MÓDULO 6.2

👤 Criação do Personagem Principal

A consistência facial é o calcanhar de Aquiles dos filmes feitos com IA. Este módulo ensina o pipeline real para travar um personagem e usá-lo em todas as cenas — do golden asset ao provador virtual.

6
Tópicos
40
Minutos
Avan.
Nível
Prática
Tipo
1

👤 Golden Asset

O golden asset é a imagem definitiva do seu personagem em fundo neutro, em pose neutra, com luz suave e olhar para a câmera. É o "RG" do seu protagonista — gerada uma única vez, e referenciada em todas as cenas seguintes.

🎯 O que faz um bom golden asset

  • Fundo neutro — cinza, branco ou desfoque studio. Evita interferência do ambiente nas referências futuras.
  • Luz frontal suave — sem sombras dramáticas que escondam metade do rosto.
  • Plano americano — da cintura para cima, com mãos visíveis. Dá info de corpo e proporção.
  • Roupa simples e neutra — não use o figurino do filme. Use camiseta lisa.
  • Expressão calma — sem sorriso exagerado, sem tensão. O modelo aprende a feição base.
Pipeline real do provador virtual

Pipeline real no Spaces: golden asset (Model input) + outfit reference + context input combinados para produzir personagem consistente vestido para a cena

2

📸 Upload de Referências

Para treinar um Custom Character consistente, o Freepik precisa entre 12 e 24 imagens de referência. Não é só quantidade — é variedade controlada. Imagens demais redundantes ensinam menos do que poucas imagens diversas.

1

Ângulos diferentes (8 imagens)

Frontal, perfil esquerdo, perfil direito, 3/4 esquerdo, 3/4 direito, leve cima, leve baixo, costas. O modelo precisa entender o volume 3D da cabeça.

2

Expressões diferentes (6 imagens)

Neutra, sorriso leve, riso, surpresa, pensativa, séria. Sem caretas extremas — o modelo precisa do range natural, não dos extremos.

3

Iluminações diferentes (6 imagens)

Luz natural, golden hour, sombra, luz frontal forte, contraluz suave, indoor difuso. Evita que o personagem fique "preso" a uma única luz.

4

O que NÃO incluir

Filtros do Instagram, óculos escuros, máscaras, chapéus. Tudo que cobre rosto enfraquece o aprendizado. Mantenha o rosto sempre visível.

Referências de personagem

Set de referências variadas — diferentes ângulos da mesma pessoa

Referências adicionais

Variação de iluminação e expressão no mesmo personagem

3

⏳ Treinando Custom Character (LoRA)

O treino do Custom Character dura entre 10 e 30 minutos. Durante esse tempo, o Freepik está fazendo um LoRA (Low-Rank Adaptation) do modelo base com as suas imagens — ensinando o modelo a "lembrar" do seu personagem específico.

⚙️ O que esperar do treino

Tempo: 10-30 min dependendo da fila e da quantidade de imagens.
Reuso: Após treinado, o LoRA fica disponível para sempre na sua biblioteca. Não treine de novo a menos que mude o look.
Token: O Freepik gera um token único para invocar o personagem nos prompts (ex: "sks_woman").
Limitações: O LoRA mantém o rosto, mas não controla 100% as roupas — daí a importância do provador virtual.
Custom Character training

Tela de treino do Custom Character no Freepik — após 10-30 minutos, o personagem fica disponível como referência reutilizável

4

⚡ Alternativa Rápida — Nano Banana Pro

Não tem tempo para esperar 30 minutos? Não quer treinar LoRA? O Nano Banana Pro com image reference funciona em segundos — e dá consistência boa o suficiente para projetos rápidos. A diferença: ele referencia, não decora.

✓ Custom Character (LoRA)

  • • Consistência facial 90%+
  • • Funciona sem imagem de referência presente
  • • Treino de 10-30 min
  • • Ideal para projetos longos / múltiplas cenas

⚡ Nano Banana Pro + ref

  • • Consistência facial 70-80%
  • • Precisa da imagem como input em cada geração
  • • Zero treino, instantâneo
  • • Ideal para protótipos e testes
Image Generator Node

Image Generator Node configurado com Nano Banana Pro + image reference — alternativa ao Custom Character para iteração rápida

5

👕 Pipeline do Provador Virtual

Aqui está o truque mais poderoso da pré-produção: o pipeline de 3 inputs combinados — Model + Outfit + Context. Você pega seu personagem, "veste" ele com uma roupa de referência, e coloca ele no contexto da cena. Tudo em um fluxo de nodes.

🔗 Os 3 inputs

1. MODEL INPUT

A foto do personagem (golden asset ou frame de Custom Character). Define o rosto, corpo e proporção.

2. OUTFIT INPUT

Imagem de uma roupa (pode ser foto de e-commerce, referência de filme, ou outra geração). O modelo "veste" o personagem com essa roupa.

3. CONTEXT INPUT

Imagem do ambiente / cenário da cena. Define luz, paleta e contexto onde o personagem vestido vai aparecer.

Pipeline completo do provador virtual

Pipeline completo no Spaces: três imagens de entrada (model, outfit, context) combinam-se em um Image Generator Node para produzir o frame final

Resultado do provador

Resultado: personagem consistente vestido para a cena

Variação do personagem

Mesma pessoa em outro contexto — o pipeline mantém o rosto

6

🧪 Testando Consistência

Antes de gerar as 6 cenas reais do filme, faça um teste de estresse: gere o mesmo personagem em 3 contextos completamente diferentes. Se o rosto se mantém, você está pronto. Se não, ajuste antes — não depois.

💡 Os 3 contextos do teste

  • Indoor noturno com luz dramática — testa robustez em sombra dura
  • Outdoor diurno com luz lateral forte — testa adaptação a contraste
  • Plano fechado em close-up de rosto — testa fidelidade dos traços

Compare lado a lado. Se passar nos três, está aprovado para produção. Se não, retorne ao tópico 2 e refaça as referências.

⚠️ Sinais de personagem mal treinado

  • • Rosto muda entre cenas mesmo com a mesma referência
  • • Olhos mudam de cor
  • • Idade aparente flutua entre planos
  • • Tom de pele inconsistente em iluminações iguais

Resumo do Módulo 6.2

Golden asset — Imagem-RG do personagem em fundo neutro, antes de qualquer cena.
12-24 referências variadas — Ângulos, expressões e luzes, sempre com rosto visível.
Custom Character vs Nano Banana Pro — LoRA para projetos longos, image reference para protótipos.
Provador virtual de 3 inputs — Model + Outfit + Context combinados em um pipeline.
Teste de estresse — 3 contextos extremos antes de aprovar para produção.

Próximo Módulo:

6.3 — Storyboard com IA: do primeiro frame ao grid 3x3 narrativo