如何快速上手crt-animation-terminal-ltx-2.3-lora：5分钟创建复古CRT视频特效

【免费下载链接】crt-animation-terminal-ltx-2.3-lora项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/lovis93/crt-animation-terminal-ltx-2.3-lora

crt-animation-terminal-ltx-2.3-lora是一款基于LTX-2.3 22B模型的开源LoRA插件，能帮助用户快速生成具有80年代末90年代初复古CRT显示器风格的视频特效，包括扫描线、荧光粉 glow、色差、桶形畸变、抖动、信号噪声和低帧率动画效果。

📥 一键安装步骤

1. 克隆项目仓库

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/lovis93/crt-animation-terminal-ltx-2.3-lora

2. 获取LoRA模型文件

项目提供两个训练 checkpoint：

• crtanim_4000.safetensors：4000步训练，适合更流畅的动态效果
• crtanim_10000.safetensors：10000步训练，文本更清晰，结构更锐利（推荐使用）

直接将文件复制到ComfyUI的LoRA目录：ComfyUI/models/loras/，无需额外转换。

✨ 基础使用指南

触发关键词

所有提示词必须以crtanim,作为开头，这是激活LoRA效果的关键。

推荐参数设置

• 视频尺寸：1024×1024（匹配训练比例）
• 帧数：121帧
• 帧率：24fps
• 禁用提示扩展：enable_prompt_expansion: false
• 自定义负面提示：覆盖默认负面提示，避免包含"text, on screen text, titles"等影响文本显示的关键词

🎨 提示词配方

遵循以下结构创建提示词：crtanim,+ CRT美学 → 色彩方案 → 动画风格 → 主体 → 构图 → 文本内容 → 情绪

示例提示词：

crtanim, a CRT aesthetic with scanlines, green phosphor glow, bloom, chromatic aberration, a terminal typing out exactly "$ ls -la" character by character in glowing green blocky pixel font, a blinking cursor below, static centered composition, low choppy frame rate, hacker mood.

🚀 在fal平台使用

使用以下curl命令调用API：

curl --request POST \ --url https://fal.run/fal-ai/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora \ --header "Authorization: Key $FAL_KEY" \ --header "Content-Type: application/json" \ --data '{ "prompt": "crtanim, a dense CRT terminal typing \"$ claude --continue\" in glowing green pixel font, scanlines, phosphor glow, low choppy frame rate.", "loras": [{"path": "https://v3b.fal.media/files/b/0a96eb30/QratjdCIjYTgJe6jB47OY_lora_weights_step_10000.safetensors", "scale": 1.0}], "video_size": {"width": 1024, "height": 1024}, "num_frames": 121, "fps": 24, "enable_prompt_expansion": false, "negative_prompt": "blurry, low quality, jpeg artifacts, compression artifacts, watermark, signature" }'

⚠️ 注意事项

• 这是实验性初版，文本渲染和动态效果可能不稳定
• 屏幕文本最好使用短字符串（1-3个单词/短命令）
• LoRA默认倾向于静态构图，如需相机移动需明确说明
• 若需要可读文本，务必覆盖默认负面提示

📊 效果展示

不同训练步数效果对比：

训练步数对终端文本渲染的影响：

📄 许可证

本项目采用Apache 2.0许可证。

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