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 tema específico sem retreinar o modelo todo. As LoRAs são pequenas (tipicamente 50-200MB) e empilham-se sobre uma base.
Em detalhe
O que significa na prática
A LoRA (Low-Rank Adaptation) foi publicada originalmente num artigo de 2021 da Microsoft Research e tornou-se a forma padrão de fazer fine-tuning eficiente de modelos de difusão de imagem. Uma LoRA para uma personagem específica pode ser treinada a partir de 10-20 imagens de referência em 30 minutos em hardware de consumo, produzindo um ficheiro de 100MB que enviesa o modelo base na direção dessa personagem.
O suporte a LoRA varia entre modelos. Modelos de pesos abertos como o SDXL e o FLUX têm ecossistemas LoRA ricos, com milhares de LoRAs treinadas pela comunidade no Civitai e no Hugging Face. Os modelos fechados (Sora 2, Veo 3.1, Nano Banana 2) não expõem atualmente suporte a LoRA; o fine-tuning destes modelos está restrito ao fornecedor.
Relacionado
Reference image
Uma imagem carregada juntamente com o prompt para condicionar a geração. O modelo preserva propriedades visuais — composição, paleta de cores, semelhança do tema, enquadramento — da referência no resultado.
Identity preservation
A capacidade de um modelo de manter o rosto de uma pessoa ou a aparência de uma personagem consistentes ao longo de várias gerações a partir da mesma referência. Crítico para colagens multi-painel e conteúdo centrado em personagens.
Diffusion model
Uma classe de modelos generativos de IA que aprendem a inverter um processo de adição de ruído — partindo de ruído puro e removendo-o progressivamente até obter uma imagem ou vídeo que corresponda ao prompt.