Como Escrever Prompts de Imagem para Midjourney, DALL·E e Stable Diffusion
Os modelos de imagem de IA recompensam descrições específicas e bem ordenadas. Conheça a anatomia de um ótimo prompt de imagem e os parâmetros que importam em cada ferramenta.
Digite "a cat" em qualquer gerador de imagem e você vai obter um gato. Pode ser uma foto, um desenho, uma pintura a óleo ou algo com cara de clip-art de 2004. O modelo chutou, porque você deu quase nada para ele trabalhar. A diferença entre um resultado esquecível e um que você usaria de verdade se resume a quanto você diz ao modelo e à ordem em que você diz. Este guia mostra o que entra em um prompt e depois como cada uma das três grandes ferramentas quer receber essa informação.
As partes de que você monta um prompt
Pense em um prompt como uma pilha de decisões. Cada uma estreita o espaço de imagens que o modelo poderia produzir. Deixe uma camada de fora e o modelo a preenche por você, geralmente com algo genérico.
Uma ordem confiável para percorrer:
- Sujeito (subject) — quem ou o que está no quadro, e o que faz. "A fox curled asleep" ganha de "a fox".
- Estilo ou meio (style/medium) — photograph, watercolour, 3D render, charcoal sketch, cyberpunk illustration. Essa decisão tinge todo o resto.
- Composição — close-up, wide shot, bird's-eye view, sujeito fora do centro, elementos de primeiro e segundo plano.
- Iluminação — golden hour, soft window light, harsh noon sun, neon glow, rim lighting. A iluminação faz mais pelo clima do que quase qualquer outra coisa.
- Clima e cor — melancholic, playful, tense; uma paleta âmbar quente, pastéis suaves, monocromático de alto contraste.
- Câmera e lente — para visuais fotográficos: 35mm, 85mm portrait lens, shallow depth of field, macro. Isso empurra o modelo em direção ao realismo.
- Modificadores de detalhe e qualidade — "intricate texture", "sharp focus", "highly detailed" e flags de qualidade específicas de cada ferramenta.
Você não precisa de todas as camadas toda vez. Uma ilustração de livro infantil raramente precisa de especificação de lente. Mas ir de cima para baixo evita que você soterre o sujeito sob adjetivos, que é uma das formas mais comuns de um prompt sair pela culatra. Se você quer o raciocínio mais amplo por trás de estruturar instruções para qualquer modelo, os fundamentos de engenharia de prompt cobrem a mesma lógica aplicada além das imagens.
Midjourney: os parâmetros carregam o peso
O Midjourney lê uma descrição separada por vírgulas e depois pega instruções dos parâmetros grudados no fim. A descrição monta a cena; as flags controlam a maquinaria.
As que você vai usar o tempo todo:
--ardefine a proporção (--ar 16:9para widescreen,--ar 2:3para um pôster em retrato).--vescolhe a versão do modelo.--style rawreduz a tendência do Midjourney de embelezar e te dá uma leitura mais literal das suas palavras.--noremove elementos:--no text, watermark.::dá peso aos termos.forest::2 fog::1diz ao modelo que a floresta importa duas vezes mais que a névoa.
O peso e o --no são o seu volante. Se placas de neon insistem em vazar para uma cena que você queria limpa, --no neon as remove mais rápido do que adicionar dez palavras "no neon" à descrição.
DALL·E 3: escreva como uma frase
O DALL·E 3 foi feito para ler linguagem descritiva e comum, então sopa de palavras-chave joga contra você aqui. Escreva frases completas, como você faria ao passar um briefing para um ilustrador humano, e ele vai lidar com a composição de forma inteligente. Ele também reescreve o seu prompt nos bastidores para adicionar detalhe, o que ajuda até deixar de ajudar — então seja explícito sobre qualquer coisa que você faça questão.
Como o DALL·E se apoia na gramática e nas relações entre as coisas, frases espaciais funcionam bem: "a red mug to the left of an open notebook, a pair of glasses resting on the pages". Descreva o arranjo e ele geralmente respeita. Guarde a taquigrafia técnica para as outras duas ferramentas. Se você vem de escrever prompts de texto, muitos dos mesmos hábitos se transferem — veja como escrever prompts de IA para a abordagem geral.
Stable Diffusion: palavras-chave, pesos e negativos
O Stable Diffusion trabalha o mais perto possível da maquinaria pura. Os prompts são palavras-chave separadas por vírgula, e você tem controle direto sobre ênfase e exclusão. É a ferramenta em que um prompt negativo mostra o seu valor, porque um bem abastecido corrige, sem alarde, as falhas recorrentes que esses modelos produzem.
A ênfase usa parênteses e pesos numéricos. (dramatic lighting:1.3) reforça um termo; (background clutter:0.6) o suprime. Empilhe alguns e você está esculpindo.
Um prompt negativo inicial para manter à mão:
- Correções de anatomia:
extra fingers, fused hands, deformed limbs - Artefatos indesejados:
watermark, signature, text, jpeg artifacts - Correções de estilo:
cartoon(quando você quer uma foto),oversaturated, blurry
Reaproveite e ajuste por projeto, em vez de reescrever do zero. Quando você quiser montar um a partir de uma checklist, um construtor de prompt negativo elimina a adivinhação, e um ajudante geral de prompt de imagem pode organizar o lado positivo na ordem certa.
Proporção, seeds e ficar em um idioma só
A proporção não é cosmética. Um enquadramento quadrado compõe diferente de um retrato vertical, e o modelo posiciona o sujeito para caber. Decida o formato antes de polir os detalhes, porque um 16:9 deitado e um 9:16 em pé do "mesmo" prompt muitas vezes pedem composições completamente diferentes.
As seeds são como você para de brigar com a aleatoriedade. Toda geração começa a partir de um número de seed; reutilize-o e o modelo parte do mesmo ponto, então o seu próximo ajuste muda só o que você editou, em vez de sortear a imagem inteira de novo. O fluxo que funciona de verdade:
- Gere um lote e encontre um que está 80% lá.
- Pegue a seed dele.
- Trave a seed e ajuste um único elemento — a iluminação, um objeto, a paleta.
- Compare com o original.
Isso transforma "girar a roleta e torcer" em algo mais próximo de edição.
Sobre o idioma: os modelos foram treinados majoritariamente com texto em inglês emparelhado com imagens, então descrições em inglês mapeiam com mais precisão o que o modelo de fato aprendeu. Prompts em outros idiomas muitas vezes funcionam, mas você perde fidelidade em termos sutis ou incomuns, e palavras de estilo de nicho podem não registrar de jeito nenhum. Se o seu primeiro idioma não é o inglês, escreva a ideia com suas próprias palavras e depois traduza o prompt final antes de gerar.
Juntando tudo
Dois hábitos separam quem obtém resultados consistentes de quem fica sorteando de novo. Primeiro, monte todo prompt na mesma ordem para nunca esquecer a iluminação ou deixar a composição ao acaso. Segundo, trate cada geração como um teste de uma ideia, não como um bilhete de loteria.
Um exemplo resolvido, adaptável entre as ferramentas:
Leia isso de volta contra as camadas: sujeito (dewdrop on a web), estilo (macro photograph), composição (single droplet, blurred background), iluminação (backlit sunrise), cor (warm gold against dark green), modificadores de detalhe e a proporção no fim. Nada é deixado ao acaso.
A maioria dos resultados fracos vem de uma camada faltando ou de um sujeito sufocado em adjetivos, e os dois são fáceis de pegar quando você conhece o padrão — erros comuns em prompts reúne os que vale evitar. Acerte a anatomia, respeite o que cada ferramenta quer e mude uma coisa de cada vez.