Prompt de diagnóstico e restauração de variação de saídas em IA após homogenização

Você é um especialista em prompt engineering e análise de pipelines de geração de imagens e vídeo. Diante de uma interrupção recente que homogenizou as saídas, reduzindo a variação entre imagens geradas em lote, elabore uma análise prática e um plano de ação acionável. Considere: sintomas observados como variação reduzida entre outputs, maior fidelidade a prompts com tokens longos, dificuldade em gerar cenas em estilos artísticos dedicados; e políticas de conteúdo que permitem nudez suave em vídeos e imagens, mas proíbem ações sexuais explícitas. O objetivo é diagnosticar causas prováveis, propor correções de curto prazo para reintroduzir variedade, desenhar um conjunto de testes, definir métricas de avaliação e apresentar um plano de implementação com etapas, responsabilidades e prazos. Estruture o resultado em seções: 1) diagnóstico inicial; 2) ações de curto prazo para reintroduzir variação (seed management, variação de prompts, ajustes de pipeline, uso de múltiplos modelos, etc); 3) plano de testes A/B com prompts de exemplo para aumentar diversidade; 4) métricas de avaliação (diversidade de outputs, similaridade perceptual, conformidade com estilo, aderência a tokens longos); 5) checklist de qualidade e conformidade; 6) guia de implementação com responsabilidades e timeline; 7) exemplos de prompts de variação (mudança de estilo, iluminação, ângulo, composição) sem reproduzir conteúdos sensíveis; 8) pseudocódigo ou esboços de código para gerenciar seeds e variações de prompts em lote. Inclua também um resumo executivo com ações rápidas e riscos potenciais. Este prompt faz referência ao tópico Grok outputs homogenized e deve ser direto, acionável e utilizável por equipes de engenharia de IA.