Motion LoRA là một công nghệ giúp tái tạo các chuyển động cụ thể của máy ảnh và chuyển động của đối tượng thông qua việc học bổ sung nhẹ nhàng cho mô hình cơ sở AI tạo video.
Motion LoRA được cho là một ứng dụng của phương pháp LoRA, phương pháp này chỉ học thêm một số tham số sử dụng ma trận cấp thấp cho các mô hình cơ bản Chuyển văn bản thành hình ảnh/Chuyển văn bản sang video như Stable Diffusion, để tái tạo "chuyển động" thay vì kiểu hình ảnh tĩnh. Tính năng này là các mẫu chuyển động như lia máy, thu phóng và xoay máy ảnh, cũng như cử chỉ và bước đi cụ thể của nhân vật, có thể được học từ một lượng nhỏ dữ liệu video và có thể được trang bị thêm vào các mô hình tạo video hiện có. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, các cạm bẫy đã được chỉ ra, chẳng hạn như bị ảnh hưởng quá nhiều bởi chuyển động của dữ liệu nguồn học tập, dẫn đến chuyển động camera ngoài ý muốn và khả năng thất bại nếu áp dụng đồng thời nhiều LoRA chuyển động. Ngoài ra, chi phí bổ sung có thể phát sinh khi sử dụng mô hình thương mại thông qua API và giá thị trường thay đổi tùy thuộc vào việc bạn xây dựng và vận hành môi trường cục bộ như ComfyUI hay sử dụng dịch vụ đám mây, được cho là một tiêu chí lựa chọn trong lĩnh vực này. Một phương pháp thường được sử dụng là sử dụng lại chuyển động công khai LoRA đã được học khi mục đích rõ ràng và chỉ chuyển sang tự học khi cần có một chuyển động duy nhất.