Prompt para pipeline de pós-processamento para Sora 2 anime: redução de artefatos de compressão e melhoria de bitrate

Descreva um prompt completo para ferramentas de IA com o objetivo de projetar um pipeline de pós processamento para gerar anime estilo Sora 2 com menos artefatos de compressão e melhor bitrate. Considere que as produções Sora 2 podem usar um VAE interno que comprime cores planas e resulta em blocos, e que prompts de qualidade não resolvem esse problema. O pipeline deve atuar após a geração. Forneça uma estrutura de prompt que inclua: 1 entrada e saída esperadas; 2 etapas do pipeline com descrições detalhadas de cada estágio: detecção de artefatos, denoising espacial e temporal, upscaling com modelos anime especializados, redução de artefatos de compressão, refinamento de cor e nitidez, mantendo estilo de anime; 3 sugestões de ferramentas e modelos adequados como DnCNN BM3D Real ESRGAN anime modelos Denoise Video; métricas de avaliação como PSNR SSIM VMAF bitrate e qualidade perceptual; 4 parâmetros recomendados para cada estágio e como calibrar; 5 exemplos de código ou pseudocodigo para orquestrar a pipeline usando Python OpenCV FFmpeg PyTorch; 6 exemplos de prompts de entrada para cenários 4K 60fps 1080p 24fps; 7 armadilhas comuns e como mitigar tais armadilhas como desfoque de bordas artefatos de linha e instabilidades temporais; 8 dicas de validação com roteiro de teste simples; 9 considerações de desempenho e custo. O prompt final deve orientar o usuário a experimentar com diferentes modelos e configurações, explicar como interpretar as métricas e fornecer exemplos de saída esperada.