Retirado do X do: @PJaccetturo

Se você quer saber quais ferramentas usei para criar isso, aqui está uma visão geral rápida:

Usei o @Magnific_AI para os personagens base e milhares de gerações no @midjourney para as cenas. O trailer tem cerca de 50 tomadas, e cada uma custou entre $10 e $20 dólares em créditos no @Kling_ai para ficar perfeita.

No início, experimentei o @lipdubai para as falas. Os resultados foram fantásticos, mas a plataforma deles é melhor para sequências longas de fala, não para tomadas de 1 a 2 segundos como você vê no trailer. No fim, acabei usando o recurso de sincronia labial (lip sync) do próprio Kling e ficou muito bom.

Para fazer com que as cenas combinassem com o trailer original no Midjourney, fiz o upload de capturas de tela (stills) do trailer no @ChatGPTapp e pedi para ele me dar uma descrição de tudo na cena. Depois, simplifiquei essas descrições para que o Midjourney pudesse entender melhor.

Após gerar várias imagens que gostei, criei referências de cena para a estética geral e referências de personagem a partir dos modelos base do @Magnific_AI. O Midjourney permite que você referencie tanto a cena quanto o personagem em um único comando (prompt).

Dica de mestre: Se você estiver adicionando uma referência de personagem para o rosto, use o parâmetro --cw 10. Isso faz com que ele referencie apenas o rosto, mas baseie a roupa e a cena no seu texto. Se eu não tivesse usado --cw 10 nesta tomada, teria sido apenas um close do rosto dela. Além disso, use o zoom out de 2x.

Quando levei as imagens para o Kling 1.5, usei comandos simples como “câmera lenta”, “ela galopa rapidamente”, “explosões ao fundo”. Eu configurava para gerar 2 ou 3 vídeos por imagem. (Isso ficou bem caro, e precisei rodar algumas tomadas 10 vezes até acertar).

Também usei prompts negativos: ARTEFATOS, LENTO, FEIO, BORRADO, DEFORMADO, MÚLTIPLOS MEMBROS, CARTOON, ANIME, PIXELADO, ESTÁTICO, NÉVOA, PLANO, INDEFINIDO, DISTORCIDO, ERRO, PARADO, BAIXA RESOLUÇÃO, SUPERSATURADO, RUÍDO, MORFAGEM, DEFORMAÇÃO.

Depois, levei todas as tomadas para o Final Cut Pro X (FCPX) e as sobrepus ao trailer original.

Se você está pensando em fazer isso com um orçamento limitado, sugiro usar o Runway. Eles teriam me poupado mais de $700 dólares, mas eu precisava de resolução 1080p.

É isso! Sinta-se à vontade para me seguir no X para ver mais filmes feitos com IA.

Esse é um passo a passo, para quem tem interesse, como escrever adequadamente um prompt para gerar imagens. Esta não é uma receita 100% garantida para criar obras-primas, pois existem muitas nuances, mas vai tornar muitas coisas mais claras. Não vamos mergulhar na selva da programação nem tentar entender como as redes neurais transformam palavras em imagens. Também não vou sobrecarregar vocês com a ordem dos tokens no prompt, pois isso não é mais tão crítico.

Introdução

As redes neurais modernas como DALL·E(do chatGPT), Midjourney e Stable Diffusion podem criar imagens baseadas em descrições textuais. A chave para obter o resultado desejado é um prompt bem elaborado. Em outras palavras, quanto melhor você descrever a imagem em palavras, mais precisa e bonita será a imagem final. Este artigo explica, em linguagem simples, os princípios básicos para escrever prompts eficazes, como adaptá-los para diferentes estilos (por exemplo, realismo, anime, pixel art, etc.), fornece exemplos de prompts bons e ruins, e oferece dicas para melhorar a formulação (incluindo escolha de palavras, detalhamento e comandos especiais). Seguindo essas dicas, até mesmo iniciantes podem dominar a arte de criar prompts e gerar imagens de alta qualidade que correspondam à sua visão.

Princípios Básicos para Estruturar Prompts

Para que uma rede neural interprete corretamente sua solicitação, o texto do prompt deve estar claramente estruturado. A rede neural não pode ler sua mente, então é importante descrever o que você quer ver na imagem de forma clara e detalhada.

Aqui estão os princípios fundamentais para ajudá-lo a criar um prompt eficaz:

1. Especifique o objeto principal ou cena

Comece com o assunto principal ou cena que você quer retratar. Por exemplo, em vez de um vago “garota”, escreva de forma mais específica: “jovem bruxa”. Isso estabelece um tema claro para a rede neural. Evite frases muito gerais sem detalhes — um erro comum de iniciantes.

2. Adicione ações ou contexto

Descreva o que está acontecendo ou onde o objeto está localizado. Por exemplo: “uma jovem bruxa sentada em uma pedra, lendo um livro de magias antigas em um castelo abandonado”. Isso ajuda a rede neural a entender não apenas quem ou o que está na imagem, mas também o que estão fazendo e em que cenário.

3. Use adjetivos descritivos

Quanto mais detalhes você fornecer sobre aparência, caráter ou atmosfera, melhor. Inclua cores, formas, tamanhos, emoções, qualidade e outras características. Por exemplo, em vez de “cachorro”, escreva “cachorro pequeno e peludo marrom”. Esses detalhes tornam a imagem mais precisa e mais próxima da sua visão.

4. Esclareça detalhes da aparência

Para personagens, descreva suas roupas, pose, expressão facial ou características únicas. Para objetos ou criaturas, especifique cor, textura ou forma. Por exemplo: “uma jovem bruxa com um capuz roxo e roupa de couro com ornamentos, segurando um livro”. Os detalhes tornam a imagem vívida e reduzem a chance de erros. Quanto mais detalhada for sua descrição, melhor será o resultado.

5. Descreva o fundo e o ambiente

Especifique o que rodeia o objeto principal: natureza, um interior ou uma paisagem urbana. Por exemplo: “…em um castelo abandonado, com partículas mágicas flutuando ao redor e uma lua cheia ao fundo”. Isso define o humor e o contexto. O fundo pode ser específico (“floresta de pinheiros ao amanhecer”) ou geral (“fundo escuro desfocado com um brilho”). Certifique-se de que o fundo complementa o objeto principal.

6. Defina o estilo ou abordagem artística

Indique o estilo desejado da imagem: fotografia, esboço a lápis, ilustração digital, pintura a óleo, renderização 3D, etc. Uma única palavra pode mudar significativamente a estética. Por exemplo, “arte digital” produzirá um resultado diferente de “fotografia”. Se você quiser imitar o estilo de um artista específico ou gênero, mencione isso. Vamos nos aprofundar em estilos mais tarde, mas nesta etapa, inclua palavras que reflitam o estilo desejado.

7. Especifique o esquema de cores e iluminação (opcional)

Para definir o clima, descreva a iluminação (“luz de velas”, “luz neon”, “luz suave do amanhecer”) e as cores (“em tons dourados quentes”, “preto e branco”). Por exemplo: “…sob o luar fraco, em tons frios azul-roxo”. Isso ajuda a criar a atmosfera desejada, seja ela brilhante e alegre ou escura e misteriosa.

8. Garanta lógica e clareza

Certifique-se de que os detalhes não se contradigam. Formule o prompt de forma que fique claro qual atributo se aplica a qual objeto. Por exemplo, “gato e cachorro, vermelho e azul” pode confundir a rede neural — qual é vermelho e qual é azul? Em vez disso, escreva: “gato vermelho e cachorro azul sentados juntos”. Evite ambiguidade e frases excessivamente complexas. Simplicidade e clareza são fundamentais.

Idioma do Prompt

Embora muitos serviços suportem várias linguagens, é melhor escrever prompts em inglês para resultados mais previsíveis. Isso acontece porque as redes neurais foram principalmente treinadas em descrições em inglês. Nas comunidades do Midjourney ou Stable Diffusion, quase todos os prompts são escritos em inglês. Você pode rascunhar sua descrição em seu idioma nativo e depois traduzi-la para o inglês. Por exemplo: “pequeno cachorro peludo” → “a small fluffy dog”.

Como Funciona

Seguindo esses princípios, você está montando um quebra-cabeças de palavras que a rede neural transforma em uma imagem. Comece com a fundação (quem ou o que), depois adicione camadas de detalhes — como pintar com palavras.

Isso é suficiente por hoje para começar a experimentar com essas dicas. A seguir, vamos explorar como escolher palavras para diferentes estilos artísticos.

Referências: https://civitai.com/articles/16890/how-to-craft-perfect-prompts-for-image-generation-a-simple-guide-for-beginners

A inteligência artificial generativa de vídeos está redefinindo drasticamente o panorama da indústria audiovisual. Ferramentas como Sora da OpenAI, Runway ML e outras plataformas similares prometem democratizar a criação de conteúdo visual, mas também levantam questões fundamentais sobre o futuro de milhões de profissionais criativos. Dados recentes revelam que 41% dos empregadores mundiais pretendem reduzir sua força de trabalho nos próximos cinco anos devido à automação por IA, segundo o Fórum Econômico Mundial, sinalizando uma transformação sem precedentes no mercado de trabalho criativo.

Esta revolução tecnológica não é meramente uma evolução incremental, mas sim um salto paradigmático que questiona a própria natureza do trabalho criativo. Enquanto empresas celebram a eficiência e redução de custos, profissionais enfrentam uma realidade incerta onde suas habilidades tradicionais podem se tornar obsoletas da noite para o dia.

O Cenário Atual: Números que Assombram o Setor

A velocidade de adoção da IA no setor audiovisual é alarmante. A adoção da IA é agora 4x mais rápida que a robótica industrial durante o período de 2000-2010, com o deslocamento induzido por IA atingindo 2,4 milhões de empregos globalmente em 2023, comparado a 1,7 milhão de perdas causadas pela automação tradicional no mesmo período.

No setor de serviços profissionais, que inclui grande parte da indústria criativa, janeiro de 2025 registrou o menor número de vagas desde 2013, com uma queda de 20% em relação ao ano anterior. Esta tendência é particularmente preocupante para profissionais de edição de vídeo, animação 2D/3D, motion design e produção audiovisual, que veem suas funções sendo rapidamente automatizadas.

Um relatório de janeiro de 2025 da McKinsey revelou que 70% dos funcionários acreditam que a IA generativa mudará 30% ou mais de seu trabalho, indicando que mesmo aqueles que não perderão completamente seus empregos enfrentarão transformações radicais em suas rotinas profissionais.

Os Profissionais Mais Vulneráveis

Editores de Vídeo e Motion Designers

Os editores de vídeo estão na linha de frente desta transformação. Profissionais do setor questionam se suas posições ainda existirão em poucos anos, à medida que ferramentas de IA conseguem realizar cortes, transições e até mesmo efeitos visuais complexos com simples comandos de texto. A automação de tarefas que tradicionalmente exigiam anos de experiência agora pode ser executada por qualquer pessoa com acesso às ferramentas apropriadas.

Animadores e Artistas 3D

A animação tradicional enfrenta uma crise existencial. A IA generativa permite que artistas experimentem com estilos e conceitos inovadores, cuidando de tarefas monótonas, permitindo que animadores dediquem mais tempo à geração de ideias e conceituação. Paradoxalmente, esta “libertação” das tarefas básicas pode significar que menos animadores serão necessários para produzir o mesmo volume de conteúdo.

Operadores de Câmera e Cinegrafistas

A geração de vídeos sintéticos elimina completamente a necessidade de filmagem tradicional para muitos tipos de conteúdo. Comerciais, vídeos explicativos e até mesmo cenas de filmes podem ser criados inteiramente por algoritmos, dispensando equipes inteiras de produção.

A Visão Pessimista: Um Futuro de Substituição Massiva

O cenário mais sombrio aponta para uma transformação radical e destrutiva do mercado de trabalho audiovisual. Dentro da próxima década, estima-se que 60-70% dos trabalhos básicos de produção audiovisual serão automatizados. Esta transformação não será gradual, mas seguirá o padrão descrito por Hemingway: “gradualmente, depois subitamente”.

Estúdios pequenos e médios, que historicamente dependiam de equipes especializadas, cortarão drasticamente seus quadros funcionais. A lógica econômica é implacável: por que pagar salários quando uma ferramenta de IA pode produzir resultados similares por uma fração do custo? Freelancers enfrentarão uma competição impossível contra custos próximos a zero da produção automatizada.

A concentração de poder nas mãos de poucas empresas de tecnologia – principalmente aquelas que controlam os algoritmos mais avançados – criará oligopólios que definirão não apenas como o conteúdo é produzido, mas também que tipo de conteúdo é culturalmente valorizado. Esta centralização levará inevitavelmente à perda de diversidade cultural e artística, substituindo a riqueza da expressão humana por padrões algorítmicos padronizados.

Mais preocupante ainda é o impacto nas gerações futuras. Jovens profissionais não conseguirão mais entrar no mercado para desenvolver suas habilidades, criando uma ruptura na transmissão de conhecimento artístico e técnico que levou décadas para ser construído. O resultado será um desemprego estrutural massivo no setor criativo, sem alternativas claras de recolocação para milhões de trabalhadores.

A Visão Otimista: Parceria Humano-IA e Novas Oportunidades

Contrastando com este cenário apocalíptico, existe uma perspectiva mais esperançosa que vê a IA como uma ferramenta de empoderamento rather than substituição. A IA reduz o tempo e esforço necessários para tarefas como edição de vídeo, efeitos especiais e geração de CGI, permitindo que cineastas experimentem ideias criativas e entreguem produções de alta qualidade com orçamentos restritos.

Nesta visão, a IA libera profissionais de tarefas repetitivas e técnicas, permitindo maior foco na criatividade estratégica, narrativa e direção artística. Surgem novos papéis profissionais: especialistas em prompts para IA, curadores de conteúdo gerado artificialmente, supervisores de qualidade e diretores de experiência do usuário especializada em conteúdo híbrido.

A democratização real das ferramentas de produção permite que mais pessoas expressem suas ideias audiovisuais, expandindo o mercado rather than contraindo-o. A redução drástica de custos viabiliza projetos independentes e experimentais que anteriormente eram economicamente inviáveis, criando nichos de mercado completamente novos.

Profissionais adaptáveis se especializam em áreas que a IA ainda não domina: direção criativa, desenvolvimento de narrativas complexas, experiência do usuário e a orquestração de elementos humanos e artificiais em produções híbridas. A combinação humano-IA gera resultados superiores ao que cada um faria isoladamente, criando um novo paradigma de colaboração criativa.

O mercado se expande exponencialmente com a demanda crescente por conteúdo personalizado e interativo. Cada usuário pode ter versões customizadas de conteúdo, cada marca pode ter milhares de variações de seus materiais promocionais, e cada plataforma pode gerar conteúdo infinito adaptado aos seus usuários específicos.

Conclusão: O Fator Humano na Determinação do Futuro

A realidade provavelmente residirá entre esses dois extremos, moldada por fatores cruciais que ainda estão sendo definidos. A velocidade de adaptação dos profissionais, as regulamentações governamentais, o posicionamento estratégico das empresas (substituição versus colaboração), as limitações técnicas das IAs e, fundamentalmente, a aceitação do público para conteúdo inteiramente artificial determinarão qual cenário prevalecerá.

O que permanece certo é que a indústria audiovisual está experimentando sua transformação mais radical desde o advento do cinema digital. Profissionais que abraçarem a mudança, desenvolvendo habilidades complementares à IA e encontrando formas de agregar valor humano único, terão maior probabilidade de prosperar. Aqueles que resistirem ou ignorarem esta transformação podem encontrar-se obsoletos em um mundo que mudou permanentemente.

A questão não é mais se a IA transformará a indústria audiovisual, mas como rapidamente e de que forma essa transformação ocorrerá. O destino de milhões de profissionais criativos depends de escolhas que estão sendo feitas agora, tanto por indivíduos quanto por sociedades inteiras, sobre como integrar esta tecnologia poderosa de forma que preserve o que há de mais valioso na criatividade humana while embracing the unprecedented possibilities that artificial intelligence offers.

Bibliografia

1. CNN Business (2025). “Nvidia’s Jensen Huang says AI could lead to job losses ‘if the world runs out of ideas'”. Disponível em: https://edition.cnn.com/2025/07/11/business/nvidia-jensen-huang-ai-job-loss
2. Final Round AI (2025). “AI Job Displacement 2025: Which Jobs Are At Risk?”. Disponível em: https://www.finalroundai.com/blog/ai-replacing-jobs-2025
3. SQ Magazine (2025). “AI Job Loss Statistics 2025: Who’s Losing, Who’s Hiring, and What Comes Next”. Disponível em: https://sqmagazine.co.uk/ai-job-loss-statistics/
4. Medium – Stewart Townsend (2024). “Exploring the Impact of AI on Film Production in 2024”. Disponível em: https://medium.com/@channelasaservice/exploring-the-impact-of-ai-on-film-production-in-2024-f02da745af00