WaveSpeedAI LTX 2 19bがWaveSpeedAIに登場
Wavespeed Ai Ltx.2 19b Image To Video を無料で試す静止画像をシンクロナイズされたオーディオで生きた物語に変えよう
静止画像とダイナミックなビデオの間のギャップは、長い間、クリエイティブなボトルネックでした。過去1年間、画像からビデオへの AI モデルが登場していますが、ほとんどが無音のクリップを提供しており、別のオーディオ制作ワークフローが必要でした。本日、WaveSpeedAI はLTX-2 19B Image-to-Videoをお届けします。これは初の DiT ベースのオーディオ-ビデオ基盤モデルで、シンクロナイズされた音声とモーションを単一パスで生成し、クリエイターがビジュアルコンテンツをアニメーション化する方法を変革します。
LTX-2 が異なる理由
LTX-2 は生成 AI における根本的なアーキテクチャの飛躍を示しています。190 億パラメータの Diffusion Transformer(DiT)アーキテクチャに基づき、このモデルは単に画像をアニメーション化するだけではなく、完全なオーディオ-ビジュアル体験を調整します。Lightricks によって開発され、2026 年 1 月にオープンソース化された LTX-2 は、ビデオとオーディオ生成パイプラインの従来の分割を排除します。
参照画像をアップロードして必要なモーションを説明すると、LTX-2 は元の構図(被写体、フレーミング、ライティング)を保持しながら、自然な動きと文脈に応じた音を生成します。雨音は落ちる雫に応じて現れます。ジャズ音楽は仮想ミュージシャンが演奏する際に流れます。群衆の音声はアニメーション化されたキャラクターが相互作用するにつれて高まります。オーディオは後から追加されるのではなく、同じシーン理解に基づいて、ビジュアルと共に生成されます。
主な機能
高フレームレートでのネイティブ 4K 出力
LTX-2 は WaveSpeedAI で最大 1080p の解像度をサポートし、基盤となるモデルではネイティブ 4K 機能があります。最大 50 フレーム/秒で生成でき、放送規格に適合する滑らかでプロフェッショナルなモーションが実現します。
柔軟な期間制御
5 〜 20 秒の長さのクリップを作成します。ソーシャルメディア投稿、製品デモ、マーケティングスポット、ナレーティブシーケンスに十分な長さで、手動でのつなぎ合わせは必要ありません。
あらゆるワークフロー向けの 3 つの解像度階層
- 480p: $0.06/5 秒の高速反復—異なるモーションプロンプトの迅速なプロトタイプ作成とテストに最適
- 720p: $0.08/5 秒のバランスの取れた品質とコスト—ほとんどの本番作業のデフォルト選択
- 1080p: $0.12/5 秒の最大詳細度—最終成果物と高級コンテンツに最適
入力構図の保持
画像を再解釈するモデルと異なり、LTX-2 は元のビジュアルに対する忠実性を維持します。ブランド資産、製品写真、一貫性が重要なあらゆるシナリオで信頼できます。
自動オーディオ同期
音はビジュアルモーションとプロンプトコンテキストに基づいて生成されます。プロンプトで特定のオーディオキュー(「雨」、「ジャズピアノ」、「海の波」)を説明するか、モデルにアクションから環境音を推測させます。
実際の応用例
製品マーケティング
微妙なモーションと環境音で製品写真をアニメーション化します。時計の文字盤が輝き、秒針が動きます。飲料が現実的な液体物理演算と音で注がれます。静止製品写真は、追加のオーディオ制作コストなしに魅力的なビデオ広告になります。
ソーシャルメディアコンテンツ
静止投稿をアニメーション化されたコンテンツに変換し、混雑したフィードで注目を集めます。ポートレート写真はリアルで生きたような動きを得ます。風景写真は自然なモーションと環境音で活気づきます。コンテンツクリエイターはビデオ編集の専門知識がなくても、より魅力的なマテリアルを制作できます。
ブランドストーリーテリング
ストーリーボードフレームと コンセプトアート がアニメーション化されたプレビューになります。マーケティングチームは本番前にキャンペーンを可視化できます。エージェンシーはクライアントにモーションコンセプトをより速く、従来のアニマティクスよりも手頃な価格で提示できます。
教育コンテンツ
図、歴史的写真、指導画像をアニメーション化します。静止解剖図は回転する 3D スタイルのアニメーションになります。歴史的写真は過去を生き生きとさせる微妙な動きを得ます。複雑な概念はモーションを通じてより魅力的になります。
ポートレートアニメーション
自然な顔の動き、まばたき、環境音を備えたヘッドショットとポートレートを生き生きさせます。プロフェッショナルフォトグラファーはアニメーション化されたポートレートをプレミアム製品として提供できます。個人写真は追加された次元で思い出に残る記念品になります。
WaveSpeedAI で始める
WaveSpeedAI は LTX-2 19B をシンプルな REST API を通じてアクセス可能にします。GPU インフラ、コールドスタート、複雑なセットアップは不要です。基本的なワークフローは次の通りです:
import wavespeed
output = wavespeed.run(
"wavespeed-ai/ltx-2-19b/image-to-video",
{
"image": "your-image.jpg",
"prompt": "gentle rain falling, ambient nature sounds",
"resolution": "720p",
"duration": 10
}
)
print(output["outputs"][0]) # シンクロナイズされたオーディオを備えたビデオ URL
ベストプラクティス:
- 480p 解像度で始めて、異なるモーションプロンプトを実験し、適切なアニメーションスタイルを見つけます
- 最適な結果を得るために、高品質、シャープ、適切に露出された画像を使用します
- モーション説明は焦点を絞ってください。1 つのプロンプトあたり 1 つの明確なアクションで、より良い時間的一貫性が得られます
- 特定の音が必要な場合はオーディオキューを指定します(「ジャズピアノ」、「都市交通」、「海の波」)
- プロンプトの変更の効果を分離する場合、固定シード値を使用します
- クライアントレビューは 720p にスケールアップし、最終配信は 1080p にします
モデルは通常、10 秒のクリップを 1 分以下で生成し、期間と解像度に基づいてコストは直線的にスケーリングします。720p での 15 秒のビデオはわずか $0.24 かかります。従来のビデオ制作や、競合プラットフォームから複数の短いクリップを連結するよりもはるかに安価です。
これが今重要な理由
画像からビデオへの生成は過去 1 年間で急速に進化していますが、ほとんどのモデルは無音出力を提供しています。クリエイターは別々のワークフローを余儀なくされてきました。ビデオを生成してから、後処理でオーディオを追加します。LTX-2 の統合アプローチはこの計算を変更します。
最近のパフォーマンス分析によると、LTX-2 のビジュアル忠実度は競合する多くのモデルを上回り、計算効率を維持しています。DiT アーキテクチャ(ジョイント オーディオ-ビジュアル生成の最先端研究から適応)により、モデルは空間関係を理解し、一貫したモーション生成とマッチしたオーディオキューを実現できます。
エンタープライズユーザーにとって、LTX-2 のオープンソース基盤は透明性と長期的な実行可能性を意味します。個別のクリエイターにとって、WaveSpeedAI のインフラストラクチャは 190 億パラメータモデルをローカルで実行する複雑さを排除し、予測可能な価格設定で即座の推論を提供します。
妥協なしで本番対応
LTX-2 は実験的プレビューではありません。これは広範な最適化を備えた本番対応モデルです。基盤となるアーキテクチャは NVIDIA ハードウェア向けに量子化および最適化されており、モデルサイズを約 30%削減し、以前のバージョンと比べて推論速度を最大 2 倍向上させています。
コスト効率を比較すると、WaveSpeedAI で LTX-2 を使用して 60 秒のナレーティブを生成することは、従来のクラウドビデオプラットフォームで 6 つの 10 秒クリップを作成するコストの約 50%少なく、シンクロナイズされたオーディオが含まれています。
今日から作成を開始
静止画像は始まりに過ぎません。WaveSpeedAI の LTX-2 19B を使用すれば、すべての写真は自然な音を備えたアニメーション化されたシーケンスの可能性のポテンシャルになります。ソーシャルコンテンツ、マーケティング資材、またはナレーティブプロジェクトを制作しているかどうかにかかわらず、このモデルは制作タイムラインを数時間から数分に短縮します。
画像をアニメーション化する準備はできていますか?
https://wavespeed.ai/models/wavespeed-ai/ltx-2-19b/image-to-video で LTX-2 19B Image-to-Video にアクセスできます
コールドスタートなし。インフラなし。個別のオーディオ制作なし。静止画像からの高速で手頃な価格のシンクロナイズされたオーディオ-ビデオ生成。シンプルな API 呼び出しで利用可能です。





