Passo 01 — Descreva sua imagem
Escreva seu prompt e, se quiser, adicione uma imagem de referência para guiar o estilo, a composição ou o tema.
Kontext Max
Na Cleep AI, este modelo aplica contexto visual a partir de uma imagem-alvo e, quando necessário, de um rosto de referência para manter identidade, estilo e detalhes consistentes em novas variações e edições.
Como funciona
Crie imagens com Kontext Max em 3 passos
De uma ideia escrita a uma imagem pronta: sem configuração, sem plugins, sem Discord.
Passo 02 — Escolha formato e quantidade
Selecione uma proporção (9:16, 21:9, 16:9, 4:3) e quantas variações criar de uma vez (até 4). Gere um lote e fique com as que você curtir.
Passo 03 — Gere e baixe
Clique em gerar. O Kontext Max devolve suas imagens em segundos. Baixe as que gostar ou ajuste o prompt e rode de novo.
O que ele faz
Como trabalhar com o Kontext Max
Fluxo prático
O usuário envia uma imagem-alvo para definir o contexto visual (composição, paleta e detalhes) e, se precisar preservar identidade, adiciona um rosto de referência. Em seguida, descreve o que deve mudar (ex. : fundo, roupa, iluminação) e executa a geração para obter uma nova versão coerente. Para resultados mais previsíveis, recomenda-se manter a resolução das referências próxima e evitar recortes extremos no rosto.
Casos de uso que exigem consistência visual
Times de e-commerce usam o modelo para criar variações de produto mantendo enquadramento e identidade de marca, trocando apenas cenário e luz. Criadores de conteúdo aplicam contexto para manter o mesmo personagem em diferentes cenas sem perder traços principais. Em campanhas, a referência ajuda a padronizar séries de peças (feed, stories e banners) com mudanças controladas.
O que verificar antes de aprovar o resultado
A revisão deve checar fidelidade ao contexto (cores, perspectiva e elementos-chave) e consistência de identidade quando há referência de rosto. Também é importante inspecionar artefatos comuns: mãos, textos em embalagens e bordas com recorte irregular. Para validação rápida, compare a saída com a imagem-alvo em zoom de 100% e confirme se as mudanças solicitadas ocorreram sem alterar o que deveria permanecer.
Como funciona
Em projetos com múltiplas imagens, a recomendação é fixar uma referência-alvo “mestre” e variar apenas um fator por vez para reduzir deriva visual.
Aplique contexto e publique com mais segurança
Use a Cleep AI para testar o modelo com suas próprias referências e validar consistência antes de colocar a peça em produção. Em poucos envios, dá para comparar variações, escolher a melhor e repetir o padrão em uma série. Quando necessário, refine com uma LoRA e finalize com uma checagem visual rápida.
FAQ
Perguntas frequentes
O que verificar?
Ele usa o conceito de contexto para ancorar a geração em uma referência visual, reduzindo mudanças indesejadas entre versões. O resultado tende a manter composição e detalhes-chave quando a imagem-alvo é consistente e bem definida.
Ele funciona com múltiplas imagens de referência?
O fluxo mais comum é usar uma imagem-alvo como referência principal e adicionar um rosto opcional para identidade. Em cenários com várias referências, recomenda-se escolher uma “mestre” e testar variações controladas para evitar mistura de estilos e deriva.
Como fica a replicação de resultados (mesma ideia em várias saídas)?
A repetição melhora quando a referência-alvo é estável e as mudanças são descritas de forma específica (o que muda e o que não muda). Para séries, vale manter o mesmo conjunto de referências e alterar um parâmetro por vez. O foco aqui é contexto por referência, mas ele pode compor um pipeline em que a base é criada por texto e, depois, refinada com contexto para padronizar uma série. O ideal é gerar uma imagem-base consistente e então usar a referência-alvo para guiar as variações. A lógica de ancoragem por contexto permanece: referência forte tende a gerar consistência mais alta, enquanto referências fracas aumentam a chance de variações inesperadas. A melhor prática é validar com um pequeno lote antes de escalar.
Quais são as capacidades centrais?
Aplicar contexto visual a partir de uma imagem-alvo, preservar identidade com rosto opcional e produzir variações com mudanças direcionadas (fundo, iluminação, elementos). Também é útil para padronizar séries e reduzir retrabalho em revisão.
O que usuários devem saber antes de escolher?
Referências com baixa qualidade, recortes agressivos ou diferenças grandes de resolução podem reduzir a fidelidade. Para aprovar com segurança, compare a saída com a referência em zoom e valide pontos críticos como rosto, mãos, textos e bordas.
