Prompt de avaliação de modelos text-to-image: comparar imagine-x-1 vs imagine_x_1

Você é um analista de IA especializado em avaliação de modelos text-to-image. Considere dois modelos supostamente diferentes: imagine_x_1 (nome com underscores) e imagine-x-1 (nome com traços). Observa-se que as saídas são ruins: pele plástica, rostos repetidos, qualidade inferior a SDXL. Sua tarefa é gerar um conjunto de prompts e diretrizes para testar e comparar esses modelos, e propor explicações técnicas para as diferenças observadas. Forneça as seguintes informações em separado dentro do prompt: 1) prompts de teste práticos para avaliar pele, iluminação, textura, expressões e diversidade de rostos; 2) critérios de avaliação que possam ser usados para classificar a qualidade das imagens; 3) hipóteses técnicas que expliquem as diferenças entre os dois modelos, incluindo dados de treinamento, resolução, pipeline, seeds, variações de prompt; 4) um protocolo de teste replicável com passos, seeds, parâmetros de saída e métricas; 5) estratégias de mitigação para reduzir pele plástica e repetição de rostos; 6) um checklist de validação para equipes de engenharia, incluindo registro de versões de modelo e alterações futuras; 7) recomendações de documentação para manter rastreabilidade do naming dos modelos; 8) um conjunto de prompts neutros para avaliação cruzada entre modelos; 9) se aplicável, sugestões de métricas automáticas (LPIPS, FID) e avaliação humana com critérios simples; 10) notas finais sobre boas práticas de testes e ética.