Usuários relatam que, desde meados de julho de 2024, o DALL‑E integrado ao Bing Image Creator/Copilot Designer passou a interpretar mal prompts em russo. Veja o que está acontecendo, hipóteses de causa, soluções práticas, exemplos de prompts e como reportar.
Contexto: falha recente no DALL‑E/Bing Image Creator ao interpretar prompts em russo
Entre 19 e 20 de julho de 2024, uma parcela de usuários que criavam imagens normalmente em russo observou uma mudança brusca no comportamento do gerador de imagens integrados ao ecossistema Microsoft (Bing Image Creator/Copilot Designer) e, por inferência, ao modelo DALL‑E. Desde então, passaram a ocorrer substituições silenciosas de termos ou remoções de palavras-chave do prompt enviados em russo, o que distorce o resultado final. Em termos práticos, surgem saídas como:
- Gênero invertido: “грозные женщины‑воины” (guerreiras) vira elenco majoritariamente masculino.
- Objetos trocados: acessórios, trajes ou ambientes não solicitados passam a dominar a composição.
- Elipses sem aviso: partes cruciais do pedido simplesmente desaparecem da interpretação.
Curiosamente, quando o mesmo prompt é reescrito em inglês (ou, segundo relatos, em ucraniano), o comportamento volta a ser o esperado. Como a mudança pareceu ocorrer “da noite para o dia”, levantaram‑se suspeitas de censura, perda de suporte ao idioma russo ou alteração não documentada de modelos e filtros.
Por que isso importa (e muito) para equipes criativas
Time‑to‑image é crítico em marketing, design, pesquisa e prototipação. Se o pipeline depende de prompts em russo (por preferência de linguagem, consistência de marca, nuances culturais ou dados de entrada de clientes), qualquer erro sistemático no entendimento do idioma:
- rompe a fidelidade semântica (o que foi pedido não é o que sai);
- aumenta retrabalho (rodadas extras de geração, custos de revisão);
- pode criar riscos reputacionais (imagens incoerentes, enviesadas ou com estereótipos indesejados).
O que a comunidade observou até agora
- Substituição e remoção de tokens em prompts cirílicos, com impacto visível em gênero, atributos e cenários.
- Comportamento normal em inglês e ucraniano, sugerindo que o problema não é universal ao recurso de geração.
- Virada súbita na janela de 19–20 de julho de 2024, sem aviso público correlato.
Como reproduzir de forma responsável (para diagnóstico interno)
Se você precisa confirmar o problema para debug interno ou reporte, siga este roteiro de teste A/B. Evite temas sensíveis; foque em descrições neutras e profissionais.
- Escolha um prompt curto e inequívoco em inglês.
Prompt EN: "Female warriors wearing ceremonial armor, full body, 85mm portrait, studio lighting" - Traduza manualmente para russo, mantendo os mesmos detalhes.
Prompt RU: "Женщины‑воины в церемониальных доспехах, в полный рост, портрет 85 мм, студийное освещение" - Envie primeiro o prompt em inglês e registre a saída (captura de tela, data/hora, parâmetros, variações).
- Envie o prompt em russo e compare. Procure por inversão de gênero, perda de atributos e mudanças de cenário.
- Repita com sinônimos em russo e com ucraniano para isolar se o erro é sensível ao idioma.
Possíveis causas (hipóteses técnicas)
Sem um comunicado oficial, só é possível trabalhar com hipóteses plausíveis:
- Detecção de idioma e normalização: heurísticas que identificam o idioma podem estar degradando textos em cirílico, levando a remoção/alteração de tokens antes da passagem ao modelo.
- Filtros de segurança/adequação: atualizações de filtros automáticos (anti‑abuso, conteúdo sensível) podem estar interpretando incorretamente certas palavras em russo, amputando partes do prompt.
- Pipeline multilíngue: se há estágios de tradução intermediária, uma regressão nessa etapa pode estar trocando gênero/número/semântica.
- Políticas regionais e de conformidade: mudanças em políticas por país/território e reações a sanções podem afetar como certos idiomas ou regiões são tratados, às vezes com efeitos colaterais inesperados.
- Ambiguidade + “hallucination”: mesmo sem filtros, modelos generativos tendem a completar lacunas. Se um termo russo foi suavizado ou caiu, o modelo “chuta” com base em padrões estatísticos – e erra.
Soluções e recomendações que funcionam hoje
Até que haja correção definitiva, estas são as ações mais eficazes para continuar produzindo:
| Objetivo | Procedimentos sugeridos | Observações |
|---|---|---|
| Obter resultados corretos imediatamente | • Reescrever o prompt em inglês (ou outro idioma que mantenha o comportamento esperado). • Usar o Copilot para “refinar” ou traduzir automaticamente seu prompt russo para inglês antes da geração. | Resolve na prática, mas não explica a causa raiz. |
| Ajustar o prompt em russo | Tentar sinônimos, descrições mais longas, explicitar gênero e atributos cruciais, ou transliterar nomes próprios (ex.: “zhenshchina‑voin”). | Geralmente pouco efetivo: o modelo continua ignorando partes essenciais. |
| Reportar o problema | • Clicar em Feedback na página do Bing Image Creator/Copilot Designer e anexar exemplos comparativos (EN vs RU). • Abrir tópico em comunidades oficiais para documentar o bug com detalhes reproduzíveis. | Quanto mais relatos qualificados, maior a chance de uma correção rápida. |
| Investigar causa estrutural | • Verificar periodicamente o status de disponibilidade regional e comunicados. • Se suspeitar de restrição geográfica, testar de outra rede/ambiente. Importante: respeite leis locais e termos de serviço; o uso de VPN deve ser conforme a legislação aplicável. | Não há confirmação pública de bloqueio deliberado; também pode ser alteração de modelo, filtros ou política regional. |
Boas práticas temporárias de engenharia de prompt
- Prefira inglês como língua de comando até que o bug seja resolvido. Traduza a legenda final para russo separadamente, se necessário.
- Reduza ambiguidade: detalhe gênero (“female, woman, women”), idade (“adult”), pose (“full body”), plano (“medium shot”), iluminação.
- Use delimitadores: coloque termos críticos entre aspas ou em seções:
Subject: "female warriors"; Style: cinematic; Lighting: studio. - Evite listas muito densas no russo; se precisar, quebre em múltiplas gerações e faça composição posterior.
- Controle de variação: fixe seed/parâmetros quando possível para comparar saídas EN vs RU.
Modelos de prompt (templates) para contornar a falha
Substitua os itens em <CHAVES>:
Template EN
Subject: <female warriors / women scientists / women athletes>
Composition: full body, centered, 85mm portrait
Style: <cinematic / realistic / editorial>
Lighting: <studio / soft / rim>
Context: <urban battlefield / lab / stadium>
Modifiers: highly detailed, 8k, sharp focus
Template RU (usar apenas se indispensável)
Тема: женщины‑воины (explicitamente), полный рост, портрет 85 мм
Стиль: <cinematic / realistic / editorial>
Свет: <studio / soft / rim>
Контекст: <urban battlefield / lab / stadium>
Модификаторы: highly detailed, 8k, sharp focus
[Observação: se resultados saírem incorretos, migre para o template EN]
Fluxo de trabalho recomendado (quando prompt original precisa ser em russo)
- Escreva o prompt em russo, fiel ao briefing.
- Peça ao Copilot para traduzir e desambiguar para inglês mantendo os requisitos semânticos (gênero, cenário, atributos).
- Gere a imagem com o prompt em inglês.
- Peça ao Copilot para criar legendas alternativas em russo (apenas texto, sem re‑gerar a imagem).
- Armazene os pares RU/EN em um glossário interno para reuso e auditoria.
Checklist de diagnóstico rápido
- O mesmo prompt em inglês sai correto?
- Mudar apenas uma palavra em russo altera radicalmente o resultado?
- Ao transliterar termos cruciais (ex.: “женщина‑воин” → “zhenshchina‑voin”) houve melhora?
- Há padrão de “remoção” sempre no mesmo trecho do prompt?
- Outra conta/rede/ambiente reproduz o problema?
Perguntas frequentes
É censura?
Não há confirmação pública de censura deliberada. Os sintomas também são compatíveis com regressões de modelo, pipelines de tradução, filtros automáticos e heurísticas de segurança que, ao interpretar mal palavras em russo, descartam tokens importantes.
Por que em ucraniano funciona?
Idiomas acionam rotas e vocabulários diferentes no pipeline. Se o problema estiver em um estágio específico sensível ao russo (detecção, normalização, filtro lexical), o ucraniano pode escapar do erro.
Posso contornar com VPN?
O uso de VPN deve sempre obedecer leis e termos de serviço. Mesmo com outra rota de rede, se a causa for linguística, o comportamento pode persistir.
Devo abandonar o russo nos prompts?
Como medida temporária para produção, sim: priorize inglês. Para pesquisa e reporte, continue testando o russo de forma controlada, coletando evidências para facilitar a correção.
Como enviar um reporte eficaz
- Contexto: data, horário, país/região (se puder informar), ferramenta usada (Bing Image Creator ou Copilot Designer).
- Entrada/saída: o prompt RU e o prompt EN equivalente, com capturas das imagens geradas.
- Reproduzibilidade: número de tentativas, variações testadas (sinônimos, transliteração, ucraniano).
- Efeito: descreva o desvio (ex.: inversão de gênero, remoção de acessórios, cenário trocado).
Quadro de referência: sintomas, impacto e ação
| Sintoma | Impacto na entrega | Ação recomendada |
|---|---|---|
| Inversão de gênero (mulheres → homens) | Quebra de briefing e identidade visual | Reescrever em EN e reforçar “female/women”; evitar abreviações |
| Perda de acessórios/vestimenta | Rejeição por não conformidade | Listar itens críticos em seção própria “Accessories:” |
| Cenário trocado | Contexto incoerente com campanha | Fixar “Environment: <X>” e “Exclude: <Y>” |
| Estilo inconsistente | Series break em carrosséis | Congelar estilo com rótulos padronizados (cinematic/editorial) |
Riscos e conformidade
- Não tente burlar filtros com ortografias distorcidas que violem políticas de uso aceitável.
- Dados pessoais: não inclua informações identificáveis em prompts.
- Direitos autorais: evite pedidos que repliquem obras específicas sem autorização.
Boas práticas para times e agências
- Glossário multilíngue: mantenha uma planilha com termos críticos em RU/EN e equivalências aprovadas.
- Biblioteca de prompts: templates validados por caso de uso (produto, moda, editorial, técnico).
- Controle de versão: registre mudanças em prompts e em resultados para detectar regressões.
- QA visual: defina critérios objetivos (checklist) para aceitação de cada geração.
Informações complementares relevantes
- Sem comunicado oficial: até os relatos coletados, não há nota pública que descreva uma alteração específica no suporte ao russo.
- Políticas regionais: serviços de IA podem aplicar restrições por país/território em função de leis e sanções; integrações (como Copilot) às vezes herdam comportamentos dessas políticas.
- Hallucination vs. restrição: erros visuais podem resultar tanto de “alucinação” quanto de filtros que suprimem tokens mal classificados.
- Práticas recomendadas temporárias: priorize prompts em inglês; forneça contexto detalhado; acompanhe os canais oficiais para eventuais patches.
Resumo prático
- Situação: desde meados de julho de 2024, prompts em russo passam por alterações silenciosas que mudam o resultado.
- Impacto: fidelidade semântica comprometida, retrabalho e risco reputacional.
- Workarounds: escrever em inglês, reforçar gênero/atributos, usar templates e glossário.
- Ação coletiva: reportes bem documentados aceleram a correção.
Conclusão
O comportamento anômalo no entendimento de prompts em russo pelo DALL‑E via Bing Image Creator/Copilot Designer aparenta estar concentrado em uma mudança ocorrida em julho de 2024. Embora não haja confirmação pública de censura deliberada, as evidências apontam para uma combinação de alterações em modelos/filtros e efeitos colaterais de políticas regionais. Até que surja uma correção definitiva, o caminho mais estável é conduzir a geração em inglês, preservar traços críticos de forma explícita (gênero, cenário, atributos) e documentar minuciosamente qualquer desvio ao reportar.
Para equipes de conteúdo em países lusófonos, a melhor estratégia é tratar este momento como uma janela de mitigação: padronize templates, mantenha trilhas de auditoria, e eduque stakeholders sobre as limitações temporárias do fluxo em russo. Assim, sua operação continua entregando criativos consistentes enquanto contribui, com evidências, para a resolução da falha.