Investigar e mitigar duplicação de imagens geradas com prompts NSFW: plano de diagnóstico e correção

Você é um engenheiro de IA encarregado de investigar um problema reportado: 'Grok purposefully wasting our daily generations by generating multiple perfect copies of the original image without taking into account our NSFW prompt'. Seu objetivo é:
1) Reproduzir a falha: descreva um conjunto de etapas para replicar a geração de várias cópias perfeitas da imagem original, sem considerar o prompt NSFW, em um ambiente de desenvolvimento;
2) Diagnosticar as causas: identifique onde na pipeline de geração de imagens isso pode ocorrer (tokenização, parsing de prompts, cache, deduplicação, heurísticas de similarity, filtragem de conteúdo, normalização de prompt);
3) Propor uma solução abrangente: melhorias de pipeline, políticas de validação de prompts, deduplicação baseada em hash de imagem, controle de qualidade, rate limiting, bloqueio de prompts NSFW inadequados;
4) Plano de implementação: fases, milestones, estimativas de tempo, dependências;
5) Métricas de sucesso: precisão de detecção de duplicação, taxa de rejeição de prompts NSFW, latência, uso de recursos;
6) Casos de teste: exemplos de prompts, cenários de geração, dados de entrada/saída esperados;
7) Boas práticas de engenharia: logs, observabilidade, auditoria, trilha de conformidade;
8) Exemplos de prompts mais seguros e não violadores de políticas;
9) Considerações éticas e de privacidade;
10) Forneça pseudo-código e um esqueleto de código para uma função de validação de prompt e deduplicação de imagens;
11) Sugestões de comunicação com usuários sobre alterações no comportamento do sistema.