测试结论：LTX-2 在 LoRA 适配下的表现（对比 Wan2.2）
1) 速度表现：确实很快
在本次测试中，LTX-2 在加载 LoRA 后的生成速度非常突出：
- 出片速度快、迭代成本低
- 适合快速试错、跑大量版本、做“先看大概效果”的预览型工作流
如果你的目标是高频率产出、快速筛选创意方向，LTX-2 的速度优势是明显的。
2) 画质与稳定性：Distilled / FP8 明显落后 Wan2.2 一个档次
但在使用 distilled 或 FP8 配置时，LTX-2 的最终效果整体会“软一层”，与 Wan2.2 相比差距比较直观：
- 细节更糊、纹理更弱，整体质感容易偏“塑料感/简化感”
- 动作与镜头的一致性更差，容易出现“看起来像视频，但不够像真实拍摄”的观感
- 人物面部与身体的细节稳定性不足，观众一眼就能感到“不够高级”
综合来说：distilled / FP8 的 LTX-2 输出效果，比 Wan2.2 至少低一个级别。
3) 能力定位：更像“会说话的视频生成模型”
在实际使用体验上，LTX-2 的强项更集中在：
- 角色能动起来、能对口型或呈现“讲话”的感觉
- 输出节奏快，适合做“人物说话 + 基础表演”的内容
但如果期待的是：更真实、更电影感、更稳定的高质量视频，尤其是复杂镜头、复杂动作、复杂人物交互，LTX-2 在当前配置下很难达到 Wan2.2 的层级。
因此它更像是一个：能把人“动起来、说起来”的模型，而不是追求顶级画质与严谨一致性的“主力电影生成模型”。
4) 常见瑕疵：字幕混乱 + 人体结构崩坏
测试中还观察到一些比较典型、且会直接影响可用性的缺陷：
- 字幕相关问题：字幕容易不稳、错位、乱跳或不可控（需要额外手段修正或后期接管）
- 人体结构错误（比较致命）：
- 多只手、手指数量异常
- 多个乳房等解剖结构错误
这些问题会让成片在“第一眼可信度”上直接掉档，尤其在人物近景或镜头停留较久时更明显。