🖼️ Image-to-image e style reference
Forneça uma imagem como ponto de partida ou referência. O modelo usa cor, composição ou estilo dela como guia. É a forma mais rápida de garantir coerência visual entre múltiplas gerações.
📋 Como cada ferramenta faz
- • Midjourney:
--sref [URL]ou imagem como prompt → image-to-image - • Runway: seletor "Style Reference" e "Subject Reference" separados
- • Flux: Redux para image-to-image; texto-condicional + imagem
- • Nano Banana: múltiplas imagens como contexto na conversa
- • Stable Diffusion: IP-Adapter, Image Strength (denoise) 0.4-0.8
💡Força da referência
Peso baixo (0.4-0.6) = inspiração de paleta/mood; peso alto (0.8-1.0) = composição respeitada. Entender peso muda mais resultado do que mudar imagem.
🎨 Inpainting e outpainting
Inpainting: editar área selecionada mantendo o resto. Outpainting: expandir além das bordas. Resolve 80% dos pequenos problemas sem regenerar tudo.
Inpaint workflow
- Selecionar com máscara (pincel ou prompt-based)
- Feather na borda (suaviza emenda)
- Prompt da área (não da imagem inteira)
- Iterar com strength baixo para preservar contexto
Casos clássicos
- • Corrigir mãos com dedos extras
- • Trocar roupa/cor
- • Adicionar/remover objeto
- • Expandir cena vertical pra horizontal
- • Limpar artefatos no fundo
Ferramentas com inpaint forte em 2026:
Flux Kontext (conversacional, sem máscara), Nano Banana (multimodal, sem máscara), Photoshop Generative Fill (interface tradicional), Krea (real-time canvas).
🦴 ControlNet — forçar geometria
Família de controladores que força o modelo a respeitar uma geometria: pose, profundidade, contorno, linhas. Disponível em pipelines Stable Diffusion / Flux com plugins.
Os 5 ControlNets que importam
- • OpenPose: esqueleto humano. "Mesma pose, outra pessoa."
- • Depth: mapa de profundidade. Mantém 3D/perspectiva exata.
- • Canny: contorno detectado. Mantém edges/objetos.
- • Lineart: linhas artísticas. Útil pra colorir desenho.
- • Scribble: rabisco simples → cena completa.
⚙️Aplicação real
Cliente: "quero esse modelo (foto-X) na pose dessa outra foto (foto-Y), com fundo de praia". OpenPose extrai pose da Y, IP-Adapter mantém rosto/corpo da X, prompt define praia. Resultado preserva os três.
👤 Character consistency
Manter aparência do mesmo personagem em 20 cenas. É o requisito que separa um still de uma campanha.
Workflow profissional 2026
- Gerar/escolher 3-5 fotos do personagem em ângulos diferentes (frontal, perfil 3/4, lateral).
- Em MJ:
--cref [URL1] [URL2] [URL3] --cw 100. Em Runway: subir como character reference. Em Flux: IP-Adapter. - Manter elementos invariantes no prompt: cabelo, idade, etnia, marca facial específica.
- Vestir explicitamente em cada nova cena (modelo às vezes perde a roupa).
- Iterar do mesmo seed quando possível.
Brazilian woman, 32 years old, brown skin, short curly black hair, small mole above lip, wearing a yellow linen dress, walking through a São Paulo street market, golden hour, 35mm documentary photo --cref [refs] --cw 100 --ar 4:5
🧪 Multi-prompt e pesos
Quando um elemento do prompt está sendo ignorado, em vez de gritar mais, você sobe o peso.
Midjourney
subject A ::2 setting B ::1
A pesa 2x B. Pesos relativos.
Stable Diffusion / Flux
(subject:1.4) (setting:0.8)
Peso 1.0 = neutro. Acima 1.4 = forçado, abaixo 0.7 = atenuado.
Pesos negativos
subject ::-1
MJ: peso negativo suprime sem virar negative prompt formal.
Modelos sem peso
Sora/Veo/Runway não têm peso simbólico. Use repetição estratégica: "a red red car" reforça vermelho.
🔍 Upscale e enhance
Cliente pede 4K. Modelo entrega 1024px. Sem upscale, sua entrega tem resolução de avatar.
Para FIDELIDADE
- • Topaz Gigapixel: upscale clássico, sem alterar conteúdo
- • MJ Upscaler (built-in): 2x sem distorcer
- • ESRGAN local: open-source, controlável
Para DETALHE EXTRA
- • Magnific: adiciona detalhe inventado (texturas, pelos)
- • Krea Enhance: rápido, controlável com prompt
- • Flux ULTRA: upscale gerando do zero
⚠️Atenção
Upscale "criativo" (Magnific) muda traços faciais. Para personagem real ou produto de marca, use Topaz/MJ. Para arte conceitual, Magnific entrega.
✅Resumo do módulo
Próximo Módulo:
2.3 — Movimento e câmera em vídeo