fpsから16fpsへの低下は、驚くほどの量のVRAMと一貫性のためのヘッドルームを解放する小さな変更です。数え切れないほど多くの実行を救ったことを告げてください。

3. 長さ（総フレーム数）

長さはすべてを拡張します。一部のパイプラインはフレームをチャンク化し、一部はより大きなコンテキストプールを保持しようとします。いずれにせよ、4～6秒は通常落ち着いています。10～12秒は窮屈になります。20秒は、私が計画を始める場所で、望むのではなく計画を立てます。

4. 精度

fp16はデフォルトの最適な位置です。bf16は24GBボックスで同様でしたが、fp32は使用量が急上昇し、生成の観点からは無意味に感じました。8ビットまたは量子化されたパスが低VRAMで安定している場合、試す価値があります。しかし、私はそれを実験的として扱いました。

5. バッチ/コンテキスト

バッチ処理、マルチシードサンプリング、または長い時間的コンテキストの形式は乗数のように機能します。バッチを1にリセットするのを忘れた時、すぐにそれを支払いました。

小さな注： 効率的な注意/バックエンドを有効にしてください。ビルドがそれらをサポートしている場合。メモリ効率的な注意とページロックI/Oから控えめな勝利を見ました。劇的ではありませんが、実行がひっくり返るのを防ぐのに十分です。

実世界の設定：12GB / 16GB / 24GB GPU

これらはベビーシッターなしで繰り返すことができた設定です。ドライバー、ビルド、そしてシステムが実行しているその他の要因によって異なります。

12GB（ノートパソコン3060クラス）

安定： 576p～720p、5～8秒、16～24fps、fp16、batch=1。
周辺： 控えめな設定で、12～16fpsの1080pを4～6秒以下。
メモ： 最初のステップ中のVRAMスパイクが通常の失敗点でした。プレビューをオフに保ち、他のGPUアプリを閉じることが役に立ちました。

16GB（デスクトップ4080クラス）

安定： 1080p、6～10秒、16～24fps、fp16。
周辺： fpsを低下させたりセグメンテーションを使用したりすれば、1080pで12～15秒。
メモ： これは「それはただ動く」が1080pに適用され始める最初のティアです。それでも、バッチ処理を避けました。

24GB（4090クラス）

安定： 1080p、12～20秒、24fps、fp16、軽度のガイダンス調整の余地あり。
周辺： タイリングまたはセグメント化されたパスを使用した4K：短いクリップには問題ありませんが、オーバーヘッドを感じます。
メモ： 実験のための余裕が必要な場合（マスク、編集、より長いプロンプト）、24GBは落ち着いた感じでした。無駄ではなく、ただ落ち着いていました。

4K@50fps：達成可能か、そして代償は何か

短い答え：はい、しかし私が望んでいた方法ではありません。

LTX-2からの直接4K@50fpsは、VRAMと時間の両方が抗議する場所です。24GBでは、短いバースト以下でしか実行できず、長さを少しでも動かすとすぐに品質が揺らぎ、OOMリスクを見ました。

より良く機能したもの

1080pで生成し、12～16fps、きれいに保つ。
専用アップスケーラー（Topazスタイルまたはオープンな側に住んでいる場合はESRGANバリアント）で4Kにアップスケール。
RIFE/Flowframesスタイルツールを使用してフレームを50fpsに補間。

気づいた取引

最初にアップスケーリングしてから補間するとき、時間的一貫性が保持されました。
補間は柔らかいソープオペラの感触を追加できます。ダイヤルを下げたり、その後少しの粒子を追加したりしてください。
実際に実行された「ネイティブ4K」クリップは、1080p→アップスケールとは比較にならないほど良く見えませんでした。それらはただより長くかかり、より多くクラッシュしました。

それで：達成可能です、はい。ローカルで価値があるか、通常いいえ、クリップが~5秒未満の場合や、単一パスの純粋性が本当に必要な場合を除いて。

低VRAM戦略（タイル/セグメント/低fps）

これらは私が何度も戻ってきたものです。

インテリジェントにタイル化： パイプラインがタイル化された拡散/注意をサポートしている場合は、それを使用してください。シームを隠すために少し重複させます。時間を追加し、VRAMを節約し、16～24GBで4K領域に到達します。
時間でセグメント化： 3～4秒のチャンクをレンダリングしてから、ステッチします。そうです、迷惑ですが、VRAMスパイクを抑え、問題のあるセグメントを再ロールできます。
最初に解像度ではなくfpsを低下させる： 24fpsから16fpsへの移行は、多くの場合、見た目を保持し、メモリを解放しました。短い時間で、解像度の低下を視聴者が気づくのが速いです。
batch=1を保つ： マルチシード実行は素晴らしい：彼らはあなたの問題を2倍にするでしょう。
プレビューをオフにする： ライブプレビューは時々余分なバッファーを保持します。ヘッドレス実行は、私にとってより安定していました。
オンの混合精度、エキゾチック精度オフ： fp16がバランスを保ちました。8ビットパスを最後の手段として扱いました。
可能な場合はオフロード： スタックがKVキャッシュのCPUまたはディスクオフロードをサポートしている場合、速度の代わりに数秒余計に購入できます。

OOMトラブルシューティングフロー

大家が私を追い出す時の迅速なリセット：

プロセスを再起動してVRAMの残骸を消去します。部分的な無料信頼しないでください。
batch=1を設定し、プレビューを無効にし、他のGPUアプリを閉じます。
fpsを16に低下させます。それでも失敗した場合は、解像度を1段階低下させます（1080p→900pまたは720p）。
長さを2～3秒短縮します。再度テストします。
利用可能な場合は、タイル化/セグメント化されたレンダリングを有効にします。
fp16がオンであることを確認します。必要であることを知っている場合を除いて、bf16/fp32を避けてください。
最初に失敗し続ける場合、ピークが高すぎます（解像度/コンテキスト）。遅く失敗する場合、それはおそらく長さ/コンテキストの成長です。
最後の手段：より多くのVRAMを持つクラウドGPUに切り替え、レンダリングを完了してから、地元に戻ります。

GPUティアの推奨事項

購入または借用するものを決定している場合：

12GB： ドラフト、576p～720p、迅速なアイデア出し、短いソーシャルカット向けに最適です。多くのセグメント化を行う予定です。
16GB： ~10秒以下の1080pワーク向けの優れた日常運転用。より少ないハック、より多くのフロー。
24GB： より長い1080p、軽度の4K実験、ベビーシッティングなしで高度なオプションを試す場合に快適です。
24GB以上（またはマルチGPUクラウド）： 締め切りが重要な場合や、4Kタイムラインを少ない妥協で推し進めている場合に使用します。

単一のモデルに基づいて購入しません。LTX-2は進化します：タイリングとステッチングの許容範囲は進化しません。

クラウドを使用する場合（WaveSpeed費用比較）

私はシンプルな「WaveSpeed」シートを保ち、サービスではなく、ドルあたりの完成したビデオの分を比較するバックオブザエンベロープ方法です。

推定方法（2026年1月）

クリップターゲットを記録します（例：4K@50fps、10秒）。
1080pでのきれいなローカル実行をタイミング計測してから、アップスケール/補間時間を追加します。
時間単位でクラウドGPUを比較可能な価格設定します。

最近見た典型的なスポットレート

（非常に概算：プロバイダーを確認します）

L4/A10Gクラス：$0.50～$1.20/時間
A100 40/80GB：$1.50～$3.50/時間
H100：$3～$7/時間

例、先週の私の番号

ローカル24GBボックス： 10秒の4K@50fpsパイプライン（1080p生成→アップスケール→補間）には、エンドツーエンドで約14分かかりました。電力と摩耗は価格設定が難しいですが、$0.10～$0.20/実行だと呼びます。
クラウドA100 80GB： 同じパイプラインが約6～8分で完了しました。~$2.50/時間で、実行あたり約$0.25～$0.35です。

それで、その場合の私の「WaveSpeed」ライン：

ローカル： 実行あたり安価、遅い、しかしキューはありません。
クラウド： 実行あたり少し多い、高速、OOMを発見した時にあまり面倒ではありません。

クラウドに切り替える時

締め切り中であり、OOM修正を看護することができません。
より長い1080pまたは何か真剣な4Kパスが必要です。
クラッシュの恐れなく設定を探索したいです。

ローカルに留まる時

短いドラフト、ルックテスト、プロンプト探索。
720p/1080pと6～10秒で問題ありません。

これは私にとって機能しました、あなたの費用とタイミングは異なります。同じ壁に当たっている場合、それは見る価値があります。

VRAMの制限に当たっているか、単にOOM修正をベビーシッティングしたくない場合、WaveSpeedを使用すると、ワークフローを変更せずに大きなクラウドGPUでLTX-2を実行できます。プロンプトと設定を保持します。ハードウェアはボトルネックになるのをやめました。静かな驚き：この方法で実行に価格を設定すると、ローカルで「ネイティブ4K@50」を追いかけるのをやめました。1080pで見た目を正しくしてから、パイプラインに持ち上げさせます。

それで、あなたはどうですか？LTX-2で生き残った最も馬鹿げたOOMクラッシュは何ですか？戦争物語（または勝利ラップ）を以下にドロップしてください。すべてのコメントを読み、トリックを交換するのが大好きです。