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Cursos/IA generativa/Control visual
Revisión pendiente desde 21 ago 20262 fuentes primarias

Control, referencias y LoRA

Un buen curso no necesita imágenes espectaculares: necesita imágenes consistentes, legibles y fieles al concepto. El control importa más que el golpe visual.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Control, referencias y LoRA».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Separar estilo, composición y contenido.
  • Usar referencias sin copiar marcas, personas o material ajeno.
  • Documentar adaptadores LoRA y cambios de edición.
En cristiano: LoRA. Es un adaptador pequeño que modifica el comportamiento de un modelo grande: estilo, personaje, producto, dominio o técnica. No sustituye al modelo base; lo inclina.

Briefing visual antes de generar

Terminal
{
  "objetivo": "explicar búsqueda híbrida en RAG",
  "formato": "16:9 para portada de lección",
  "estilo": "editorial claro, técnico, sin estética futurista exagerada",
  "elementos_obligatorios": ["documentos", "índice vectorial", "filtro de permisos"],
  "elementos_prohibidos": ["logos reales", "caras reconocibles", "texto privado"],
  "paleta": ["azul petróleo", "naranja suave", "gris claro"],
  "lectura": "de izquierda a derecha"
}
Idea clave. Pide primero composición y lectura. Después ajusta estilo. Si empiezas por “bonito”, acabarás peleando con imágenes que no enseñan nada.

Herramientas de control

  • Seed fija: compara cambios sin mover todo a la vez.
  • Referencia de composición: mantiene encuadre y distribución.
  • Inpainting: corrige zonas concretas sin rehacer la imagen completa.
  • LoRA: mantiene un estilo o dominio visual recurrente.
  • Upscale: mejora salida final después de aprobar contenido.
Cuidado. No uses una foto de una persona real como “referencia de estilo” sin permiso. Para cursos, evita caras reconocibles y marcas salvo que tengas derechos claros.

Registro de edición

Terminal
imagen: rag-hibrido-portada.png
modelo_base: FLUX.1-schnell
lora:
  nombre: estilo-editorial-aulafy
  peso: 0.55
referencias:
  composicion: boceto-propio-001.png
ediciones:
  - zona: "texto ilegible"
    tecnica: "inpainting"
  - zona: "icono de documento"
    tecnica: "regeneracion parcial"
aprobado_para: "curso gratuito"

Consistencia entre lecciones

Si vas a crear una serie de cápsulas para Aulafy, no diseñes cada imagen desde cero. Define una biblia visual pequeña: paleta, encuadre, nivel de detalle, iconos permitidos, tratamiento de texto y ejemplos aprobados.

Terminal
visual_system:
  formato: "16:9 portada + 1:1 social"
  paleta: ["#0f766e", "#f59e0b", "#111827", "#f8fafc"]
  estilo: "editorial tecnico, limpio, sin exceso futurista"
  texto_en_imagen: "minimo o ninguno"
  prohibido:
    - "caras reales"
    - "logos sin permiso"
    - "interfaces que parezcan productos reales"
  control:
    seed_base: 4207
    lora_estilo: "opcional, peso <= 0.6"
Comprueba que funciona. Mira la imagen a tamaño móvil. Si el concepto no se entiende en tres segundos, no es una buena portada educativa aunque sea bonita.
Guardar y reabrir el proyecto.
Controlar IA generativa es cambiar una variable cada vez. Prompt, seed, referencia, LoRA y edición deben quedar separados.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Voz local». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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