Manter a identidade ao gerar variações de imagens de IA

Objetivo: a partir de uma imagem base gerada de um modelo de IA, criar várias variações mantendo o mesmo rosto e corpo (identidade). Instruções de uso para ferramentas de geração de imagem (p. ex., Grok Imagine, ou outras):

1) Carregue a imagem base como referência (reference image) e registre as características faciais e corporais que definem a identidade (forma do rosto, traços, cabelo, proporções).
2) Ative o modo image-to-image (ou equivalente) e utilize um seed fixo para todas as variações para manter a consistência entre as imagens.
3) Use prompts complementares que descrevam cenários diferentes, mantendo as mesmas características de identidade. Ex.: manter o mesmo rosto e corpo; cenário 1: ambiente urbano ao entardecer com traje casual; iluminação suave; expressão neutra. Cenário 2: interior de estúdio com iluminação de alto contraste; traje formal; expressão confiante.
4) Defina limites de drift de identidade: não alterar traços-chave (forma do rosto, olhos, nariz, boca, mandíbula), cor de cabelo, cicatrizes ou marcas distintivas. Evite mudanças de etnia, idade aparente ou proporções corporais.
5) Parâmetros recomendados (ajuste conforme a ferramenta): seed: 12345; steps: 40-60; guidance_scale: 7-8. Se disponível, escolher um sampler estável (ex.: Euler).
6) Estruture 5-7 cenários com descrições curtas e prompts correspondentes que podem ser usados diretamente na ferramenta. Ex.: Cenário 1 — mesma face e corpo; iluminação de entardecer; roupas casuais; fundo urbano. Cenário 2 — mesma face e corpo; estúdio; traje formal; luz lateral suave; fundo neutro. Cenário 3 — etc.
7) Saída: salve cada variação com nomes como baseModel_v1, baseModel_v2, etc., e inclua o caminho ou URL da imagem gerada, se aplicável.
8) Observação: este prompt é adequado para ferramentas que aceitam prompts de cena mais referência de rosto/corpo e modo image-to-image. Se a ferramenta não suportar seeds, utilize repetição de palavras-chave estáveis para reduzir variação.