Glossário
LoRA
Também conhecido como: Low-Rank Adaptation, LoRA model
Uma técnica leve de fine-tuning de modelos que ajusta um modelo base a um estilo, personagem ou sujeito específico sem retreinar o modelo inteiro. As LoRAs são pequenas (tipicamente 50-200MB) e se sobrepõem a um modelo base.
Em detalhe
O que significa na prática
A LoRA (Low-Rank Adaptation) foi originalmente publicada em um artigo de 2021 da Microsoft Research e se tornou a forma padrão de fazer fine-tuning de modelos de difusão de imagem de maneira eficiente. Uma LoRA para um personagem específico pode ser treinada a partir de 10-20 imagens de referência em 30 minutos em hardware de consumo, produzindo um arquivo de 100MB que enviesa o modelo base em direção àquele personagem.
O suporte a LoRA varia entre os modelos. Modelos de pesos abertos como SDXL e FLUX têm ecossistemas ricos de LoRA, com milhares de LoRAs treinadas pela comunidade no Civitai e no Hugging Face. Modelos fechados (Sora 2, Veo 3.1, Nano Banana 2) atualmente não expõem suporte a LoRA; o fine-tuning desses modelos é restrito ao provedor.
Relacionado
Reference image
Uma imagem enviada junto com o prompt para condicionar a geração. O modelo preserva propriedades visuais — composição, paleta de cores, semelhança do sujeito, enquadramento — da referência no resultado.
Identity preservation
A capacidade de um modelo de manter o rosto de uma pessoa ou a aparência de um personagem consistentes em várias gerações a partir da mesma referência. Essencial para colagens de múltiplos painéis e conteúdo centrado em personagens.
Diffusion model
Uma classe de modelos generativos de IA que aprendem a reverter um processo de adição de ruído — partindo de ruído puro e removendo o ruído progressivamente até chegar a uma imagem ou vídeo que corresponda ao prompt.