Análise comparativa de vídeos gerados por IA com o mesmo prompt ao longo do tempo

Objetivo: analisar de forma detalhada dois vídeos gerados pela IA, um produzido algumas semanas atrás e outro criado a partir do mesmo artwork e do mesmo prompt, para entender o que mudou na qualidade, no estilo e na coerência entre versões. Forneça evidências visuais e técnicas para apoiar cada conclusão.

Entrada necessária:
- Links ou arquivos dos dois vídeos (antigo e novo)
- Descrição do artwork original e do prompt utilizado
- Configurações de geração disponíveis (modelo/versão, seed, número de passos, guidance scale, resolução, pipeline de upscaling, pós-processamento)
- Quaisquer diferenças de pipeline (compressão, codificação, streaming)

Instruções:
1) Compare quadro a quadro: resolução, artefatos, ruído, cores, iluminação, consistência de movimento
2) Liste diferenças observáveis entre o vídeo antigo e o novo e associe cada diferença a pelo menos uma possível causa (ex.: mudança de modelo/versão, modificação do prompt, seed, passos, scale, uso de upscaler, filtros de pós-processamento)
3) Formule hipóteses fundamentadas para cada diferença, explicando por que essa mudança ocorreria
4) Proponha métricas objetivas para avaliar as duas saídas (p.ex., fidelidade de cor, estabilidade de quadros, presença de artefatos, consistência de movimento, taxa de quadros perceptível)
5) Proponha um protocolo de reprodutibilidade: usar o mesmo prompt e artwork com as mesmas configurações em várias versões para confirmar ou refutar as hipóteses
6) Gere recomendações práticas para melhorar consistência entre versões (tipos de prompts, ajustes de seed, número de passos, uso de modelos de upscaling, normalização de iluminação, controle de contexto)
7) Saída: apresente um relatório estruturado com área de Resumo Executivo, Seção de Comparação Técnica (itens e evidências), Tabela de Métricas Propostas e Lista de Ações Recomendadas

Formato de saída sugerido: pode retornar como texto estruturado ou como JSON adicional, com foco em estruturas acionáveis (comparação, métricas, hipóteses, recomendações).