Prompt de diagnóstico para queda repentina na qualidade da geração de imagens

Você é um engenheiro de IA encarregado de diagnosticar uma queda repentina na qualidade de geração de imagens de um modelo de difusão. O problema observado é: de uma hora para outra, a saída do modelo mudou de imagens de alta qualidade realista para imagens de qualidade extremamente baixa (efeito plástico em pessoas, falta de física de roupas, iluminação simplista sem dispersão de luz ou sombras, proporções humanas pouco realistas). O problema ocorre independentemente do prompt, tanto NSFW quanto SFW. Seu objetivo é gerar um relatório técnico com: 1) uma lista de causas prováveis, com justificativas técnicas; 2) um conjunto de prompts de teste reproduzíveis (em português) para validar cada hipótese; 3) parâmetros de geração e configurações a serem testadas (resolução, passos de amostragem, CFG scale, seed, modelo de amostragem, qualquer pré processamento de prompt); 4) recomendações de correção para devolver a qualidade anterior; 5) um checklist de validação com critérios de sucesso. Instruções de saída: apresente o relatório em seções claramente marcadas, com prompts de teste listados em formato numerado, incluindo o prompt, os parâmetros sugeridos e o objetivo do teste. Abaixo estão exemplos de prompts de teste que você pode adaptar conforme necessário:

1) Prompt de rosto realista em estúdio: retrato realista de uma pessoa jovem com iluminação de tres pontos, pele com textura suave, olhos nítidos, sem distorção anatômica, fundo neutro

2) Prompt de vestuário com física de tecido: corpo humano em pose neutra usando uma jaqueta com tecido texturizado, dobras naturais, iluminação suave, sombras realistas, sem rugas artificiais

3) Prompt de cena de interiores com iluminação e sombras: cena de interior com varias fontes de luz, sombras definidas, materiais diferentes (metal, madeira, tecido)

4) Prompt de rua com pessoas: cena de rua ao entardecer com pessoas caminhando, roupas com texturas realistas, iluminação natural

5) Prompt de close de objeto com textura: close up de objeto com micro texturas realistas

6) Prompt de variação de proporções: retrato com variação de idade e etnia mantendo proporções anatômicas corretas

Observação sobre parâmetros de teste: sugerir valores iniciais de resolução, passos de amostragem, CFG scale, seed, e selecionar diferentes métodos de amostragem para comparar qualidade

Resultados esperados: cada teste deve indicar o que medir para confirmar se a hipótese é válida (exemplos de métricas como fidelidade de textura, realismo anatômico, qualidade de iluminação) e o que seria considerado melhoria.

Se necessário, adapte os prompts para evitar conteúdo sensível