音声×動画生成の未来
ついにネイティブ音声生成に対応し、映像表現は次の次元へ。
Fal.aiとPythonを使って、その実力を今すぐ体験しましょう🚀
🎥 今回の参考動画はこちら ▼
1. LTX-2とは？ - 音声同期と高速生成の革命
こんにちは、OKIHIROです。動画生成AI界隈に、また一つ大きな波がやってきました。Lightricks社が開発するモデルの最新版、LTX-2です。
これまでの動画生成モデルでは、映像を作った後に別のAIで効果音やBGMを生成して合成するのが一般的でした。しかし、今回紹介するLTX-2の最大の特徴は、「ネイティブオーディオ生成」に対応している点です💡
つまり、プロンプトから映像と音声を同時に、かつ整合性を持って生成できるのです。さらに動画内で紹介されている通り、モデルはオープンソースとして公開されており、Fal.aiなどのプラットフォーム経由で高速（Distilledモデルなら30秒未満！）に利用可能です。
本記事のゴールは、Pythonを使ってこのLTX-2を動かし、音声付きの動画を実際に生成することです。それでは、構築を始めましょう🚀
2. 必要な準備（Fal.ai環境構築）
今回は、GPUサーバーを自分で管理する必要がないサーバーレス推論プラットフォームFal.aiを使用します。非常に高速で、APIも使いやすいためおすすめです。
Fal.aiのアカウントとAPIキー
まず、Fal.aiに登録し、APIキーを取得してください。これだけで準備の8割は完了です。
Pythonライブラリのインストール
次に、公式のPythonクライアントライブラリをインストールします。ターミナルで以下のコマンドを実行してください。
pip install fal-clientインストールが完了したら、環境変数にAPIキーを設定します（またはコード内で直接指定も可能ですが、環境変数が安全です）。
export FAL_KEY="your_api_key_here"3. Pythonによる実装・解説
それでは、LTX-2を使って「テキストから音声付き動画」を生成するコードを書いていきましょう。動画内で使用されていたモデルID fal-ai/ltx-2-19b/distilled/text-to-video を使用します。
実装コード（Text-to-Video + Audio）
以下のコードは、カウボーイが歩くシネマティックなシーンを、環境音やBGM付きで生成する例です。
import fal_client
import os
# APIキーの設定（環境変数で設定済みの場合は不要）
# os.environ["FAL_KEY"] = "your_key"
def generate_video_with_audio():
print("動画生成を開始します...🚀")
handler = fal_client.submit(
"fal-ai/ltx-2-19b/distilled/text-to-video",
arguments={
# 生成したい映像のプロンプト
"prompt": "A cowboy walking through a dusty town at high noon, camera following from behind, cinematic depth, realistic lighting, western mood, 4K film grain.",
# 音声生成を有効化（ここが重要です！）
"generate_audio": True,
# 動画のアスペクト比
"aspect_ratio": "16:9",
# フレーム数（動画の長さに関係します）
"num_frames": 154
}
)
# 生成結果の取得
result = handler.get()
if result and 'video' in result:
print(f"生成完了！URL: {result['video']['url']}")
# 必要であればここでダウンロード処理を追加
else:
print("生成に失敗しました。")
if __name__ == "__main__":
generate_video_with_audio()コードのポイント解説
generate_audio: True
このパラメータが今回の肝です。これをTrueにするだけで、LTX-2は映像の内容（カウボーイ、西部劇の雰囲気）を理解し、それにマッチした足音や風の音、BGMを自動生成してくれます。
num_frames
生成する動画の長さを決定します。LTX-2のDistilledモデルは高速ですが、フレーム数が多いほど生成時間は長くなります。テスト時は少なめに設定しても良いでしょう。
4. Image-to-Videoの実装と応用
LTX-2は、静止画を開始フレームとして動画を生成する「Image-to-Video」にも対応しています。動画内の「人形のストップモーション」の例のように、キャラクターにセリフを言わせるような表現も可能です。
Image-to-Video コード例
handler = fal_client.submit(
"fal-ai/ltx-2-19b/distilled/image-to-video",
arguments={
"prompt": "Static close-up. He blinks slowly... (中略) ...He looks into the camera and says warmly: 'Ah... you're right on time.'",
"image_url": "https://your-image-url.com/puppet.png",
"generate_audio": True
}
)プロンプトのコツ
音声生成の品質を上げるには、プロンプト内に「何と言うか（セリフ）」や「どんな音が鳴っているか（環境音）」を具体的に記述するのがポイントです。動画の例では "Ah... you're right on time." とセリフを明記することで、その通りの音声を生成させています💡
5. まとめ
LTX-2は、映像と音声を一つのモデルで完結させる「マルチモーダル生成」の大きな一歩です。特にFal.aiを経由することで、高価なGPUを持っていなくても、数行のPythonコードでこの最新技術を利用できるのは素晴らしいですね。
今回の要点：
- LTX-2はネイティブ音声生成に対応したオープンモデル。
- Fal.aiを使えば、
pip install fal-clientだけでPythonから制御可能。 generate_audio: Trueと詳細なプロンプトで、没入感のある動画が作れる。
ぜひ、あなた自身のアイデアで、音と映像が融合した新しい作品を作ってみてください。未来は、コードを書くあなたの手の中にあります✨
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