Glosario
LoRA
También conocido como: Low-Rank Adaptation, LoRA model
Una técnica ligera de ajuste fino de modelos que adapta un modelo base a un estilo, personaje o sujeto concreto sin reentrenar todo el modelo. Las LoRAs son pequeñas (típicamente 50-200MB) y se apilan sobre un modelo base.
En profundidad
Qué significa en la práctica
LoRA (Low-Rank Adaptation) se publicó originalmente en un artículo de 2021 de Microsoft Research y se convirtió en la forma estándar de ajustar modelos de difusión de imagen de manera eficiente. Una LoRA para un personaje concreto puede entrenarse a partir de 10-20 imágenes de referencia en 30 minutos en hardware de consumo, produciendo un archivo de 100MB que sesga el modelo base hacia ese personaje.
El soporte de LoRA varía según el modelo. Los modelos de pesos abiertos como SDXL y FLUX tienen ricos ecosistemas de LoRA con miles de LoRAs entrenadas por la comunidad en Civitai y Hugging Face. Los modelos cerrados (Sora 2, Veo 3.1, Nano Banana 2) no exponen actualmente soporte de LoRA; el ajuste fino de estos modelos está restringido al proveedor.
Relacionado
Reference image
Una imagen que se sube junto al prompt para condicionar la generación. El modelo conserva propiedades visuales —composición, paleta de color, parecido del sujeto, encuadre— de la referencia en la salida.
Identity preservation
La capacidad de un modelo para mantener el rostro de una persona o la apariencia de un personaje coherente a lo largo de varias generaciones desde la misma referencia. Crítica para collages multipanel y contenido protagonizado por personajes.
Diffusion model
Una clase de modelos generativos de IA que aprenden a invertir un proceso de adición de ruido: parten de ruido puro y lo eliminan progresivamente hasta obtener una imagen o vídeo que coincide con el prompt.