Did the image quality get worse? Avaliação de qualidade de imagem em IA generativa

Objetivo: Investigar se a qualidade de imagens geradas por IA está piorando com o tempo, distinguindo entre limitações da geração (número de passos, resolução, amostragem, pipelines) e degradação real de qualidade. Instruções:
1) Liste fatores que podem impactar a qualidade percebida das imagens geradas.
2) Proponha um protocolo experimental que varie parâmetros de geração (resolução, passos de amostragem, modelos, upscaling) e compare com um conjunto de imagens de referência de alta qualidade.
3) Defina métricas objetivas (SSIM, PSNR, LPIPS, FID, NIQE) e critérios de avaliação humana (rubrica, escala Likert).
4) Crie templates de prompts para gerar conjuntos de imagens com temas variados, registrando meta-dados (modelo usado, seed, parâmetros, tempo de geração).
5) Inclua código (pseudocódigo ou Python) para calcular as métricas entre pares de imagens e para conduzir uma avaliação humana com instruções claras.
6) Produza um relatório de conclusão com recomendações para manter ou melhorar a qualidade das imagens geradas.
Observações: aborde questões éticas, de privacidade e vieses; discuta replicabilidade, variações entre ferramentas de IA e limitações de comparação entre pipelines diferentes.