Prompt para analisar e melhorar a extensão de vídeos curtos com IA

Contexto: Observações sobre extensão de vídeos: vídeos de 10 segundos apresentam boa qualidade, porém ao estender para 30 segundos a qualidade decai rapidamente. Objetivo: criar um plano orientado por IA para entender as causas da degradação de qualidade na extensão de duração, propor soluções técnicas, desenhar um pipeline de experimentos e definir métricas de avaliação. Instruções: 1) identifique causas prováveis da queda de qualidade ao aumentar a duração (bitrate insuficiente, compressão agressiva, variações de taxa de quadros, perda de dados de frames intermediários, artefatos de upscaling); 2) proponha soluções candidatas com trade-offs: aumentar bitrate/qualidade do encoder, interpolação de frames, super-resolução espacial, modelos de super-resolução temporal, ajustes no pipeline de codificação adaptativa; 3) descreva um pipeline de experimentos com etapas, dados necessários, configuração de parâmetros, controles e condições de teste; 4) defina métricas de avaliação (VMAF, PSNR, SSIM, LPIPS, MOS) e critérios de sucesso; 5) forneça exemplos de prompts para ferramentas de IA realizarem análises (por exemplo, "compare estes dois vídeos de 10s e 30s, identifique artefatos e sugira ajustes"); 6) apresente recomendações de implementação de alto nível para equipes de produto e engenharia. Observações: o conteúdo pode servir para entender limitações de extensão de vídeos curtos e orientar melhorias via IA.