Lightricks

Lightricks

Преемник

2013

Расположение

Иерусалим, Израиль

Ключевые фигуры

Zeev Farbman (CEO/Co Founder), Nir Pochter (CMO/Co Founder), Yaron Inger (CTO/Co Founder), Amit Goldstein (COO/Co Founder)

Сайт

https://www.lightricks.com/

Lightricks (לייטריקס) — израильская компания, известная по приложениям Facetune и Videoleap.

Строит бизнес вокруг трехуровневой структуры: базовая модель ИИ, API-интеграции для разработчиков и пользовательские продукты — такие, как LTX Studio и недавно приобретенная креативная платформа Popular Pays. Компанией создано мобильное приложение для обработки фото — Facetune.

Общие сведения

Компания была основана в 2013 году пятью учредителями, аспирантами Зеэвом Фарбманом, Ниром Похтером, Яроном Ингером, Амитом Гольдштейном и бывшим клерком Верховного суда Израиля Итаем Цидоном, которые все учились в Еврейском университете в Иерусалиме. В том же 2013 году был выпущен первый продукт компании — Facetune для iOS. Позднее в том же году компания выпустила версию для планшетов, а в 2014 году — для Android. По состоянию на 2023 год её приложения были загружены более 730 миллионов раз. По состоянию на 2021 год Lightricks оценивается в 1,8 миллиарда долларов. По состоянию на 2025 год у Lightricks более 6,6 миллиона платных пользователей в месяц, более 50 миллионов пользователей в месяц, а его приложения были загружены более 730 миллионов раз.

Штаб-квартира компании находится в Иерусалиме, в ней работает около 600 сотрудников.

Продукты:

• Facetune, всемирно известное приложение для редактирования селфи, в 2017 году было названо самым скачиваемым приложением Apple. В 2021 году оно седьмой год подряд входило в топ-5 платных приложений Apple.
• Photoleap (ранее известная как Photofox и Enlight), приложение для общего редактирования изображений, которому предшествовал Enlight Photofox. Приложение позволяет пользователю создавать художественные работы для публикации в социальных сетях с несколькими различными вариантами редактирования. Это было одно из первых мобильных приложений, предлагавших возможности искусственного интеллекта и преобразования текста в изображение.
• Videoleap, видеоредактор.
• Popular Pays, платформа для маркетинга влияния и создания контента, была приобретена в 2022 году.
• LTX Studio — платформа на базе искусственного интеллекта для создания видео, подготовки к съёмкам и постобработки.
• Lightleap (ранее известный как Quickshot) — предварительный просмотр изображений.
• Motionleap (ранее известный как Pixaloop) — инструмент для анимации изображений, созданный в 2018 году, с помощью которого можно по-разному анимировать неподвижные элементы изображения.
• Beatleap — инструмент для редактирования видео с упором на звук. В приложении используется музыка Epidemic Sound.
• Artleap (ранее известный как QuickArt) — инструмент для редактирования фотографий.
• Boosted (ранее известный как BoostApps) — инструмент для создания шаблонов графического дизайна, ориентированный на маркетинг в социальных сетях.
• Facetune Video — это инструмент для ретуширования видео, который позволяет пользователям ретушировать и редактировать свои селфи и портретные видео в реальном времени с помощью набора инструментов на базе искусственного интеллекта. Интегрирован в Facetune.
• Filtertune — это инструмент для создания фотофильтров, предназначенный для формирования сообщества вокруг пользовательских фотофильтров. С помощью этого приложения создатели могут создавать собственные персонализированные предустановленные фотофильтры, а затем делиться ими в социальных сетях в виде фотографий с прикрепленным QR-кодом.

В феврале 2024 года компания LightRix объявила о предполагаемом запуске LTX Studio — программного обеспечения, позволяющего создать целый фильм с использованием технологии искусственного интеллекта.

В ноябре 2024 года израильская компания Lightricks представила LTX Video — текстово-видео модель, которая создает качественные видео быстрее их воспроизведения и доступна в открытом исходном коде.

В мае 2025 года израильская компания Lightricks представила революционную видеомодель искусственного интеллекта нового поколения — LTX Video-13B, которая, по словам разработчиков, способна конкурировать с аналогами от OpenAI, Google и Alibaba. Модель содержит 13 миллиардов параметров и обладает уникальной системой сжатия, уменьшающей объем видео данных в 30 раз. Это позволяет резко ускорить генерацию видеороликов — с 25 минут до менее чем одной минуты — и сократить расходы на оборудование до 90%. "Благодаря этой модели Израиль не просто появляется на мировой карте ИИ — мы конкурируем с гигантами", — заявил генеральный директор Lightricks Зеев Фарбман. Разработка стала частью новой стратегии Lightricks по переходу от мобильных приложений к инструментам на основе ИИ для видеосоздателей и аниматоров. Построенная на платформе LTX Studio, модель позволяет: генерировать видео по одному изображению; улучшать качество существующих кадров; интегрировать визуальные элементы и стили. Ключевым прорывом стала разработка так называемого "сжатого скрытого пространства", где каждая единица данных содержит больше информации — больше пикселей и кадров. Это не только ускоряет рендеринг, но и делает систему доступной даже на бытовых компьютерах с видеокартами Nvidia, без необходимости в дорогом специализированном оборудовании.

Модель LTX Video-13B доступна как open-source, однако компания будет лицензировать ее использование для коммерческих пользователей с доходом выше $10 млн. По словам Фарбмана, открытость модели — стратегический шаг: "Мы делаем это не из альтруизма. Чтобы конкурировать с такими игроками, как Google и OpenAI, нам нужна поддержка сообщества разработчиков и исследователей. Для этого модель должна быть доступна".

Зеев Фарбман прогнозирует новую волну мультимодальных ИИ-систем, способных не только генерировать видео по тексту или картинке, но и создавать музыку по видео или визуальные образы на основе аудио. Он также ожидает появление моделей с более чем 100 миллиардами параметров уже в ближайшие годы.

Израильские инженеры разработали платформу, которая учит роботов ориентироваться в реальном мире

25 августа 2026 года пишут:

Разработчики из компании Lightricks создают масштабируемую базовую модель для обучения робототехники. Платформа обучает роботов не только на видео, но и на целом наборе физических параметров среды.

Израильский стартап Lightricks завершает процесс разделения бизнеса и выделяет подразделение искусственного интеллекта в независимую структуру LTX. Главной задачей новой платформы станет разработка так называемой "модели мира" – базовой системы, спроектированной для обучения физического ИИ и автономной робототехники.

Проект опирается на единую обработку информации от физических датчиков и видеопотока. Для точной ориентации в пространстве и управления манипуляторами робот должен считывать не только картинку с камер, но и динамику физических параметров: температуру, давление и тактильный контакт. Инженеры сводят эти разнородные данные к единому пространственному коду. Показания каждого отдельного датчика конвертируются в пиксели определенной яркости и цвета, создавая специальный "сенсорный кадр". Этот поток объединяется со стандартным видео с камер, формируя целостную визуальную матрицу всего окружающего мира.

На таком гибридном материале и обучается базовая модель. Обрабатывая последовательность кадров, алгоритм учится предсказывать не просто следующую картинку, а комплексное развитие событий. Получив на входе весь комплекс информации робот учится делать прогноз: как изменится картинка, как отреагируют его физические датчики на то или иное микродвижение. Модель фактически прогнозирует физику реальности, оценивая последствия любого действия.

Создание такой платформы требует больших объемов информации и вычислительных мощностей. "Самая дорогая часть – это обучение на всех данных, на огромных массивах видео из интернета. Мы тратим на это около 50 миллионов долларов в год, – цитирует экономическое издание Globes руководителя LTX Зеева Фарбмана. – Но если у вас есть система, которая принимает кадр и умеет угадывать, как будут выглядеть следующие кадры, ее можно использовать в робототехнике".

По мере развертывания LTX многие команды инженеров смогут использовать готовый фундамент и адаптировать его под собственные типы роботов, не тратя бюджеты на первичное машинное обучение.