O que é um modelo de IA? Um guia para criadores

E se você pudesse multiplicar sua produção criativa sem multiplicar sua carga de trabalho? Com os modelos de inteligência artificial (IA), isso agora é uma realidade. A IA é a tecnologia por trás das ferramentas que economizam tempo, como editores automáticos, narradores de computador e geradores de scripts, incluindo aqueles incorporados às Captions. O melhor de tudo é que você não precisa ter experiência em tecnologia para se beneficiar deles.

No entanto, saber como elas funcionam pode ajudar você a aproveitar melhor as Captions. Continue lendo para entender a diferença entre os modelos de IA e como usá-los em seu conteúdo.

O que é um modelo de IA?

Os modelos de IA são programas de computador treinados para reconhecer padrões de dados e tomar decisões. Esses modelos potencializam tudo, desde mecanismos de pesquisa até ferramentas criativas que ajudam você a escrever, editar e criar.

A ideia não é nova. Os primeiros modelos de IA, inspirados no funcionamento do cérebro humano, foram desenvolvidos em meados do século XX para tarefas como responder a movimentos humanos no xadrez. No entanto, avanços recentes em aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo os tornam muito mais capazes e útil para criadores de conteúdo.

Os algoritmos de IA atuais podem realizar uma ampla variedade de tarefas de criação de conteúdo, como clonar sua voz, gerar imagens e escrever scripts. Em plataformas como Captions, as ferramentas de IA são incorporadas diretamente no fluxo de trabalho de criação de vídeo. Isso significa que as tarefas acontecem em segundos, tudo graças à IA executada em segundo plano.

IA versus aprendizado de máquina versus aprendizado profundo: principais diferenças explicadas

As pessoas costumam usar esses termos de forma intercambiável, mas eles não são os mesmos. Veja como eles se comparam.

Inteligência artificial

IA é o conceito mais amplo e se refere a qualquer sistema que imite a inteligência humana. Isso inclui tudo, desde programas baseados em regras que seguem a lógica do if-then até ferramentas complexas que podem aprender, raciocinar e criar. A IA permite que as ferramentas “pensem” e respondam, não apenas sigam um script fixo. É isso que permite que o software se adapte ao seu conteúdo.

Quando o Captions gera Captions automaticamente ou remove o ruído de fundo, isso é a IA em ação. É tomar decisões inteligentes com base no conteúdo do seu vídeo.

Aprendizagem automática

O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA. Em vez de serem programados com regras fixas, os modelos de ML aprendem com os dados identificando padrões e ajustando as configurações adequadamente. Quanto mais dados você fornecer, melhor eles conseguirão fazer previsões ou tomar decisões.

Ao contrário da IA básica, você não precisa descrever cada etapa — os modelos de ML melhoram com a generalização a partir de exemplos de treinamento. Por exemplo, as ferramentas de ML podem recomendar o melhor título de vídeo com base no desempenho anterior e nas palavras-chave relevantes.

Aprendizado profundo

O aprendizado profundo é um tipo de ML que usa algoritmos em camadas chamados redes neurais para processar dados. Modelados com base no cérebro humano, esses sistemas podem analisar entradas complexas, como imagens e vídeos. Eles são especialmente eficazes no trabalho com dados não estruturados, como imagens brutas, e na detecção de padrões sutis que as ferramentas tradicionais de ML podem não perceber. Por exemplo, o Captions usa aprendizado profundo para identificar sua voz, cloná-la e reproduzi-la.

Tipos de modelos de IA

Os modelos de IA vêm em diferentes formas, dependendo de como eles aprendem e tomam decisões. Como criador de conteúdo, entender o básico pode ajudar você a escolher ferramentas que correspondam ao seu fluxo de trabalho. Aqui estão três tipos que você pode encontrar.

Aprendizagem supervisionada

Os modelos de aprendizado supervisionado aprendem com dados rotulados, o que significa que seus criadores mostram exemplos com as respostas corretas. Esses modelos são ótimos para tarefas com entrada e saída claras. O aprendizado supervisionado pode ajudar em uma tarefa como a geração automática de Captions, aprendendo como as palavras faladas correspondem ao texto escrito.

Aprendizagem não supervisionada

O aprendizado não supervisionado não depende de dados rotulados. Em vez disso, o modelo explora padrões e relacionamentos em informações brutas sem que lhe digam o que procurar. Por exemplo, a IA pode classificar seus videoclipes por tom, iluminação ou tópico sem que você marque nada, facilitando a organização e a localização das imagens.

Aprendizagem por reforço

O aprendizado por reforço é um método de tentativa e erro em que um modelo aprende testando diferentes ações e obtendo feedback. Se algo funcionar bem, a IA recebe uma “recompensa”; se não funcionar, recebe uma “penalidade”.

Digamos que uma modelo aprenda a melhor hora para colocar anúncios em um vídeo ao ver como os espectadores reagem. Se mais pessoas continuarem assistindo ou clicando, isso é um feedback positivo. No entanto, se eles pularem o anúncio ou pararem de assistir, isso é um sinal para tentar outra coisa. Com o tempo, o modelo descobre o que funciona melhor aprendendo com essas respostas.

Esse tipo de modelo também pode tomar decisões em tempo real, como ajustar automaticamente as configurações de qualidade de vídeo ou aprender quais formatos de vídeo funcionam melhor em todas as plataformas.

Como os modelos de IA são treinados?

Os desenvolvedores fornecem informações sobre os modelos de IA, testam sua compreensão e continuam refinando até entregarem os resultados pretendidos. Veja como o processo funciona nos bastidores.

Coleta e preparação de dados

Os modelos de IA precisam de grandes quantidades de dados para aprender. Os desenvolvedores “limpam” esses dados — imagens, texto ou áudio — filtrando informações irrelevantes. Em seguida, eles o rotulam quando necessário para ajudar o modelo a entender o que está aprendendo.

Seleção de modelo

Nesta etapa, os desenvolvedores avaliam diferentes tipos de modelos com base em fatores como:

• Velocidade e desempenho
• Escalabilidade (quão bem o modelo pode lidar com mais dados ou solicitações de usuários)
• Precisão
• O tipo de dados que o modelo processará

Por exemplo, alguns modelos são otimizados para texto, enquanto outros são mais adequados para fala. Com base na tarefa em questão, os desenvolvedores selecionam o tipo de modelo com maior probabilidade de oferecer os melhores resultados depois de treinados.

Treinando o modelo

Aqui, os desenvolvedores fornecem dados para o modelo de ML em várias rodadas e ele começa a aprender padrões — semelhante ao estudo com flashcards. Cada sessão de treinamento ajuda a reconhecer padrões, reduzir erros e generalizar a partir dos dados. Ele ajusta suas configurações internas (chamadas de pesos) a cada vez para chegar mais perto da resposta certa.

Por exemplo, um modelo de locução pode aprender como diferentes tons, velocidades e inflexões afetam a forma como uma voz humana soa.

Validação e ajuste de hiperparâmetros

A validação testa o modelo em novos dados que ele não viu antes. Isso ajuda os pesquisadores a verificar se a IA está aprendendo de forma generalizável, não apenas memorizando os dados de treinamento.

Para melhorar ainda mais o desempenho do modelo, ele passa por um processo chamado “ajuste de hiperparâmetros” para ajustar suas configurações. Isso evita o sobreajuste, em que o modelo se sai bem com dados de treinamento, mas tem dificuldades com novas entradas, e garante um bom equilíbrio entre precisão e flexibilidade.

Avaliação e implantação

Depois que o treinamento é concluído, os desenvolvedores testam o modelo pela última vez para medir seu desempenho. Se atender ao padrão, agora poderá se integrar a sistemas de IA do mundo real, como os do Captions.

Exemplos populares de modelos de IA na criação de conteúdo

Aqui estão alguns modelos populares de IA que você pode usar para produzir vídeos curtos nas redes sociais.

Google Veo 2

Veo 2 é um modelo de vídeo generativo — um tipo de sistema de aprendizado profundo treinado em grandes quantidades de imagens para entender movimento, física e estrutura cinematográfica.

O modelo analisa seu prompt de texto e interpreta a cena que você está imaginando. Em seguida, ele gera vídeo de alta resolução com animação, iluminação e movimento de câmera realistas, como se uma equipe real tivesse filmado a cena.

Integrado a ferramentas como Captions, o Veo 2 ajuda a transformar ideias em cinematográficas conteúdo de vídeo de formato curto (como Carretéis do Instagram e TikToks) sem filmar uma única foto.

DALL-E 3

DALL-E 3 é um modelo de difusão de texto para imagem da OpenAI. Os desenvolvedores da empresa o treinam em milhões de pares de Captions de imagem para entender como as palavras se traduzem em elementos visuais. Quando você digite um prompt, o modelo gera imagens e obras de arte detalhadas que correspondem à sua descrição.

Você pode usar o DALL-E 3 nas Captions para dar vida às ideias com apenas algumas linhas de texto, como marcas d'água, ilustrações ou imagens de produtos para marketing.

Onze laboratórios

ElevenLabs usa uma IA modelo de síntese de fala treinado por meio de aprendizado profundo para gerar dublagens realistas. Ele analisa as nuances de tom, ritmo e emoção na fala real para produzir áudio com som natural em mais de 30 idiomas. O ElevenLabs então converte texto em áudio falado que reflete a expressão humana.

Acesse ElevenLabs diretamente nas Captions para narrar vídeos ou crie dublagens personalizadas sem entrar em uma cabine de gravação.

Modele seu conteúdo de formato curto com Captions AI

Os modelos de IA são solucionadores de problemas criativos. Eles oferecem respostas úteis para os desafios do dia a dia: restrições de tempo, esgotamento dos criadores e cronogramas de envio. Ao entender como os modelos de IA funcionam, você pode usá-los intencionalmente — não para substituir sua criatividade, mas para amplificá-la.

O Captions traz vários modelos de IA para você em uma única plataforma. Por exemplo, o Editor de vídeo AI acelera a pós-produção removendo automaticamente silêncios e palavras de preenchimento. Você também pode usar o Gerador de voz AI para adicionar ou clonar uma voz. Combine-os com nossos modelos de IA integrados, e as Captions se tornam uma ferramenta completa para seu conteúdo curto.

Crie de forma mais inteligente com Captions.