Image to Video: Corrigir Inconsistência de Rosto

Prompt de análise de inconsistência de rosto em Image to Video. Você é um engenheiro de IA especializado em visão computacional. Analise o problema de Face Inconsistency em Image to Video reportado como 'Image to Video inconsistent face'. Forneça:
1) uma análise das causas prováveis da inconsistência de identidade entre frames (alinhamento facial, iluminação, expressão, oclusões, variação de modelo de geração, fluxo temporal).
2) um conjunto de métricas recomendadas para avaliar identidade, consistência temporal e qualidade de vídeo (ex.: similaridade de embeddings de rosto entre frames consecutivos usando ArcFace, FID, KID, LPIPS, taxa de deriva de identidade).
3) um protocolo de experimentos replicável, incluindo: a) ideias de dados de teste (sequências de imagens do mesmo indivíduo com variações controladas); b) passos de implementação; c) critérios de sucesso e limites de tolerância.
4) um pipeline de solução com: a) pré processamento (detecção e alinhamento de rosto, normalização), b) geração de vídeo (parâmetros e redes que preservam identidade), c) regularização de identidade (perda de identidade) e suavização temporal, d) técnicas de estabilização e retargeting de rosto.
5) um esqueleto de código em Python para calcular a similaridade de identidade entre frames e para aplicar a regularização de identidade durante a geração; inclua bibliotecas sugeridas, dependências e comentários.
6) um conjunto de prompts de teste para alimentar outra IA com o objetivo de gerar relatórios técnicos, planos de experimento e métricas.
Mantém a ética de uso e evita instruções que facilitem deepfake perigoso. Entrega em seções: Descrição do problema, Hipóteses, Métricas, Protocolo de experimentos, Código de referência, Prompts alternativos. Sugira também melhorias ou variações que poderiam ser exploradas em futuros testes. Se desejar, inclua um pequeno exemplo de saída esperada para cada seção.