LTX 2.3官方IC LoRA实测：多参视频、斗鸡眼与扩图重绘

作者：@AIwood爱屋研究室

LTX 2.3官方IC LoRA实测：多参视频、斗鸡眼与扩图重绘

一句话导读：这期是 AIwood 对 LTX 2.3 官方 IC LoRA 的快速实测，重点看日转夜、老视频上色、抗压缩、去模糊、斗鸡眼、加水、剃胡子、多参参考，以及 Inpainting/Outpainting 工作流到底哪些能用、哪些更像整活。

核心内容：
1. 作者先把官方这批 IC LoRA 的功能拆开看：白天变夜晚、黑白老图老视频上色、抗压缩画质恢复、去模糊、斗鸡眼、添加水效果、多参参考、剃胡子，以及局部重绘和外扩图。使用前需要更新 ComfyUI-LTXVideo 相关插件，才能加载这批模型和工作流。
2. 斗鸡眼 LoRA 属于明显的搞怪功能，把现有视频里的人物眼睛变成对眼，实际生产价值有限，但做短视频玩梗或娱乐效果可以成立。
3. 加水效果比预期更实用。作者示例里在公路旁加入河流和远处瀑布，整体保持了原视频的路面和空间关系，同时新增了水体元素，效果相对自然。
4. 剃胡子 LoRA 的结果也比较直观，可以把示例人物的大胡子去掉。作者后面补充，提示词最好带上 Remove Beard 之类触发词，并描述“光滑、刮干净、无胡茬”等结果，否则触发不一定稳定。
5. 去模糊与之前类似工具效果接近，属于有素材时能用的修复型能力；老视频上色表现被作者评价较好，黑白影像能得到比较自然的颜色，但它主要是上色，不等同于同时做高清修复。
6. 抗压缩能力因为现实素材难找，作者主要参考官方示例，没有做太多自有素材验证；这类能力更适合高压缩、破损或有明显压缩痕迹的视频片段。
7. 多参参考是作者较关注的部分。它可以把角色、道具、动物和场景拼成一张参考图，再让模型生成目标视频；但 LTX 对真人参考的一致性仍然有限，离 Bernini 这类多参考能力还有距离，二次元或辨识度不那么强的角色会更容易成功。
8. Outpainting 可以把 4:3 视频扩展到 16:9 宽屏，工作流里需要设置目标尺寸，例如 1920x1080，并生成灰色遮罩作为扩展区域。Inpainting 则通过遮罩指定要重绘的部分，作者示例用 SAM 3.1 识别人脸区域，再把人脸区域替换成戴墨镜的男人。
9. 工作流层面，普通 LoRA 加在 LTX 2.3 主模型旁，IC LoRA 位置选择具体功能模型；不同功能需要不同触发词和提示词细节。多参参考尤其复杂，要先拼接参考图、必要时去背景，再分别描述上排/下排的角色、道具、动物和场景，最后再写目标动态场景。

适合人群：关注 LTX 2.3、LTXVideo、ComfyUI 工作流、IC LoRA 视频编辑、视频上色修复、多参考生成和扩图重绘的用户。

相关夸克网盘链接：
【lora模型+工作流网盘地址：https://pan.quark.cn/s/0109ba664e09】

补充说明：本文根据授权视频音频转写整理；夸克链接来自视频简介，首屏评论接口使用 fallback 后未发现新的夸克链接。视频简介还提供 HuggingFace 模型集合和 ComfyUI-LTXVideo GitHub 项目页，可结合原视频核对具体节点与工作流版本。