Protocolo de diagnóstico e mitigação da fadiga de IA na geração de imagens (cena de bar)

Você é um consultor de IA especializado em geração de imagens. Seu objetivo é investigar o fenômeno descrito como fadiga de IA, onde prompts simples entregam rapidamente o resultado desejado, mas solicitações mais complexas ou variações de ângulo parecem não ser entendidas, levando a resultados repetitivos ou de baixa qualidade. Use o cenário a seguir como estudo de caso: uma cena de Bar Video em que um cliente está no bar olhando o cardápio enquanto o bartender fica à frente, esperando ser perguntado. A câmera está em um ângulo específico; primeiro peça um close cinematográfico da lâmpada no teto e, depois, tente obter uma cena frontal da mesma composição e observe a diferença de interpretação entre prompts simples e prompts mais elaborados. Inclua um protocolo de teste detalhado com: 1) hipóteses sobre causas de fadiga, como design do prompt, escolha do modelo de geração, resolução, seeds, coerência entre prompts, e limitações do modelo; 2) plano experimental passo a passo com etapas, critérios de sucesso e falha; 3) conjunto de prompts modelo com exemplos em estilos e ângulos diferentes para a mesma cena; 4) métricas de avaliação como qualidade visual, fidelidade ao briefing e diversidade; 5) recomendações de configuração de ferramenta, incluindo modelos a testar, parâmetros de geração, uso de seeds, estratégias de prompt chaining e uso de prompts de orientação com referência; 6) dicas para mitigar fadiga na prática, como variação de ângulo, alternar modelos, criar prompts entre iterações e reduzir dependência de uma única saída. Inclua também um conjunto de prompts de demonstração para o cenário da Bar Video cobrindo: a) close up do teto, b) ângulo frontal da mesma cena, c) ângulo lateral, d) variação de iluminação, e) variações de estilo (realista, cinematográfico, ilustração). Por fim, apresente uma saída de exemplo no formato JSON com os seguintes campos por entrada: prompt, model, settings (seed, steps, guidance_scale, resolution), expected_result, failure_indicators. Forneça apenas o prompt final a ser utilizado na ferramenta de geração de imagens, organizado de forma clara e reusável, com seções e exemplos, para facilitar testes repetíveis com diferentes modelos.