21 termos de geração com IA,
definidos de forma simples.

Credit

também conhecido como AI credit, generation credit

Na hilens.ai, um credit é a unidade de pagamento para um incremento de trabalho de geração. Cada modelo custa um número diferente de credits por geração; os credits são comprados em pacotes e nunca expiram.

Credit pack

também conhecido como AI credit pack

Um conjunto de credits comprado de uma só vez por um preço fixo em dólar. Pacotes maiores oferecem uma taxa por credit mais baixa. Os credits de um pacote não expiram e não são renovados automaticamente.

Pay per generation

também conhecido como pay per use, pay per credit

Um modelo de preço em que você paga apenas quando clica em Generate, debitado de um saldo de credits pré-pago. Contrasta com a assinatura, em que você paga uma mensalidade fixa quer gere conteúdo ou não.

Subscription credit

Um credit incluído em uma cota mensal de assinatura que expira quando o próximo ciclo de cobrança começa. Diferente de um credit de pay-per-generation, que nunca expira.

Prompt

também conhecido como AI prompt, text prompt

A instrução em texto dada a um modelo de IA que descreve o que gerar. Para modelos de imagem e vídeo, os prompts misturam descrição do sujeito, direção de estilo, dicas de câmera ou composição e prompts negativos opcionais.

Negative prompt

Texto descrevendo o que não deve aparecer na imagem ou no vídeo gerado. Usado para suprimir falhas comuns como dedos extras, marcas d'água, texturas borradas ou estilos específicos que você quer evitar.

Reference image

também conhecido como ref image, image-to-image input

Uma imagem enviada junto com o prompt para condicionar a geração. O modelo preserva propriedades visuais — composição, paleta de cores, semelhança do sujeito, enquadramento — da referência no resultado.

Aspect ratio

também conhecido como AR

A proporção entre largura e altura de uma imagem ou vídeo gerado. Proporções comuns: 1:1 (quadrado), 9:16 (vertical / TikTok / Reels), 16:9 (horizontal / YouTube), 4:5 (retrato do Instagram), 3:4 (vertical editorial).

Seed

Um valor numérico que inicializa o gerador de números aleatórios dentro de um modelo. Fixar o seed torna os resultados reproduzíveis — o mesmo prompt + o mesmo seed gera o mesmo resultado.

CFG scale

também conhecido como guidance scale, classifier-free guidance

Um parâmetro que controla o quão fielmente o modelo segue o prompt de texto. CFG mais alto = interpretação mais literal; CFG mais baixo = mais liberdade criativa. Faixa típica de 4 a 12.

Inference steps

também conhecido como sampling steps, denoising steps

O número de passagens iterativas de refinamento que o modelo realiza para produzir um resultado. Mais passos geralmente significam qualidade maior, com retornos decrescentes acima de um limite específico de cada modelo.

Diffusion model

Uma classe de modelos generativos de IA que aprendem a reverter um processo de adição de ruído — partindo de ruído puro e removendo o ruído progressivamente até chegar a uma imagem ou vídeo que corresponda ao prompt.

Text-to-image

também conhecido como T2I, txt2img

Um modo de geração em que a entrada é texto (o prompt) e a saída é uma imagem. O modo de geração de imagens por IA mais comum.

Image-to-video

também conhecido como I2V

Um modo de geração em que a entrada é uma imagem estática e a saída é um vídeo que anima essa imagem. Frequentemente combinado com um prompt de texto descrevendo o movimento desejado.

Video generation

também conhecido como AI video, video synthesis

Criação por IA de clipes de vídeo a partir de prompts de texto, imagens de referência ou ambos. O resultado normalmente é um clipe curto (5-10 segundos) em resolução fixa.

Identity preservation

também conhecido como character consistency, identity lock

A capacidade de um modelo de manter o rosto de uma pessoa ou a aparência de um personagem consistentes em várias gerações a partir da mesma referência. Essencial para colagens de múltiplos painéis e conteúdo centrado em personagens.

In-image text

também conhecido como text rendering, in-frame text

Texto que aparece dentro da imagem gerada como parte da cena — placas, textos de embalagem, cartões de citação, rótulos de infográficos. Historicamente um ponto fraco dos modelos de difusão; em 2026, apenas os modelos mais fortes o renderizam de forma legível.

Output resolution

As dimensões em pixels de uma imagem ou vídeo gerado. Valores comuns: 1024×1024 (padrão da maioria dos modelos de imagem), 4K (retrato do Nano Banana 2), 1080p (maioria dos modelos de vídeo).

Upscaling

também conhecido como AI upscale, super-resolution

Aumentar a resolução de uma imagem ou vídeo existente usando um modelo de IA. Adiciona detalhes ao inferir como seria a versão de resolução mais alta, em vez de apenas interpolar pixels.

Inpainting

também conhecido como AI inpaint, region edit

Substituir ou editar uma região específica de uma imagem mantendo o restante inalterado. O usuário mascara a região; o modelo gera novo conteúdo que combina com o contexto ao redor.

LoRA

também conhecido como Low-Rank Adaptation, LoRA model

Uma técnica leve de fine-tuning de modelos que ajusta um modelo base a um estilo, personagem ou sujeito específico sem retreinar o modelo inteiro. As LoRAs são pequenas (tipicamente 50-200MB) e se sobrepõem a um modelo base.