LTXDreamly
Desenvolvido pela Amador1989, LTXDreamly é um modelo de geração de imagens. LTXDreamly is an open-weights image model.
by Amador1989
Ideal para
Como usar LTXDreamly no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da Amador1989. O osFoundry descobre LTXDreamly automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
LTXDreamly é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
LTXDreamly vs modelos semelhantes
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre LTXDreamly
LTXDreamly é gratuito?
LTXDreamly é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar LTXDreamly comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Posso rodar LTXDreamly localmente?
Sim. LTXDreamly é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que LTXDreamly é melhor?
LTXDreamly é bem adequado para text to image.
Como uso LTXDreamly no osFoundry?
Cole sua chave de API da Amador1989 no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua LTXDreamly a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela Amador1989 em 20 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/Amador1989/LTXDreamly