LTX-2で始めるAI動画生成：Lightricks製動画生成モデルのローカル環境構築と実践ガイド

2026年1月9日

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お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！

先日、チームメンバーから「プロモーション動画を作りたいんですが、デザイナーに依頼すると2週間かかるんですよね」という相談を受けました。「AI動画生成なら数分でプロトタイプが作れるよ」と返したところ、実際にLTX-2をセットアップして試してもらい、当日中にラフ動画が完成。結果的にデザイナーとの打ち合わせに使う素材として活用でき、最終納品までの期間が1週間短縮されました。

この記事では、Lightricksが開発したオープンソース動画生成モデル「LTX-2」のローカル環境構築から実際の動画生成までを、実装手順とともに解説します。

LTX-2とは何か：Lightricks製動画生成AIの特徴

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LTX-2は、イスラエルの写真・動画編集アプリ企業Lightricksが開発したオープンソースの動画生成AIモデルです。2026年1月にGitHub上で公開され、短期間で700以上のスターを獲得しています。

LTX-2の主な特徴

テキストから動画を生成：プロンプト入力だけで短尺動画を自動生成
画像から動画へ拡張：静止画をベースにモーションを付与
ローカル実行可能：クラウドAPIではなく自前のGPU環境で実行できる
Apache 2.0ライセンス：商用利用を含めて自由に使える

競合であるSoraやRunway Gen-3がクラウドベース（従量課金）であるのに対し、LTX-2はローカル環境で無制限に実行できる点が大きなメリットです。

また、Lightricksは以前かFacetuneやVideoleapなどの人気アプリを開発してきた実績があり、動画・画像処理のノウハウが蓄積されています。
アカデミア発のモデルとは異なり、実務での使いやすさを意識した設計がなされているのが特徴です。

公式リポジトリ：https://github.com/Lightricks/LTX-2

他のAI動画生成技術については、HY-Motion-1.0で始める3Dキャラクターアニメーション生成も参考になります。

IT女子アラ美

SoraやRunwayと比べてどれくらいの品質なんですか？

ITアライグマ

商用サービスと比較すると品質差はありますが、プロトタイプ作成には十分ですよ！

ローカル環境構築：必要なハードウェアとセットアップ手順

LTX-2をローカルで動かすための環境構築手順を解説します。

必要なハードウェア要件

GPU：NVIDIA RTX 3090以上（24GB VRAM推奨）
RAM：64GB以上を推奨
ストレージ：モデルファイルで約20GB必要
CUDA：11.8以上

16GB VRAMのGPU（RTX 4080など）でも動作しますが、生成時間が長くなる傾向があります。

クラウドGPUサービス（runpod、Lambda Labs、Google Colab Proなど）を利用すれば、ローカルにGPUがなくても試せます。
runpodのRTX 4090インスタンスなら時間あたり約1ドル程度で利用可能です。

セットアップ手順

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/Lightricks/LTX-2.git
cd LTX-2

# 仮想環境を作成
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 依存パッケージをインストール
pip install -r requirements.txt

# モデルファイルをダウンロード
python scripts/download_models.py

モデルのダウンロードには約20分かかります。完了後、以下のコマンドで動作確認ができます。

# テスト生成
python generate.py --prompt "A cat walking through a garden" --output test.mp4

AIを活用した開発の自動化については、IQuest-Coderで実現する自律型AI開発でも解説しています。

IT女子アラ美

RTX 3090がなくてもクラウドGPUで試せますか？

ITアライグマ

Google Colabやrunpodなどのクラウドサービスでも動かせますよ！

テキストから動画を生成する：プロンプト設計とパラメータ調整

環境構築が完了したら、実際にテキストから動画を生成してみましょう。

基本的な生成コマンド

from ltx2 import VideoGenerator

# モデルを初期化
generator = VideoGenerator(model_path="./models/ltx2_base.pt")

# プロンプトから動画を生成
video = generator.generate(
    prompt="A futuristic city skyline at sunset, flying cars passing by",
    num_frames=48,      # フレーム数（48=約2秒）
    fps=24,             # フレームレート
    width=512,          # 解像度（幅）
    height=512,         # 解像度（高さ）
    guidance_scale=7.5  # プロンプトへの忠実度
)

# 動画を保存
video.save("output.mp4")

プロンプト設計のコツ

具体的なシーン描写：「A cat」より「An orange tabby cat walking through a sunlit garden」の方が良い結果に
カメラワークの指定：「slow zoom in」「tracking shot」などのキーワードを追加
lighting/atmosphere：「golden hour」「neon-lit」などで雰囲気を指定

AI生成の他の活用例としては、gemini-writerで始めるAI小説生成もおすすめです。

IT女子アラ美

プロンプトが長すぎると品質が下がりませんか？

ITアライグマ

50〜100トークン程度が最適です。詳細すぎると破綻しやすくなりますね！

ケーススタディ：プロモーション動画のプロトタイプ作成

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ここでは、実際にLTX-2を使ってプロモーション動画のプロトタイプを作成した事例を紹介します。

状況（Before）

新機能リリースに合わせてティザー動画を作成したい
デザイナーへの依頼は2週間待ち、予算は30万円程度
まずはラフ動画を作って方向性を固めたい

行動（Action）

LTX-2をRTX 4090搭載のワークステーションにセットアップ（Ubuntu 22.04、CUDA 12.1、PyTorch 2.1環境、git cloneからpip installまで約30分）
プロモーション内容に合わせたプロンプトを5パターン作成（「A sleek app interface animation, neon glow, slow zoom in」「Minimalist tech product reveal, white background, tracking shot」など）
各プロンプトで3秒×3パターン=15本の動画を生成（python generate.py --prompt "..." --num_frames 72 --output video_01.mp4、生成時間約1本2分、合計30分）
生成した15本の動画からアーティファクトの少ない3本を目視で選定し、DaVinci Resolve 18でトリミング・テロップ・フェード編集を実施（約30分）
社内Slackの#video-reviewチャンネルで共有し、PM・マーケ・デザイナーの3名からフィードバックを収集（「もう少し明るい雰囲気で」などの具体的な指摘）
フィードバックを基にプロンプトにgolden hour lightingを追加して再生成、最終版のラフ動画を完成

結果（After）

ラフ動画の完成まで半日（約4時間）で完了
デザイナーとの打ち合わせ時に「こういう方向で」と具体的に伝えられるようになり、手戻りが減少
最終的なデザイナー作業は1週間（従来の半分）に短縮
プロトタイプ作成コストは実質ゼロ（電気代のみ）

ローカルLLM環境の構築については、CursorでローカルLLMをセットアップする完全ガイドも合わせてご覧ください。

IT女子アラ美

生成した動画はそのまま商用利用できますか？

ITアライグマ

LTX-2自体はApache 2.0ですが、商用利用時は必ずライセンスを確認してくださいね！

LTX-2の活用シーンと注意点

LTX-2を実務で活用する際のユースケースと、注意すべきポイントを整理します。

活用シーン

プロトタイプ・ラフ動画の作成：本番制作前のイメージ共有に最適
SNS用ショート動画：低コストで量産できる
プレゼン資料への動画挿入：静止画より訴求力が上がる
ゲーム・アプリのアセット生成：背景動画やエフェクト素材として活用

注意点と制限事項

生成時間：3秒の動画でRTX 4090環境で約2分かかる
品質：商用サービス（Sora、Runwayなど）と比べると細部の破綻がある
人物生成：顔や手の表現は苦手で、アーティファクトが発生しやすい
音声なし：動画のみの生成で、音声は別途必要

「本番クオリティ」を期待するのではなく、「アイデア検証・方向性確認のツール」として位置づけることが重要です。

AI支援ツールの導入については、smart-coding-mcpでAIアシスタントにセマンティックコード検索を追加するで解説しています。

本記事で解説したようなAI技術を、基礎から体系的に身につけたい方は、以下のスクールも検討してみてください。

比較項目	DMM 生成AI CAMP	Aidemy Premium
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