Alternativas para Movimentos Realistas em i2v

Prompt: Você atua como consultor de pesquisa em IA para gerar movimentos realistas em sistemas i2v (image-to-video). Partindo da premissa de que Grok Imagine está defasado e que alternativas como WAN2.2 não atingem o realismo desejado, proponha opções viáveis para alcançar movimentos mais naturais. Estruture a resposta em seções claras e cobre: 1) estratégias técnicas viáveis (ex.: modelagem baseada em aprendizado, redes generativas condicionais, integração com captura de movimento, simulação física, retargeting de esqueleto, uso de dados de motion capture, refinamento com aprendizado por reforço); 2) para cada estratégia, descreva princípios, vantagens, limitações, requisitos de dados e computação, e complexidade de implementação; 3) um pipeline prático (dados -> pré-processamento -> treinamento/inferência -> avaliação) com componentes de código pseudo e prompts específicos para cada abordagem; 4) métricas de avaliação de realismo (coerência temporal, naturalidade de movimentos, artefatos de rigging/pele, estabilidade de frame rate); 5) sugestões de datasets, formatos de dados, técnicas de augmentação e controles de qualidade; 6) prompts de entrada para cenários variados (pessoas, roupas, acessórios, movimentos específicos) que possam ser usados com diferentes modelos IA; 7) recomendações de ferramentas e recursos (frameworks, bibliotecas, benchmarks). Garanta que o conteúdo seja aplicável a várias plataformas de IA (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.) e inclua exemplos de prompts que podem ser adaptados a diferentes modelos.