LTX 2.3 は検閲されている？ベースモデル・Spicy・LoRA の NSFW テスト

結論：LTX 2.3 は、一般に言われる意味で検閲されているわけではありません。単に学習されていないのです。 当社の API でオープンなベースモデルを LoRA なしで21回実行したところ、拒否もぼかしも別のシーンへの差し替えも一度もありませんでした。L2（中程度のNSFW）は毎回通りました。L3（強いNSFW）は4回中1回だけ通り、成人2人の親密なシーンは毎回、下着姿で描き直されました。上限を決めているのはフィルターではなく、Lightricks がモデルに学習させた内容です。だから解決策は、脱獄ではなく、LoRA、ファインチューニング済みのビルド、あるいは強い冒頭フレームになります。

• ベースの LTX 2.3（LoRA なし）： 拒否なし。L1とL2は書いたとおりに描画。L3はほぼ控えめな仕上がり。親密なシーンと男性のL3リクエストも控えめな仕上がり。
• ベースの LTX 2.3 + コミュニティ製のアダルト LoRA： text-to-video と image-to-video の両方でL3が書いたとおりに描画。親密なシーンは近づいたものの、行為の手前で止まりました。
• LTX 2.3 Spicy（規制なしの LoRA チューニング済みビルド）： L3は3回中3回、親密なシーンは3回中2回（image-to-video のみ）。3つの中で最も安価でもあります。
• LTX 2.3 Spicy LoRA： 同じビルドに、ウェイトを調整できる13個の組み込み LoRA を加えたもの。全結果は LTX 2.3 Spicy LoRA の NSFW テストに掲載しています。

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検閲されているのか、それとも未学習なのか

「検閲」には二つの意味があり、LTX 2.3 に当てはまるのは片方だけです。

フィルターのかかったモデルは、リクエストを拒否するか、こっそり書き換えます。エラーが返る、フレームがぼける、プロンプトと合わない服を着たシーンになる、といった具合です。未学習のモデルはどんなリクエストも受け付けますが、その題材の例をあまり見ていないため、うまく描けません。LTX 2.3 は後者です。当社の実行では拒否は一件もなく、控えめな仕上がりになったクリップの失敗の仕方がその証拠です。下着をつけたままにする、解剖学的なディテールのない体を描く、親密なシーンを二人が並んで横になる場面に変える、といった具合でした。モデルはプロンプトに従おうとして、自分の知っている範囲に戻っているのです。

これはローカルで使っているユーザーの報告とも一致します。LTX 2.3 は検閲されているのかを尋ねる r/StableDiffusion のスレッドでは、アダルト素材をあまり学習していないだけで、拒否はまれかまったくなく、その穴は LoRA やファインチューニング済みのチェックポイントが埋める、というのが大方の見方です。

それでも拒否に遭う人がいる理由

LTX 2.3 をローカルで動かして、誰かが丁寧にリクエストを断る映像が返ってきたなら、拒否したのは動画モデルではありません。多くの ComfyUI ワークフローは、プロンプトをまず LLM のプロンプト拡張に通します。この拡張処理がアダルトな内容に出会うと拒否文を返し、その拒否文が動画モデルの動かすプロンプトになってしまいます。スレッドで定番の対処は、拡張処理をオフにして自分のプロンプトをそのまま送ること、またはこの段階に規制なしの LLM を使うことです。

テキストエンコーダーは別の話です。LTX 2.3 は Gemma で条件付けされており、「abliterated」版の Gemma に差し替えるユーザーもいます。効果があるかは意見が分かれています。拒否の原因がエンコーダーの埋め込みにあることはまれで、主にプロンプトへの忠実度が下がるだけだという報告もあります。ホスト型のエンドポイントでは、どちらの部品も差し替えられません。当社にはプロンプト拡張のオプションがなく、ベースの21回の実行に拒否はありませんでした。

テスト方法

すべてのモデルに使っているのと同じコンテンツのラダーを、服を着た元写真と、登場人物は全員が成人であると明記したテキストプロンプトから実行しました。

• L1 示唆的： ランジェリー、脱げたストラップ。
• L2 中程度： 中程度のNSFW表現。
• L3 強め： 強いNSFW表現、および別枠で男性被写体のリクエスト。
• L4 強烈： 成人2人の親密なシーン。
• L5 極端： 合意の上での拘束、そして映画的なゴア。

クリップは、書いたとおりに返ってきたら書いたとおり、成功したものの依頼より控えめに描かれたら控えめな仕上がり（タスクは完了し、課金される）と数えます。拒否はエラーまたはブロックされたタスクです。すべてのクリップをフレーム単位で判定しました。

設定は同一ではないため、Spicy とベースの小さな差は目安として読んでください。L3が3回中3回に対して4回中1回といった大きな差は、そのばらつきの範囲をはるかに超えています。

レベル別の結果

各セルは、実行した回数のうちの「書いたとおり／控えめな仕上がり」の内訳です。どのモデルでも拒否はありませんでした。

720p・1080p・9:16 での追加5回のベース実行はすべてL2のリクエストで、5回とも書いたとおりに描画されました。

控えめな仕上がりになったベースのクリップは、次のようなものでした。

• L3： image-to-video では、2回ともスリップを脱いだところで下着のまま止まりました。text-to-video では、一方のシードはブリーフのままで通行人が加わり、もう一方はL3が描画されましたが、体の細部は曖昧なままでした。
• L3（男性被写体）： ローブが落ちてブリーフ姿になった例と、text-to-video ではソングになった例。
• 親密なシーン： ベッドの上で下着姿の二人、あるいはビキニボトムのまま一方がもう一方にまたがる姿。行為は描かれませんでした。
• 拘束： image-to-video ではロープと振り上げた道具が描かれました。text-to-video では手首の拘束具は出ましたが、ロープも跡もありませんでした。
• ゴア： image-to-video では激しい血しぶきと倒れ込む姿が描かれました。text-to-video では血だまりが描かれましたが、傷は見えませんでした。

目立つパターンが二つあります。image-to-video は、暴力と拘束で text-to-video より踏み込みました。 モデルが自力では作れない構図を、冒頭フレームが与えるからです。L3については、どちらの経路でも下着の先まで確実には進みませんでした。 これも学習の穴によるものです。

LTX 2.3 に自分の LoRA を追加する

自分の LoRA を載せる先は、ベースモデルです。LTX 2.3 LoRA エンドポイントは、text-to-video と image-to-video のどちらでも1リクエストにつき最大3つの LoRA ファイルを受け付け、それぞれ0〜4の強度を設定できます。Hugging Face のファイルリンクか Civitai のダウンロードリンクを渡せば、ジョブの実行時にファイルが読み込まれます。

テストで変わったこと：

• コミュニティ製のオールインワン型アダルト LoRA（1.94 GB）で結果が変わりました。 両エンドポイントでL3が書いたとおりに描画されました。親密なシーンは、text-to-video では二人ともL3で返り、image-to-video では動きは出たものの下着はつけたままで、行為そのものは描かれませんでした。
• LTX 2.3 向けに学習された LoRA は、強度0.5と1で機能しました。 スタイル LoRA はフォトリアルなプロンプトをクレイアニメ調に、絵画調の LoRA は油絵調に変えました。ファイルなしの同じプロンプトはフォトリアルのままでした。
• 3つの LoRA の同時使用も機能しました。 4つ目は送信時に拒否されます。

機能せず、エラーも出なかったもの：

• Wan 2.1 の LoRA は何も起こしませんでした。 同じシードでファイルなしの場合とほぼ同一のクリップになり、ジョブは完了して課金されました。
• LTX-2（19B）のスタイル LoRA は読み込まれてクリップを変えましたが、スタイルは引き継がれませんでした。 ローカルのユーザーの中には、LTX 2.0 のアダルト LoRA を、汎用の補助として0.15〜0.6あたりの低い重みで 2.3 に使う人もいます。前提にせず、試すべきことと考えてください。

そして、課金なしで即座に失敗したもの：

• ゲート付きの Hugging Face リポジトリ（サーバーはサインインできません）。
• ファイルではなくリポジトリのページへのリンク。
• 2 GiB を超えるファイル。

LoRA を信頼する前に、同じシードでの対照実験をしてください。プロンプトをファイルなしで1回、ありで1回送って比較します。ホスト型 API で自分の LoRA を動かす方法で確認事項を詳しく解説しています。また、LoRA 互換性チェッカーを使うと、そのファイルがどのベースモデル向けに学習されたかが分かります。

ファインチューニング済みのチェックポイントは別物です。 作者が LTX 2.3 の完全に学習された NSFW 版と説明している Sulphur 2 は、ローカル用のチェックポイント丸ごとなので、LoRA のスロットには読み込めません。自分で動かさずに、アダルト向けに学習されたビルドを使いたいなら、それが LTX 2.3 Spicy です。LTX 2.3 Spicy LoRA はさらに一歩進み、13個の組み込み LoRA の中に sulphur と sulphur_v1 という名前の2つが含まれていて、ほかの LoRA と同じように0〜4で重みを調整できます。

LTX 2.3 のベース、Spicy、Spicy LoRA のどれを選ぶか

1クリップの料金

2026年10月10日時点のライブ見積もりによる、5秒クリップ1本の料金です。

ベースのエンドポイントは、秒単価に加えて1リクエストあたり一律$0.06がかかるため、短いクリップでは割高になります。480pの10秒クリップは、ベースで$0.30、Spicy で$0.19です。LoRA を読み込んでも価格は変わりません。ベースで3つの LoRA を使った見積もりは、使わない場合と同じ$0.18でした。クリップの長さは、ベースが5〜20秒、Spicy のビルドが3〜20秒で、解像度は480p、720p、1080pです。

よい結果を得るために

• 画像から始める。 ローカルのユーザーは、アダルトなシーンでは image-to-video が text-to-video よりはるかにうまく扱うと報告しており、当社のラダーも拘束とゴアについては同じ結果でした。被写体、衣装、ポーズは、安く何度でも引き直せる静止画で固めてから動かします。L3に限っては LTX 2.3 Spicy を使ってください。ベースモデルは image-to-video の2回とも下着をつけたままでした。
• 書き直す前に引き直す。 同じプロンプトでも、L3は text-to-video のあるシードでは通り、別のシードでは通りませんでした。長いプロンプトより、2〜3個のシードのほうが多くを教えてくれます。
• 480pで下書きする。 L2は、試したすべての解像度と両方のアスペクト比で通ったので、解像度はコストの選択であってコンテンツの選択ではありません。良いものを720pか1080pで描き直してください。
• 解剖学ではなく動きを書く。 ベースモデルは学習した内容を描きます。カメラの動き、光、しぐさについてのプロンプトは、モデルが持っていないディテールに頼るプロンプトよりもきれいなクリップになります。

よくある質問

LTX 2.3 は無料で使えますか？

重みは Lightricks から自由にダウンロードできるので、自分の GPU で動かすならハードウェア代だけです。当社の API ではクリップ単位の課金で、ベースの480p・5秒が$0.18から。LoRA のスロットは無料です。

LTX 2.3 の NSFW には abliterated のテキストエンコーダーが必要ですか？

当社のエンドポイントでは不要で、ベースの21回の実行に拒否はありませんでした。ローカルでは、まずプロンプト拡張を確認してください。拒否の大半はそこから来ています。

LTX 2.3 でゴア描写はできますか？

部分的にできます。image-to-video では激しい血しぶきと倒れ込む姿が描かれ、text-to-video では血だまりは描かれたものの傷は見えませんでした。

LTX 2.0 の LoRA を LTX 2.3 で使えますか？

読み込みはできます。テストでは、LTX-2 のスタイル LoRA はクリップを変えましたが、そのスタイルを再現しませんでした。頼る前に、同じシードで比較してください。

NSFW には LTX 2.3 と LTX 2.5 のどちらが向いていますか？

LTX 2.5 のテストでは、成人向けクリップのほぼすべてが書いたとおりに描画されました。料金は720pの5秒で$0.45、LTX 2.3 ベースは$0.24です。L2や控えめなシーンで足りる場合、または自分の LoRA が必要な場合は、LTX 2.3 のほうが安価な選択です。

まとめ

LTX 2.3 は止めてはきませんが、単体では学習していないものを描けません。L1やL2のクリップなら、音声付きのベースモデルで十分です。冒頭フレームからL3を作るなら LTX 2.3 Spicy を使ってください。当社の実行では毎回描画され、料金も安く済みます。特定の見た目が必要なときは自分の LoRA をベースモデルに持ち込み、1本ごとに LoRA なしの実行と比較して確かめてください。LTX 2.3 のどのバージョンも、親密な行為を確実には描けませんでした。それが目的なら、LTX 2.5 を試してください。

この記事に登場するモデルと人物はすべて、成人であり、架空または同意のある人物です。SpicyAPI は独自のコンテンツフィルターを追加していません。生成した内容については、利用者自身が責任を負います。

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