O que a IA apaga da sua foto sem avisar, e as linhas que impedem

As três coisas que somem da sua foto, e por que a mesma frase não trava as três

Você anexou a sua selfie, o resultado voltou e o rosto é o seu. Mesmo assim tem alguma coisa errada, e leva um tempo até você conseguir dizer o quê. A cicatriz acima da sobrancelha não está lá. Ou a pinta trocou de bochecha. Ou o aparelho auditivo que aparece atrás da orelha na foto original simplesmente não existe na saída. Este artigo trata desse caso, que não é o mesmo de a IA devolver outra pessoa: aqui o rosto continua sendo o seu, menos uma coisa.

Duas declarações antes de qualquer instrução, porque elas mudam a leitura de tudo que vem depois. A primeira: nada do que está listado aqui é tratado como algo a consertar. Marca de pele, dispositivo de assistência e deficiência não são defeito de ninguém, e este texto não ensina a esconder nada de ninguém. O que está com defeito, quando alguma coisa some, é o comportamento do modelo, que apaga sem ter sido pedido. A segunda: o artigo descreve o que aparece na imagem, e nada além disso. Não há orientação de saúde aqui, sobre nenhuma condição.

Feito isso, a parte técnica. O que some se divide em três classes, e a diferença entre elas não é vocabulário: cada uma exige uma forma diferente de escrita no prompt.

• Marca de pele: sarda, pinta, cicatriz, áreas de tom mais claro, marca de nascença, marca de acne. A forma certa é proibição explícita, e localizada.
• Dispositivo: óculos de grau, aparelho auditivo, implante coclear, aparelho ortodôntico, brinco, prótese, bengala, muleta, cadeira de rodas, tipoia. A forma certa é ancorar na foto, nos dois sentidos: não remover o que está lá e não acrescentar o que não está.
• Traço estrutural: assimetria natural do rosto, dente separado, formato de orelha e de nariz. A forma certa não é adjetivo, é medida nomeada.

Por que a mesma frase não serve para as três: proibir só funciona quando existe um alvo com nome, e dispositivo não tem nome fixo. Escrever com óculos convida o modelo a inventar uma armação que não é a sua, e escrever sem óculos apaga a que você usa todo dia. A saída é apontar para o arquivo: o que está no meu rosto na foto de referência continua exatamente como está. As cinco maneiras de escrever uma proibição, e o lugar em que cada uma cabe dentro do prompt, estão na grade que separa proibir de ancorar. Este artigo usa duas delas e não reexplica as outras. E se o problema for o rosto inteiro escorregando, e não uma coisa só, o endereço é o artigo do rosto que volta sendo de outra pessoa.

A ficha abaixo é a tradução dessas três classes em doze linhas prontas. Ela serve para duas coisas ao mesmo tempo, e é isso que a torna econômica: a terceira coluna é o que você cola no prompt, e a segunda é o que permite conferir a saída depois.

O bloco de inventário: escreva antes de gerar, cole depois

Este é o único bloco de prompt do artigo, e ele não é um prompt inteiro. É o pedaço que entra no seu, logo depois da linha que declara a foto anexada como fonte de identidade e antes de qualquer descrição de cena. Os colchetes são seus: cada um deles é um lugar do seu corpo que só você sabe onde fica. Apague as linhas que não se aplicam a você, preencha as que se aplicam, e leve embora as linhas iniciadas por cerquilha, que existem só para organizar a leitura.

# What is mine and must survive: name it AND locate it
The small scar [above my left eyebrow] stays exactly where the photo shows it, same length and same shape.
The freckles [across my nose and both cheeks] stay in the same places, same density, same colour.
The [mole on my right cheek] stays where it is, same size.
The lighter patches of skin [on my forehead and around my mouth] stay exactly as the photo shows them; do not even out my skin tone.
My [left] eyebrow sits higher than my [right] one and the corners of my mouth are not level; keep both differences exactly as the photo shows them.
Keep the gap between my two front teeth exactly as it is; do not straighten and do not whiten my teeth.

# Anything already on my body in the photo: anchor it, do not describe a new one
Whatever I am wearing on my face, in or behind my ears, and on my teeth in the reference photo stays exactly as it is, same model, same colour, same position.
Do not remove, replace, hide or restyle any device that is visible in the reference photo.
Do not add glasses, jewellery, dental appliances or any device that is not in the reference photo.

# What the model is not allowed to do to any of it
Do not beautify, do not smooth, do not clean up and do not correct anything about my skin.

Em português, o bloco diz três coisas. Primeiro, o que é meu tem nome e lugar: a cicatriz acima da sobrancelha esquerda, as sardas do nariz e das duas bochechas, a pinta da bochecha direita, as áreas de tom mais claro na testa e em volta da boca, a sobrancelha que fica mais alta que a outra, o vão entre os dentes da frente. Cada um continua exatamente onde a foto mostra, do mesmo tamanho e da mesma forma, sem uniformizar o tom da pele, sem alinhar e sem clarear os dentes. Segundo, o que já está no meu corpo na foto, no rosto, nas orelhas e nos dentes, continua igual, mesmo modelo, mesma cor, mesma posição: nada é removido, trocado, escondido ou redesenhado, e nada é acrescentado que não esteja lá. Terceiro, nada da minha pele é embelezado, alisado ou tratado como coisa a arrumar.

Por que cada linha existe

1. Nome e lugar, não categoria. A doc do Gemini manda descrever em detalhe o que precisa sobreviver a uma edição, e é isso que a primeira linha faz. Cada marca visível é uma categoria; a cicatriz acima da sobrancelha esquerda é um alvo.
2. Ancorar, e não descrever, o que já está na foto. É a diferença entre dizer o que o objeto é e apontar para o arquivo onde ele aparece. Descrever convida o modelo a desenhar outro parecido; ancorar não deixa escolha.
3. Os dois sentidos, um ao lado do outro. Proibir remoção sem proibir acréscimo deixa a metade mais constrangedora do problema em aberto, que é receber um óculos que você nunca usou.
4. A negativa de acabamento no fim, e não no meio. Embelezar, alisar e arrumar são as palavras que carregam o apagamento junto: elas não pedem a remoção de nada, e removem.
5. A linha da assimetria fica neste bloco, e não no bloco de identidade, porque ela é a única do grupo que o modelo mexe achando que está ajudando: simetria é o acabamento padrão de rosto gerado. Ela também obedece à regra do bloco inteiro. Dizer que o rosto não é simétrico é uma categoria; dizer qual sobrancelha fica mais alta é um alvo.

Uma classe inteira fica de fora deste bloco de propósito. Bengala, muleta, cadeira de rodas e tipoia não se resolvem por negativa, e o motivo tem uma seção só para ele, mais abaixo.

O que a IA apaga da sua foto por padrão, e por que você não percebe

A direção do treino tem medição. Num preprint de Seo, Hong, Choi, Kim e Oh sobre edição de retrato, entre 62% e 71% das saídas clarearam a pele num benchmark de 5.040 retratos editados, com 72% a 75% em retratos de pessoas indianas e negras contra 44% em pessoas brancas. Os limites importam tanto quanto o número: o teste roda em três editores de pesos abertos, não em ChatGPT nem em Gemini; é preprint do arXiv, sem revisão por pares; e os próprios autores pedem que os valores sejam lidos como evidência diagnóstica, não como estimativa de prevalência na população.

O mesmo trabalho tem a expressão que descreve o problema melhor do que qualquer paráfrase minha: silent distortions, distorções silenciosas, capazes de moldar a autorrepresentação mediada por IA sem que ninguém note. Uma precisão aqui, porque a confusão é fácil e é verificável em um clique: o estudo também nomeia um modo de falha chamado soft erasure, e ele é outra coisa. Soft erasure é o pedido que você fez ser fracamente realizado ou silenciosamente suprimido, não a sua marca sendo apagada.

A assimetria do erro é o que torna isso difícil de enxergar, e aqui ela vai rotulada como leitura editorial minha, não como taxa medida: a partir de uma foto anexada, o modelo raramente acrescenta um dispositivo que você não usa, e com frequência remove o que você usa. O resultado é uma saída errada que continua agradável: nenhum alarme dispara, você olha, acha bonito e publica.

O vocabulário para nomear o que fica no corpo de uma pessoa quase não circula em português. Em 2 de agosto de 2026 eu baixei dez páginas em português que aparecem nas buscas por prompt de foto profissional, limpei script e estilo, converti tag em espaço e contei por radical, com fronteira de palavra: 43.981 palavras somadas, incluindo menu e rodapé, o que só joga a favor delas. O radical preserv aparece 210 vezes; cicatriz aparece 1; sarda, 7, e pinta, 2. Essas nove se dividem em duas leituras opostas. Seis são da seaart, que recomenda incluir detalhes como sardas, pintas ou leve assimetria no prompt para que um rosto inventado pareça real, o contrário de manter a sua sarda no lugar dela.

As outras três, e a única cicatriz da amostra, são da humanacademy, e essa página descreve o mesmo mecanismo, do lado do modelo: na etapa de denoising, escreve ela, sardas e variações de tom se parecem com imperfeições para o modelo, então ele remove. A palavra é dela e o sujeito da frase é o modelo, não você. A mesma página recomenda usar imagens de referência como âncora para o modelo respeitar uma cicatriz ou um conjunto de sardas específico. Crédito dado, e a lacuna fica mais estreita do que a versão fácil: nem ali existe a frase colável, nem a localização, nem uma linha sobre dispositivo. Aparelho auditivo, implante coclear, prótese, cadeira de rodas, bengala, muleta, tipoia e aparelho ortodôntico dão zero, nas dez páginas.

Do lado de cá a trava de duas direções está escrita, e vale dizer onde. No fotoslinkedin ela vive nos prompts de edição: o passe de melhoria de qualidade traz uma lista de nunca acrescentar, que cita óculos nominalmente quando eles estão ausentes da entrada, e a linha de nunca remover qualquer elemento que esteja na imagem enviada; o retoque por instrução repete a regra e acrescenta que tudo que o pedido não menciona continua idêntico. No prompt da geração em si, o que está escrito é a preservação da identidade como forma e medida, não a trava item a item. É a mesma divisão que o cookbook faz: trava dos dois sentidos é gramática de edição, não de geração do zero.

Localizar vence listar: nome e lugar, não categoria

A linha genérica já existe, aqui e lá fora, e é justo dizer isso antes de tudo. Este blog já publica a instrução de manter toda marca visível exatamente onde ela está, com sarda, pinta, cicatriz e marca de nascença em sequência, e a SERP em inglês escreve variações de manter as minhas sardas e as minhas pintas. A forma de ancorar o que já está no rosto, em vez de descrevê-lo, também tem dono: é a quarta das cinco formas de proibir que este blog catalogou no artigo de prompt negativo. As duas funcionam melhor que nada e continuam valendo. O que não existe publicado é o degrau seguinte, que é justamente o que a documentação dos dois fornecedores manda fazer.

A doc do Gemini, relida em 2 de agosto de 2026, diz que detalhes críticos só sobrevivem a uma edição se você descrevê-los em grande detalhe junto com o pedido, e publica um template de alta fidelidade cuja frase central é garantir que as características do elemento da imagem 1 permaneçam completamente inalteradas. O cookbook da OpenAI chega ao mesmo lugar por outro caminho: declare exclusões e invariantes explicitamente, e, para edição, use mude apenas X mais mantenha todo o resto igual, repetindo a lista de preservação a cada iteração para reduzir a deriva.

Junte as duas recomendações e sobra uma regra curta, que é o ganho técnico desta página: nome e lugar, não categoria. Na prática é a diferença entre estas duas linhas, que ocupam quase o mesmo espaço no prompt:

• Genérica: keep every visible mark exactly where it is.
• Localizada: the small scar above my left eyebrow stays exactly where the photo shows it, same length and same shape.
• Localizada, para dispositivo: the device visible behind my right ear stays exactly as it is; do not remove, replace or restyle it.

A segunda e a terceira têm um alvo; a primeira tem uma categoria, e categoria é uma frase disputando espaço com o prompt inteiro. O segundo ganho aparece só depois de gerar: a frase que não diz onde a coisa fica também não permite conferir se ela mudou de lado, que é a mais silenciosa das reprovações possíveis, porque a marca continua na imagem e você jura que está tudo certo.

E a palavra para isso não está na documentação oficial. Somei os três documentos que ensinam a escrever prompt de imagem: o guia da API de imagem da OpenAI, com 8.444 palavras, o cookbook de prompt de imagem da mesma OpenAI, com 7.175, e a doc de geração de imagem do Gemini, com 14.805. São 30.424 palavras, lidas em 2 de agosto de 2026, e os termos scar, freckle, birthmark, blemish, acne, hearing aid, wheelchair, crutch, sling, braces, assistive e earring dão zero nos três. A ressalva que o método exige, porque a contagem crua engana: scar devolve dez ocorrências no guia da OpenAI, e as dez são scarf, o cachecol de uma lontra num exemplo; mole devolve uma no cookbook, e é molecules. O que existe é pores, wrinkles e skin texture, sempre como superfície genérica, nunca como marca de uma pessoa. Wrinkle aparece duas vezes, e as duas pedindo textura real, não proibindo nada.

Crédito onde ele existe. Nas 43.981 palavras em português, um único prompt ancora um dispositivo na foto de referência, e é da treinamentosaf, que manda preservar traços faciais, tom de pele, identidade e o estilo e o formato dos óculos da imagem de referência. É exatamente a forma certa, e ela só existe para uma peça: o óculos de grau, a única da classe dispositivo com artigo dedicado aqui. Se o seu problema com óculos é o brilho na lente e não o sumiço da armação, o lugar certo é quando o problema do óculos é o reflexo, e não a ausência.

Bengala, cadeira de rodas e tipoia: aí o problema mudou de natureza

Óculos, brinco e aparelho auditivo cabem numa linha de ancoragem porque são pequenos e ficam no rosto ou perto dele. Bengala, muleta, cadeira de rodas e tipoia não cabem. Eles mudam a pose, mudam o enquadramento e mudam o contato com o chão, e proibição escrita não altera nenhuma dessas três coisas.

O nome que a legislação brasileira dá a esses objetos é tecnologia assistiva, definida no art. 3º, inciso III, da Lei Brasileira de Inclusão, a Lei 13.146 de 2015, como produtos, equipamentos, dispositivos, recursos, metodologias, estratégias, práticas e serviços que promovem a funcionalidade e a participação da pessoa com deficiência ou com mobilidade reduzida. Vale usar o termo certo por um motivo além do óbvio: ele agrupa, sob um nome só, coisas que se comportam de maneiras bem diferentes na hora de gerar a imagem, e é essa diferença que decide o que você escreve no prompt.

Para pessoa em cena, a receita oficial não é proibição, é contato e tarefa. O cookbook da OpenAI, na seção sobre pessoas, pose e ação, manda descrever escala, enquadramento do corpo, direção do olhar e interação com objetos, e dá como exemplos corpo inteiro visível com os pés incluídos e mãos naturalmente segurando o guidão. Traduzido para o nosso caso: não remova a minha bengala é a alavanca fraca. A mão fechada em volta do cabo, o ângulo do braço e o ponto em que a ponta encosta no chão é a forma que o fornecedor documenta. É a mesma hierarquia que o blog já usa quando o corpo inteiro entra no quadro, e ela tem uma ordem: contato vence oclusão, e oclusão vence negativa. A régua completa está no que muda quando o corpo inteiro precisa caber no quadro.

A pesquisa que existe sobre isso mede outra coisa, e a distância vai declarada em cada frase. Em oito grupos focais com 25 pessoas com deficiência, publicados por Mack, Qadri, Denton, Kane e Bennett na CHI 2024, os modelos devolveram arquétipos redutores por tipo de deficiência a partir de prompt de texto, sem nenhuma foto anexada, e os participantes relataram depender de engenharia de prompt para chegar a um resultado aceitável. A primeira autora resume, num texto assinado por ela em 9 de abril de 2024, o extremo oposto do apagamento: imagens que cortavam a pessoa do quadro e destacavam a tecnologia assistiva ao custo de remover o rosto da pessoa da foto. E o INCLUDE-BENCH, preprint de julho de 2026 com 119 mil imagens geradas por 15 modelos abertos e 2 fechados, mostra que prompt de mobilidade e de deficiência genérica devolve predominantemente cadeira de rodas em todos os modelos testados, de novo a partir de texto e sem foto anexada. São dois estudos, e os dois medem geração a partir de texto: nenhum deles mede remoção de dispositivo a partir de uma referência, e a ponte entre eles e o seu caso é leitura minha, rotulada como tal aqui mesmo. Dos dois, só o da CHI passou por revisão por pares.

A consequência prática é chata de escrever e útil de ler. Com dispositivo grande, o enquadramento do peito para cima costuma resolver mais do que qualquer linha de prompt, porque tira do quadro a geometria que o modelo erra. É uma decisão de enquadramento como qualquer outra, e vale se for o recorte que você quer, pelos seus motivos. Não é conselho para esconder nada, e a alternativa continua aberta: se o corpo inteiro é o ponto, a saída é contato e tarefa, com a precisão que o cookbook pede.

A conferência em duas telas, com a lista na mão

Como a remoção é silenciosa, olhar e achar estranho não é protocolo. A conferência se faz contra a lista escrita antes de gerar, e é por isso que a ficha tem uma coluna de lugar: sem lugar declarado, não existe pergunta a fazer. O procedimento leva cerca de 60 segundos para uma lista de 5 a 8 itens.

1. Antes de gerar, escreva a sua lista. Cada item com nome e lugar, nas suas palavras mesmo.
2. Depois de gerar, abra o arquivo original e a saída lado a lado, em tamanho real. Miniatura não serve: é nela que a marca some sem deixar rastro.
3. Percorra a lista item por item, na ordem em que você escreveu, e para cada um responda três perguntas: está lá? está do mesmo lado e na mesma altura? tem o mesmo tamanho e o mesmo formato?
4. Reprovou em qualquer uma das três? O modelo redesenhou aquela região. O conserto é a linha localizada daquele item, não um prompt novo inteiro.

São três reprovações possíveis, e só três: sumiu, mudou de lugar, mudou de tamanho ou de forma. Vale anotar qual delas aconteceu, porque cada uma pede uma correção diferente na frase: sumiu costuma ser falta de menção, mudou de lugar é menção sem lugar, mudou de tamanho é menção sem medida.

O que este teste não é, para você não repetir trabalho. Ele não é o teste de miniatura, que pergunta se o retrato sobrevive ao círculo pequeno do avatar e vive no enquadramento pensado para a bolinha do perfil. Ele não é a escolha entre várias saídas, que é o assunto de como ordenar as candidatas geradas. E ele não é a comparação de proporções do rosto, que serve para pegar deriva de identidade e já tem dono no blog. Nenhum dos três pergunta a única coisa que interessa aqui: a lista que você escreveu antes sobreviveu?

Sumiu mesmo com a linha escrita: o que fazer, e nesta ordem

Escrever a linha reduz o problema, e não o elimina. Quando a marca some assim mesmo, a tentação é reescrever o prompt inteiro, que é justamente o que destrói a possibilidade de comparação. A ordem abaixo muda uma coisa por vez.

1. Confira se a sua linha nomeia e localiza. Metade dos casos morre aqui: minhas sardas não é instrução, é categoria.
2. Mova a linha para perto do bloco que declara a identidade e repita a lista de preservação a cada rodada. É recomendação literal do cookbook da OpenAI, para reduzir a deriva ao longo das iterações.
3. Corte uma variável por rodada, sem misturar. A ordem de corte que este blog já publicou, no artigo da deriva de identidade, vale igual aqui.
4. Gere três vezes com o mesmo prompt e pontue a mediana, nunca a melhor. A OpenAI declara que prompt complexo pode levar até 2 minutos, então o orçamento honesto dessa rodada é de até 6 minutos.
5. Se a marca voltou depois que você tirou uma linha, o problema era aquela linha. É ablação, e é a única forma de saber qual instrução atrapalhava.

Uma advertência sobre o preço de travar, porque ela muda a leitura de um resultado ruim. No mesmo preprint de Seo e colegas, as restrições de aparência escritas no prompt reduziram a troca de traços em até 1,48 ponto em retratos de pessoas não brancas, com variação desprezível em retratos de pessoas brancas, e ao mesmo tempo derrubaram o sucesso da edição pedida, com média de queda de 0,43 ponto num teste de Wilcoxon. Travar cobra aderência. A consequência prática é contraintuitiva: quando a cena que você pediu não acontece, o fundo errado, a roupa errada, a reação certa não é apagar a trava. É manter a trava e tornar o pedido de cena mais concreto.

Se o que sumiu foi cabelo branco, ruga ou marca de expressão, você está em outro artigo. Esses são marcadores de idade, o modelo os apaga por um mecanismo próprio e eles têm um bloco de travas só para eles.

Onde este método para

Em 6 de junho de 2025 a nadadora paralímpica australiana Jessica Smith publicou um ensaio na TIME contando que a IA devolveu uma versão polida e profissional dela com uma omissão gritante: dois braços em vez de um. Ela nasceu sem o braço esquerdo. Depois disso pediu, com prompts explícitos, uma imagem que incluísse a deficiência, e escreve que mesmo assim pareceu difícil demais para a IA refletir quem ela é. Duas frases dela valem mais que qualquer paráfrase minha: My disability is not something to hide or fix, e The bias emerges because we assume everyone wants to improve their image. É um ensaio de opinião assinado, não um estudo: não há número de tentativas nem versão de modelo, e a ferramenta aparece só na legenda das imagens. É por isso que ele entra aqui, nos limites: é o caso publicado em que a linha escrita não bastou.

O resto dos limites, em voz alta. Os dois estudos de representação de deficiência são de texto para imagem e não medem o que acontece quando você anexa a sua própria foto. O estudo de edição de retrato roda em três editores de pesos abertos, não nas ferramentas de consumo que você provavelmente usa. Dos três trabalhos acadêmicos citados aqui, dois são preprints do arXiv, sem revisão por pares. E a medição da SERP e da documentação é minha, feita em 2 de agosto de 2026 pelo método descrito no corpo: ela envelhece, porque página muda e doc muda.

Existe um teto que nenhuma linha de prompt atravessa, e é o arquivo que você anexa. Marca que a foto não mostra não tem como ser preservada: se a cicatriz está na sombra, se a foto tem 400 px de rosto, se o aparelho está atrás de uma mecha de cabelo, o modelo não inventa a partir da sua descrição, e você não tem como conferir. O que a referência precisa mostrar está no teto que o arquivo anexado impõe a qualquer prompt.

E a declaração de escopo, de novo, porque ela é o ponto do artigo e não uma formalidade. Este texto descreve o que aparece numa imagem e como pedir que continue aparecendo, e nada além disso. Quem decide o que entra na sua foto é você.

Resumo e próximos passos

O que fica: o modelo apaga por padrão, e a remoção passa batido porque a saída continua agradável. O que some se divide em três classes, e cada uma pede uma escrita diferente: marca de pele pede proibição localizada, dispositivo pede ancoragem na foto nos dois sentidos, traço estrutural pede medida nomeada. A regra que resume as três é nome e lugar, não categoria.

O próximo passo é de dois minutos: escreva a sua ficha antes da próxima geração, com o lugar de cada item, e guarde o arquivo. Ela vira o pedaço do prompt e vira a conferência. Depois de gerar, duas telas lado a lado, item por item, três perguntas.

Para ver onde esta etapa se encaixa no fluxo inteiro, da selfie até a foto publicada, o endereço é o guia que organiza os passos de foto profissional com IA em 2026. E para escrever a proibição no lugar certo do prompt, sem que ela brigue com o resto, o mapa está nas cinco formas de proibir e o custo de cada uma.