Colección LoRA Z-Image Turbo 2025: 80+ Favoritos de la Comunidad | Guía LoRA Z Imagen

El ecosistema de la comunidad Z-Image Turbo crece a pasos agigantados. Solo en la última semana aparecieron cientos de nuevos LoRAs optimizados para Z-Image en Civitai.

Hemos seleccionado 80+ LoRAs de alta calidad que cubren:

• Personajes de videojuegos (Overwatch, Baldur's Gate, Zelda, etc.)
• Personajes de anime (Naruto, One Piece, Frieren, etc.)
• Efectos de estilo (pixel art, cine de los 80, cyberpunk, etc.)
• Retratos IA (rostros asiáticos, estilos europeos, influencers IA, etc.)

Nota: Todos los LoRAs provienen de la comunidad de Civitai. Por favor, respeta la licencia de uso de cada LoRA. Los LoRAs con nivel NSFW >10 están marcados en la tabla.

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Criterios de Selección

Filtramos según:

1. Compatibilidad - Soporte explícito para Z-Image Turbo o SDXL/Illustrious
2. Calidad - Imágenes de muestra de alta calidad, feedback positivo de la comunidad
3. Diversidad - Cobertura de diferentes categorías, evitando duplicados
4. Actualidad - Principalmente lanzamientos recientes

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Lista Completa de LoRAs

Aquí está nuestra lista curada completa, ordenada alfabéticamente:

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Destacados por Categoría

Personajes de Videojuegos

Personajes de Anime

Efectos de Estilo

Retratos IA

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Script de Python para Scraping

Compartimos nuestro script en Python para recopilar información de LoRAs de Z-Image en Civitai de forma masiva:

#!/usr/bin/env python3
"""
Civitai Z-Image LoRA Scraper
Extrae información de LoRAs relacionados con Z-Image Turbo de Civitai

Uso:
1. pip install requests
2. python civitai_lora_scraper.py
3. Resultados guardados en loras.csv
"""

import requests
import csv
import time
from typing import Optional

CIVITAI_API = "https://civitai.com/api/v1"

def search_loras(
    query: str = "z-image",
    limit: int = 100,
    sort: str = "Newest"
) -> list:
    """Buscar modelos LoRA en Civitai"""

    params = {
        "query": query,
        "types": "LORA",
        "sort": sort,
        "limit": limit,
        "nsfw": "true",  # Incluir todo el contenido
    }

    all_models = []
    url = f"{CIVITAI_API}/models"

    while url and len(all_models) < limit:
        try:
            response = requests.get(url, params=params if url == f"{CIVITAI_API}/models" else None)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()

            models = data.get("items", [])
            all_models.extend(models)

            # Obtener siguiente página
            metadata = data.get("metadata", {})
            url = metadata.get("nextPage")

            print(f"Obtenidos {len(all_models)} modelos...")
            time.sleep(0.5)  # Limitación de velocidad

        except Exception as e:
            print(f"Error de petición: {e}")
            break

    return all_models[:limit]


def extract_lora_info(model: dict) -> Optional[dict]:
    """Extraer información del LoRA de los datos del modelo"""

    try:
        # Obtener última versión
        versions = model.get("modelVersions", [])
        if not versions:
            return None

        latest = versions[0]

        # Obtener info del archivo
        files = latest.get("files", [])
        safetensors_file = next(
            (f for f in files if f.get("name", "").endswith(".safetensors")),
            files[0] if files else {}
        )

        # Obtener imagen de vista previa
        images = latest.get("images", [])
        preview_url = images[0].get("url") if images else ""
        nsfw_level = images[0].get("nsfwLevel", 0) if images else 0

        # Obtener palabras clave
        trigger_words = latest.get("trainedWords", [])
        trigger = ", ".join(trigger_words) if trigger_words else ""

        return {
            "name": model.get("name", ""),
            "version_id": latest.get("id", ""),
            "filename": safetensors_file.get("name", ""),
            "trigger": trigger,
            "civitai_url": f"https://civitai.com/models/{model.get('id')}?modelVersionId={latest.get('id')}",
            "preview_url": preview_url,
            "nsfw_level": nsfw_level
        }

    except Exception as e:
        print(f"Error de parseo: {e}")
        return None


def save_to_csv(loras: list, filename: str = "loras.csv"):
    """Guardar en archivo CSV"""

    if not loras:
        print("No hay datos para guardar")
        return

    fieldnames = ["name", "version_id", "filename", "trigger", "civitai_url", "preview_url", "nsfw_level"]

    with open(filename, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
        writer.writeheader()
        writer.writerows(loras)

    print(f"Guardados {len(loras)} LoRAs en {filename}")


def main():
    # Buscar múltiples palabras clave
    keywords = ["z-image", "zit", "z image turbo", "illustrious"]
    all_loras = []
    seen_ids = set()

    for keyword in keywords:
        print(f"\nBuscando: {keyword}")
        models = search_loras(query=keyword, limit=50)

        for model in models:
            info = extract_lora_info(model)
            if info and info["version_id"] not in seen_ids:
                all_loras.append(info)
                seen_ids.add(info["version_id"])

    # Ordenar por nombre
    all_loras.sort(key=lambda x: x["name"].lower())

    # Guardar resultados
    save_to_csv(all_loras)

    print(f"\nTotal: {len(all_loras)} LoRAs")


if __name__ == "__main__":
    main()

Características del Script

1. Instalar dependencias: pip install requests
2. Ejecutar script: python civitai_lora_scraper.py
3. Archivo de salida: loras.csv

El script busca múltiples palabras clave (z-image, zit, illustrious, etc.), elimina duplicados automáticamente y guarda en formato CSV.

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Consejos de Uso

Uso Básico

# Cargar LoRA en ComfyUI
Peso del LoRA: 0.8
Palabras clave: [ver tabla arriba]

Mejores Prácticas

1. Empieza con pesos bajos - Comienza en 0.5, aumenta gradualmente hasta 0.8-1.0
2. Usa palabras clave - Algunos LoRAs requieren triggers específicos para activarse
3. Mezcla y combina - Un LoRA de personaje + uno de estilo suele dar mejores resultados
4. Verifica compatibilidad - Prioriza LoRAs etiquetados para Z-Image o Illustrious

Combinaciones Recomendadas

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Crecimiento de la Comunidad

El ecosistema de la comunidad Z-Image Turbo está en pleno auge:

1. Explosión de LoRAs - Nuevos LoRAs optimizados para Z-Image aparecen a diario
2. Mejora de calidad - Desde personajes simples hasta estilos complejos, la cobertura se expande
3. Compartición multiplataforma - Contenido de calidad en Civitai, LiblibAI y otras plataformas
4. Iteración técnica - Parámetros de entrenamiento y técnicas compartidas por la comunidad maduran rápidamente

Seguiremos actualizando esta lista. ¡Comparte tus descubrimientos de LoRAs favoritos en los comentarios!

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Preguntas Frecuentes

¿Qué es LoRA y cómo lo usa Z-Image Turbo?

LoRA (Low-Rank Adaptation) es una técnica de ajuste fino ligera que añade nuevos estilos o personajes sin modificar el modelo base. Z-Image Turbo soporta LoRA completamente — solo especifica los pesos del LoRA durante la generación.

¿Qué formatos de LoRA soporta Z-Image Turbo?

Z-Image Turbo soporta LoRAs en formato estándar .safetensors, con alta compatibilidad con LoRAs de las series Stable Diffusion XL e Illustrious.

¿Cómo sé si un LoRA funciona con Z-Image Turbo?

Verifica si la descripción del LoRA menciona soporte para SDXL, Illustrious o Z-Image. Todos los LoRAs de este artículo han sido verificados por la comunidad para Z-Image Turbo.

¿Qué peso debo configurar para los LoRAs?

Empieza con 0.7-0.8 y ajusta según los resultados. Los LoRAs de personajes funcionan mejor entre 0.8-1.0, mientras que los de estilo van bien entre 0.5-0.7.

¿Puedo usar varios LoRAs a la vez?

Sí, pero mantén el peso total bajo 1.5. Por ejemplo, usar un LoRA de personaje (0.8) con uno de estilo (0.5) suele dar excelentes resultados.

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Referencias

• Modelo Z-Image Turbo
• Civitai - LoRAs Z-Image
• Repositorio GitHub de Z-Image

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Prueba estos LoRAs con Z-Image Turbo - gratis, sin registro requerido.

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