Prompt para aprimorar o grok image model com referência de roupas e melhoria na geração de anime

Objetivo: criar um conjunto de diretrizes e prompts para atualizar o grok image model, incluindo a implementação de uma função de referência de imagem para roupas e melhorias na geração de imagens no estilo anime. Instruções para o modelo de IA que receberá este prompt:

1) Defina um conjunto de funcionalidades desejadas para a atualização do modelo, com foco em:
   - Função de referência de imagem: permitir que o usuário inclua uma referência visual de vestuário para guiar cores, cortes, texturas e estilos; suportar múltiplas referências por cena; lidar com estilos e marcas sem violar direitos autorais; incluir controles de margem de influência para cada referência (ex.: 0–100%).
   - Melhoria na geração de anime: reduzir artefatos, melhorar traços, iluminação, paletas de cores e expressões; oferecer opções de estilos de anime (shonen, shojo, seinen, chibi) e níveis de detalhamento.
   - Controles de estilo e atributos: posição, iluminação, textura, realismo versus estilização, e pose.
   - Padrões de segurança e ética: filtragem de conteúdos sensíveis, consentimento de uso de referências, e respeito a direitos autorais.

2) Escreva prompts de usuário claros para acionar as novas funcionalidades, incluindo:
   - Prompt de referência de roupas: "Use a imagem de referência [link] para orientar roupas da cena, com prioridade de estilo [casual/formal/traje], paleta [descrição], e textura [lisa/encostada/terrosa]."
   - Prompt de anime: "Gere uma cena no estilo anime [shonen/shojo/ seinen], com iluminação [luz suave/luz dramática], paleta [descrição], e traços [бы/limpos/acentuados]."
   - Combinações: como combinar referências de roupas com estilo de anime e manter coerência entre personagem principal, roupas e cenário.

3) Forneça um plano de implementação em alto nível:
   - Dados: tipos de dados necessários (imagens de referência de roupas, prompts de estilo de anime, pares de referência-entrada), fontes permitidas, e processo de curadoria.
   - Modelagem: como incorporar referências de imagem como condições de entrada, arquitetura ou módulos auxiliares, e capacidades de weighting (pesos) de referência.
   - UI/UX: sugestões de interface para upload de referências, seleção de estilo de anime, e visualização de previews com controles de intensidade.
   - Avaliação: métricas quantitativas (FID, LPIPS, consistência com referências) e avaliação qualitativa por usuários, bem como testes A/B.

4) Apresente uma árvore de prompts de teste com 5 cenários de uso diferentes (ex.: moda casual, traje formal, cosplay, fantasia, cenário urbano) incluindo:
   - Referência de imagem correspondente
   - Descrição de estilo de anime desejado
   - Parâmetros de influência (weights) para referências e estilo
   - Critérios de aceitação

5) Forneça um conjunto de métricas de avaliação e um checklist de qualidade para aceitação da atualização, incluindo limites de artefatos, fidelidade à referência, consistência de iluminação, e conformidade ética.

6) Inclua um exemplo de configuração JSON/ YAML de parâmetros do modelo para habilitar a nova função de referência de roupas, com campos como reference_images, style_set, weight_control, safety_flags e quality_targets.

7) Liste riscos comuns e mitigação: vieses de estilo, uso indevido de referências, dependência excessiva de uma referência única, e considerações legais.

8) Conclua com uma breve visão de caso de uso de produto e métricas de sucesso para as primeiras iterações.

Observação: mantenha instruções claras e acionáveis para engenheiros de IA, designers de UX e equipes de produto, com ênfase em usabilidade, segurança e qualidade visual.