Glossário
21 termos de geração de IA,
definidos de forma simples.
Se uma expressão na hilens.ai for jargão (escala CFG, LoRA, inpainting, difusão), ela vive aqui. Cada entrada: uma definição de um parágrafo, uma explicação alargada e, quando relevante, um exemplo concreto com modelos hilens e custos em créditos.
Credit
também conhecido como AI credit, generation credit
No hilens.ai, um credit é a unidade de pagamento para um incremento de trabalho de geração. Os modelos custam números diferentes de credits por geração; os credits são adquiridos em packs e nunca caducam.
Credit pack
também conhecido como AI credit pack
Um conjunto de credits adquirido numa única compra a um preço fixo em dólares. Packs maiores oferecem uma tarifa por credit mais baixa. Os credits de um pack não caducam e não são renovados automaticamente.
Pay per generation
também conhecido como pay per use, pay per credit
Um modelo de preços em que paga apenas quando clica em Generate, debitado de um saldo de credits pré-pago. Contrasta com a subscrição, na qual paga uma mensalidade fixa quer gere conteúdo ou não.
Subscription credit
Um credit incluído numa quota de subscrição mensal que caduca quando começa o ciclo de faturação seguinte. Distinto de um credit pay-per-generation, que nunca caduca.
Prompt
também conhecido como AI prompt, text prompt
A instrução de texto dada a um modelo de IA que descreve o que gerar. Para modelos de imagem e vídeo, os prompts combinam descrição do tema, direção de estilo, indicações de câmara ou composição e prompts negativos opcionais.
Negative prompt
Texto que descreve o que não deve aparecer na imagem ou vídeo gerado. Usado para suprimir falhas comuns como dedos a mais, marcas de água, texturas desfocadas ou estilos específicos que quer evitar.
Reference image
também conhecido como ref image, image-to-image input
Uma imagem carregada juntamente com o prompt para condicionar a geração. O modelo preserva propriedades visuais — composição, paleta de cores, semelhança do tema, 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 (Instagram retrato), 3:4 (vertical editorial).
Seed
Um valor numérico que inicializa o gerador de números aleatórios dentro de um modelo. Fixar a seed torna os resultados reproduzíveis — o mesmo prompt + a mesma seed produzem o mesmo resultado.
CFG scale
também conhecido como guidance scale, classifier-free guidance
Um parâmetro que controla com que rigor o modelo segue o prompt de texto. CFG mais alto = interpretação mais literal; CFG mais baixo = mais liberdade criativa. Intervalo típico de 4 a 12.
Inference steps
também conhecido como sampling steps, denoising steps
O número de passagens iterativas de refinamento que o modelo dá para produzir um resultado. Mais passos significam geralmente maior qualidade, com retornos decrescentes acima de um limiar específico de cada modelo.
Diffusion model
Uma classe de modelos generativos de IA que aprendem a inverter um processo de adição de ruído — partindo de ruído puro e removendo-o progressivamente até obter 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 mais comum de geração de imagem por IA.
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 que descreve o movimento pretendido.
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. A saída é tipicamente um clipe curto (5-10 segundos) com 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 uma personagem consistentes ao longo de várias gerações a partir da mesma referência. Crítico para colagens multi-painel 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 — sinalética, texto de embalagem, cartões de citação, etiquetas de infografia. Historicamente um ponto fraco dos modelos de difusão; em 2026, só os modelos mais fortes o renderizam de forma legível.
Output resolution
As dimensões em píxeis de uma imagem ou vídeo gerado. Valores comuns: 1024×1024 (por omissão na maioria dos modelos de imagem), 4K (Nano Banana 2 retrato), 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. Acrescenta detalhe inferindo como seria a versão de maior resolução, em vez de apenas interpolar píxeis.
Inpainting
também conhecido como AI inpaint, region edit
Substituir ou editar uma região específica de uma imagem mantendo o resto inalterado. O utilizador aplica uma máscara à região; o modelo gera novo conteúdo que combina com o contexto envolvente.
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 tema específico sem retreinar o modelo todo. As LoRAs são pequenas (tipicamente 50-200MB) e empilham-se sobre uma base.