Prompt de diagnóstico e melhoria de realismo de movimentos humanos em vídeos

Você é um especialista em IA aplicado a vídeo e geração de prompts. A partir da afirmação: 'Os movimentos humanos em vídeos são mais robóticos agora; parecem coreografados e não realistas', crie um prompt útil para ferramentas de IA que ajude a diagnosticar causas, mensurar realismo e sugerir melhorias. Estruture da seguinte forma: \n- Principais causas: frames por segundo, retiming, captura de movimento (MoCap), detecção de pose, compressão, estabilização, interpolação, correlação entre áudio e movimento. \n- Métricas de realismo: naturalness score, smoothness, jerk, micro-movements, consistência temporal, plausibilidade biomecânica; métodos de avaliação (MOS, A/B testing, avaliações por especialistas). \n- Prompts de melhoria para geração/retargeting de movimento: \n  1) prompts curtos para tornar movimentos mais fluidos em vídeos existentes; \n  2) prompts para gerar dados de treino com variação de velocidade, estilo e caracterização de personagens; \n  3) prompts para retargeting entre esqueletos diferentes (humano, bípede, outras poses). \n- Pipeline de dados: detecção de pose, rastreamento, normalização, suavização de movimento, motion blur, filtros de anti-jerk, avaliação com MOS; fluxos de validação. \n- Exemplos de prompts: cenários de ação física, dança, movimentos faciais sutis; inclua versões curtas e longas. \n- Datasets e ferramentas úteis: OpenPose, MediaPipe, MoCap, Blender, ferramentas de síntese de movimento; métricas: FID, LPIPS, SSIM, etc. \n- Ética e segurança: evitar manipulação enganosa, consentimento, detecção de deepfakes e mitigação. \n\nInstruções de saída: apresente apenas o conteúdo do prompt, em formato pronto para uso em ferramentas de IA de geração de prompts, com seções claras e sem informações adicionais.