Tecnologia & IA
Google testa ferramenta que pode transformar o Gemini em estúdio de vídeo com IA
O Google pode estar prestes a dar mais um passo na disputa pelo futuro do vídeo gerado por inteligência artificial. Um novo modelo chamado Gemini Omni apareceu para alguns usuários dentro do Gemini, com uma descrição que promete criação de vídeos, remixagem, edição direta no chat e uso de templates. A descoberta foi relatada pela 9to5Google nesta segunda-feira, 11 de maio de 2026, e reforçada por publicações especializadas que acompanham testes e vazamentos de produtos de IA.
A frase exibida na interface era direta: “Create with Gemini Omni”. Segundo os relatos, o Google descreve o recurso como um novo modelo de geração de vídeo capaz de remixar vídeos, editar conteúdos por conversa e partir de modelos prontos. Ainda não está claro se o Omni será um modelo totalmente novo, uma camada de produto sobre o Veo ou uma evolução integrada da estratégia multimodal do Gemini.
As primeiras demos chamaram atenção por dois motivos. A primeira mostrava um professor escrevendo uma prova matemática em um quadro, um tipo de cena difícil para modelos de vídeo porque exige coerência visual, texto legível e continuidade de movimento. A segunda brincava com um teste clássico de IA generativa: pessoas comendo espaguete, referência ao famoso meme dos primeiros vídeos gerados artificialmente, quando mãos, bocas, talheres e comida viravam um pequeno carnaval de horrores digitais. Segundo a 9to5Google, os resultados ainda têm sinais visíveis de geração por IA, mas já mostram avanço considerável em realismo e aderência ao prompt.
O ponto mais importante para criadores, videomakers e produtores independentes não é apenas a geração de vídeo a partir de texto. O diferencial sugerido pelo vazamento está na edição conversacional: trocar objetos, remixar cenas, editar vídeos diretamente no chat e trabalhar a partir de templates. O TestingCatalog afirma que os testes iniciais indicam desempenho especialmente forte em tarefas de edição, incluindo substituição de elementos e reescrita de cenas por instruções em linguagem natural.
Esse detalhe é estratégico. A geração bruta de vídeo já virou território disputado por Google, OpenAI, ByteDance, Runway, Luma e outras empresas. Mas a próxima fronteira pode ser menos “crie um vídeo do zero” e mais “pegue este material e transforme em outra coisa”. Para a indústria criativa, isso muda o jogo: o modelo deixa de ser apenas um gerador de clipes e começa a se comportar como um assistente de pós-produção.
Também apareceu para alguns usuários uma aba de uso, indicando que a criação de vídeos com Omni pode consumir rapidamente os limites diários de planos pagos. A própria página de suporte do Google já trata geração de vídeo como recurso sujeito a limites por plano e afirma que os limites podem mudar com frequência por demanda e capacidade.
O vazamento chega poucos dias antes do Google I/O 2026, marcado oficialmente para 19 e 20 de maio. A página do evento promete keynotes, sessões e novidades com foco em IA, Gemini, Android, Chrome e Cloud. O blog de desenvolvedores do Google também afirma que a conferência trará avanços de IA e atualizações de modelos Gemini, o que torna o evento o palco mais provável para uma explicação oficial sobre o Omni, caso o produto esteja realmente pronto para anúncio.
Por enquanto, convém tratar o Gemini Omni como um vazamento forte, não como lançamento oficial. O Google ainda não apresentou publicamente o produto nem explicou como ele se encaixará na família Veo. Mas a direção é clara: a Big Tech quer que o Gemini deixe de ser apenas um chatbot multimodal e se torne um ambiente completo de criação — texto, imagem, vídeo, edição e talvez, em breve, fluxo de produção audiovisual.
Para creators, artistas visuais, diretores de clipes, agências pequenas e produtores independentes, a promessa é sedutora: um estúdio criativo dentro de uma conversa. Para o mercado, o recado é menos poético e mais brutal: a guerra do vídeo com IA ainda nem começou direito, e o Google parece disposto a colocar seu exército dentro do Gemini.
Fonte: 9to5Google
Tecnologia & IA
Depois da Warner, Suno fecha acordo de licenciamento com a BMG
A relação entre inteligência artificial e indústria musical acaba de ganhar mais um capítulo importante. A Suno fechou um acordo global de licenciamento com a BMG, ampliando a integração entre plataformas de música generativa e grandes detentores de direitos autorais.
Pelo acordo, músicas dos catálogos de gravações e publishing da BMG poderão ser utilizadas no desenvolvimento de modelos da Suno. A participação será voluntária: artistas e compositores poderão decidir se querem fazer parte do programa e, segundo as empresas, serão remunerados pelo uso de suas obras — inclusive por determinados usos anteriores.
É uma mudança importante de cenário.
Em 2024, Suno e outras empresas de IA musical estavam no centro de uma ofensiva judicial das grandes gravadoras, acusadas de utilizar gravações protegidas para treinamento de seus modelos sem autorização. A disputa não desapareceu: Universal e Sony continuam em litígio com a Suno, e entidades de gestão de direitos na Europa também pressionam por modelos de licenciamento e remuneração.
Mas parte da indústria já escolheu outro caminho.
Em novembro de 2025, a Warner Music Group chegou a um acordo com a Suno, permitindo o desenvolvimento de novos modelos utilizando música licenciada e prevendo experiências com artistas que decidam participar. A própria Suno afirmou que pretende desenvolver modelos treinados com conteúdo autorizado e criar novas formas de interação entre músicos e público.
Agora a BMG amplia esse movimento.
O ponto mais relevante talvez não seja a tecnologia, mas a transformação do debate. A questão começa a deixar de ser simplesmente “podemos usar IA para fazer música?” para se tornar “quem autoriza, quem recebe e quem controla esse uso?”
Esse é justamente o território em que a indústria musical deverá disputar os próximos anos.
A GEMA, que representa mais de 100 mil compositores, letristas e editoras na Alemanha, já desenvolve modelos de licenciamento para treinamento de sistemas de IA e defende que inovação tecnológica e remuneração dos criadores podem coexistir. Ao mesmo tempo, mantém disputas judiciais buscando estabelecer juridicamente essa obrigação.
Para artistas, produtores e criadores independentes, o avanço desses acordos sinaliza que a música generativa dificilmente será um fenômeno paralelo à indústria tradicional.
Ela está começando a fazer parte dela.
E a próxima grande disputa talvez não seja sobre a existência da inteligência artificial na música, mas sobre quem terá poder para definir suas regras — e quem ficará com o valor criado por ela.
Fontes: MusicRadar, Suno, Financial Times, GEMA e The Verge.
Tecnologia & IA
Suno vai marcar músicas feitas por IA para combater spam e fraude no streaming
Empresa prepara marca d’água, impressão digital de áudio e novas restrições de download para facilitar a identificação de músicas produzidas em sua plataforma.
A Suno anunciou novas medidas para tornar músicas geradas por inteligência artificial mais fáceis de identificar e dificultar o uso de sua plataforma para produção em massa, spam e fraude no streaming. Entre as mudanças estão tecnologias de marca d’água digital e fingerprinting de áudio, além de uma nova política para downloads.
Segundo Mikey Shulman, CEO e cofundador da Suno, as novas marcas deverão sobreviver a tentativas de manipulação do arquivo sem alterar perceptivelmente a experiência de audição. A ideia é permitir que distribuidores e plataformas reconheçam conteúdo produzido com a ferramenta e tenham mais recursos para combater usos fraudulentos.
A Suno também prepara restrições para a exportação em massa de músicas. O plano, anunciado inicialmente após o acordo que encerrou o processo da Warner Music Group contra a empresa, prevê impedir downloads no plano gratuito e estabelecer limites mensais para assinantes pagos.
IA não é sinônimo de spam
A diferença é importante. A própria Suno afirma que não pretende decidir se uma música é boa, ruim ou “humana o suficiente”. O foco declarado é combater fraude, falsificação, spam, engajamento artificial e uso não autorizado de vozes e obras.
O problema ganhou escala. Em junho de 2026, músicas totalmente geradas por IA chegaram a representar mais de 50% dos novos uploads diários na Deezer em dias de pico, cerca de 90 mil faixas por dia. Apesar do volume, elas responderam por apenas 1% a 3% das reproduções. A Deezer afirma ainda que até 85% dos streams desse material identificados em 2025 estavam associados a fraude.
O Spotify segue caminho semelhante: a plataforma criou filtros contra spam e mecanismos para informar como a IA participou de uma gravação, tentando diferenciar uso criativo da tecnologia de manipulação, clonagem não autorizada e fazendas de conteúdo.
Essa distinção começa a virar padrão na indústria. Em julho, entidades como IFPI, RIAA, A2IM, IMPALA e SAG-AFTRA apresentaram um sistema voluntário que separa músicas “AI-Generated”, produzidas majoritariamente por IA, de obras “AI-Assisted”, essencialmente humanas que utilizaram IA em partes do processo.
A discussão, portanto, começa a mudar. Em vez de simplesmente perguntar se uma música foi feita com inteligência artificial, plataformas, artistas e empresas precisarão responder outra questão: quem criou, como a IA foi usada e quem está tentando transformar automação em fraude?
Tecnologia & IA
ByteDance lança Seedance 2.5 com vídeos de 30 segundos, áudio e controle de cena
A ByteDance lançou oficialmente, em 31 de julho de 2026, o Seedance 2.5, nova geração de seu modelo de criação audiovisual por inteligência artificial. Mais do que melhorar a aparência das imagens, a atualização tenta enfrentar o maior problema da atual geração de vídeos sintéticos: transformar pequenos clipes impressionantes em cenas que realmente possam ser usadas dentro de uma produção.
O Seedance 2.5 pode gerar sequências audiovisuais de até 30 segundos em uma única operação, com movimentos mais contínuos, personagens mais estáveis e maior capacidade de interpretar referências. O modelo também permite prolongar o resultado em novas etapas, editar áreas específicas e controlar cenas a partir de imagens, vídeos, áudio, modelos tridimensionais e instruções escritas.
A evolução parece apenas numérica — de 15 para 30 segundos —, mas representa uma mudança importante para cineastas, publicitários, artistas e produtores de videoclipes. Em IA generativa, duração não significa apenas quantidade de frames. Quanto mais longa a cena, maior a dificuldade para manter o mesmo rosto, a roupa, a iluminação, a arquitetura do ambiente, a posição dos objetos e a lógica do movimento.
É aí que o Seedance 2.5 pretende mudar o jogo.
Da geração de clipes para a direção de cenas
Durante os primeiros anos do vídeo generativo, os modelos se especializaram em criar momentos curtos: uma pessoa caminhando, um carro atravessando uma estrada, uma câmera voando sobre uma cidade imaginária.
O resultado podia ser espetacular por cinco ou dez segundos. O problema surgia quando o criador precisava continuar a história.
Ao gerar o plano seguinte, o rosto mudava, a roupa ganhava novos detalhes, a luz passava de quente para fria e até o tamanho dos objetos podia variar. Produzir um filme ou videoclipe significava costurar dezenas de tentativas e tentar esconder as emendas na montagem.
O Seedance 2.5 foi apresentado como uma resposta direta a essa limitação. A ByteDance afirma que o modelo é capaz de planejar uma narrativa de até 30 segundos, com começo, desenvolvimento e conclusão, dentro de uma mesma geração. Isso pode incluir movimentos de câmera, mudanças de ambiente e diferentes enquadramentos — não necessariamente um único plano contínuo, mas uma sequência construída como uma unidade narrativa.
O salto em relação ao Seedance 2.0 é expressivo. Lançado em fevereiro, o modelo anterior já aceitava texto, imagens, vídeos e áudios como entrada e produzia conteúdos audiovisuais de até 15 segundos. Em sua configuração documentada, ele recebia até nove imagens, três vídeos e três arquivos de áudio como referência.
Na versão 2.5, a quantidade anunciada chega a 50 referências multimodais. Dependendo da plataforma, o usuário poderá combinar fotografias do artista, figurinos, objetos de cena, storyboards, vídeos de coreografia, referências de câmera, faixas musicais e guias de estilo em um único projeto.
Na prática, o prompt deixa de carregar sozinho toda a responsabilidade.
Em vez de tentar explicar por texto como deve ser o rosto, a luz, o cenário, o movimento e o ritmo da montagem, o diretor pode mostrar essas referências ao modelo. É uma passagem da “loteria do prompt” para algo mais parecido com um briefing audiovisual.
Por que 30 segundos importam para um videoclipe
Para a produção musical, 30 segundos representam mais do que uma especificação técnica. É tempo suficiente para construir uma introdução, atravessar parte de um verso, preparar uma virada e chegar ao início de um refrão.
Também é uma duração próxima à de uma sequência completa dentro de muitos videoclipes contemporâneos.
Com o Seedance 2.5, um diretor poderá, em teoria, descrever uma progressão como esta: o cantor começa sozinho em um camarim, atravessa um corredor acompanhado por uma câmera em movimento, encontra os músicos, sobe ao palco e chega ao primeiro refrão diante de uma plateia.
Esse tipo de encadeamento já aparece nas demonstrações utilizadas para apresentar o modelo. A cobertura inicial na China destacou justamente uma cena musical em que o personagem percorre diferentes espaços até chegar a uma apresentação, mantendo uma linha visual e narrativa durante todo o percurso.
Isso não elimina a montagem. Pelo contrário: amplia as possibilidades de edição.
Um videoclipe completo provavelmente continuará sendo construído com diferentes gerações, material filmado, composição, tratamento de cor e pós-produção convencional. A diferença é que cada bloco gerado pode chegar à ilha de edição com mais continuidade interna.
Em vez de produzir dezenas de fragmentos de cinco segundos e tentar encontrar alguma relação entre eles, o artista poderá trabalhar com sequências mais longas e planejadas para trechos específicos da música.
Música, ritmo e controle por tempo
O Seedance 2.5 mantém a arquitetura de geração conjunta de áudio e vídeo desenvolvida pela ByteDance nas versões anteriores. Isso permite que imagem, fala, ruído ambiente, efeitos sonoros e referências musicais participem do mesmo processo criativo.
As demonstrações publicadas pela empresa incluem controle de ações por intervalos de tempo, performance em diferentes idiomas, sincronização labial e mudanças visuais associadas ao ritmo da cena.
Para um videoclipe, esse controle pode permitir instruções ligadas diretamente ao timecode:
Entre 0 e 5 segundos, a artista olha para a câmera. Aos 6 segundos, a bateria entra e as luzes se acendem. Aos 12 segundos, a câmera inicia um movimento circular. Aos 18 segundos, os bailarinos entram em quadro. Aos 25 segundos, acontece a transição para o refrão.
A promessa é reduzir a distância entre o roteiro técnico e o resultado gerado.
O modelo também pode utilizar um arquivo musical como referência de ritmo e atmosfera. Isso não significa que ele substituirá uma mixagem musical profissional ou que o áudio gerado deverá necessariamente ser usado na versão final. Para videoclipes, o caminho mais seguro continuará sendo trabalhar com a master oficial da música e utilizar a geração nativa principalmente para sincronização, interpretação, marcação rítmica e desenho inicial da cena.
A página internacional do Dreamina informa suporte a português, inglês, espanhol, chinês, japonês, coreano e outros idiomas. A plataforma também afirma ter reduzido a ocorrência de legendas aleatórias e músicas de fundo não solicitadas, dois defeitos frequentes em gerações anteriores.
Modelos brancos e cenas planejadas antes da geração
Uma das funções mais interessantes para profissionais é o uso de white models, ou modelos brancos.
São representações tridimensionais simples, sem texturas sofisticadas, utilizadas para definir previamente a posição dos personagens, a arquitetura da cena, o movimento dos corpos e o caminho da câmera.
O diretor pode montar uma espécie de maquete digital do plano e pedir que o Seedance transforme aquela estrutura em uma cena finalizada. O modelo branco funciona como o esqueleto; a IA acrescenta rostos, figurinos, iluminação, texturas e atmosfera.
O Seedance 2.5 também suporta referências de chroma key. Um artista pode ser filmado diante de um fundo verde e inserido em outro ambiente, preservando parte da movimentação original. Segundo a ByteDance, o sistema tenta interpretar não apenas o recorte do personagem, mas também como cabelo, roupas, luz e deslocamento deveriam reagir ao novo cenário.
Para o mercado musical, isso cria uma ponte direta entre produção tradicional e geração por IA.
O artista não precisa desaparecer do processo. Ele pode atuar, dançar, interpretar e oferecer a performance que servirá de base para a transformação visual. A inteligência artificial deixa de ser apenas uma máquina que inventa tudo sozinha e passa a funcionar como um departamento virtual de cenografia, fotografia e efeitos.
Corrigir um detalhe sem perder a cena inteira
Outra novidade central é a edição localizada.
Até agora, um dos aspectos mais frustrantes do vídeo generativo era a necessidade de refazer tudo para corrigir um pequeno erro. Se a cena estivesse boa, mas uma garrafa tivesse a cor errada, uma mão aparecesse deformada ou uma peça de roupa mudasse de formato, uma nova geração poderia consertar o problema — e destruir todas as partes que já funcionavam.
O Seedance 2.5 promete permitir a seleção e a alteração de regiões específicas, preservando enquadramento, iluminação, movimento, áudio e continuidade do restante do vídeo.
Para videoclipes e publicidade musical, isso pode ser decisivo.
Será possível, em princípio, trocar um objeto de cena, corrigir um figurino, retirar uma pessoa ao fundo ou inserir um produto sem reiniciar toda a geração. Ainda será necessário verificar até que ponto essas edições suportam movimentos rápidos, sobreposição de corpos, cabelos, transparências e objetos parcialmente escondidos.
Mas a ideia aproxima o vídeo generativo da lógica de um software de pós-produção, em vez de mantê-lo como uma máquina de tentativas descartáveis.
O que a mídia especializada está dizendo
A repercussão inicial aponta para um consenso: o avanço mais importante do Seedance 2.5 não está apenas na qualidade da imagem, mas na tentativa de oferecer um sistema de produção controlável.
Em um dos primeiros testes publicados após o lançamento, a plataforma GoEnhance descreveu o modelo como uma ferramenta que começa a parecer menos um brinquedo criativo e mais um instrumento de produção. O teste elogiou a duração, as referências multimodais e a edição por tempo, mas ainda encontrou problemas em física complexa e estabilidade quando vários personagens participam da cena.
Uma análise mais cautelosa publicada antes da abertura oficial examinou as demonstrações da ByteDance e considerou promissores o controle temporal, a continuidade de câmera, o áudio multilíngue e a edição localizada. Ao mesmo tempo, alertou que demonstrações selecionadas pela própria empresa não revelam a taxa média de acerto, o número de tentativas descartadas, o tempo de geração nem o custo de cada resultado realmente utilizável.
Na China, a cobertura do 36Kr deu atenção não apenas ao cinema e à publicidade, mas ao uso do modelo para gerar dados sintéticos destinados a robôs, veículos, drones e processos industriais. O Seedance 2.5 já despertou interesse de empresas como Xpeng, XCMG e diferentes companhias de robótica.
O movimento mostra que a ambição da ByteDance é maior do que criar uma ferramenta para vídeos virais. A empresa quer transformar o Seedance em um modelo capaz de representar movimentos, objetos e relações físicas do mundo — ainda que exista uma grande diferença entre produzir uma imagem visualmente convincente e construir uma simulação fisicamente confiável.
O Business Insider também revelou que a versão 2.5 será utilizada pelo aplicativo educacional Gauth, igualmente pertencente à ByteDance, para transformar conteúdos escolares em narrativas cinematográficas animadas. É uma demonstração de como a empresa pretende distribuir o modelo por todo o seu ecossistema.
O lançamento ainda não é igual em todos os países
A disponibilidade do Seedance 2.5 exige alguma atenção.
A imprensa chinesa informa que o modelo já começou a aparecer no Doubao, Jimeng, Coze e XiaoYunQue, enquanto a API empresarial do Volcano Engine deverá ser aberta posteriormente.
Nas páginas internacionais do Dreamina, porém, a versão 2.5 ainda pode aparecer como “coming soon”, indicando uma distribuição gradual por região, conta e produto. A própria configuração também pode variar: o Dreamina anuncia vídeos em 4K, até 50 referências e um modo beta capaz de estender narrativas para até 180 segundos, enquanto a página central do Seed destaca oficialmente a geração de 30 segundos e duas etapas adicionais de extensão.
Isso significa que nem todos os usuários receberão imediatamente as mesmas ferramentas.
Preço, velocidade, filas, disponibilidade da API, limites de resolução e quantidade de créditos ainda não estão documentados de maneira uniforme para o mercado internacional. O custo real só poderá ser avaliado quando criadores começarem a medir quantas gerações são necessárias para chegar a um plano aprovado.
A herança problemática do Seedance 2.0
O lançamento também chega cercado por uma questão que não pode ser ignorada: direitos autorais e uso de imagem.
Em fevereiro, o Seedance 2.0 ganhou enorme visibilidade depois que usuários produziram vídeos com versões artificiais de atores, personagens e propriedades intelectuais conhecidas. A Motion Picture Association, estúdios de Hollywood e o sindicato SAG-AFTRA acusaram a ferramenta de facilitar violações de copyright e o uso não autorizado da voz e da aparência de artistas.
A ByteDance respondeu afirmando que respeita os direitos de propriedade intelectual e que reforçaria as proteções contra o uso indevido de personagens e pessoas reais.
Não há, até o momento, uma nova controvérsia de igual dimensão diretamente ligada à versão 2.5. Mas o problema acompanha o lançamento.
Quanto mais o modelo melhora na preservação de rostos, vozes, figurinos e estilos, mais importante se torna comprovar autorização. Isso vale especialmente para a indústria musical, em que imagem, voz, coreografia, performance, identidade visual e catálogo fonográfico podem pertencer a titulares diferentes.
Um videoclipe profissional produzido com Seedance 2.5 precisará manter registros claros sobre a origem das imagens, músicas, vídeos e vozes utilizadas como referência. Capacidade técnica não significa automaticamente autorização jurídica.
Uma nova máquina para o videoclipe
O Seedance 2.5 não torna obsoletos diretores, fotógrafos, montadores, figurinistas ou artistas de efeitos visuais. O que ele faz é reorganizar o processo.
Uma pequena equipe passa a ter acesso a recursos que antes exigiam grandes estruturas: cenários impossíveis, movimentos complexos de câmera, multidões, transformações visuais e diferentes versões da mesma cena.
Ao mesmo tempo, quanto mais poderosa a ferramenta se torna, mais necessária é a direção humana.
Cinquenta referências mal escolhidas não formam uma linguagem visual. Um vídeo de 30 segundos não se transforma sozinho em narrativa. Uma cena tecnicamente perfeita ainda pode ser vazia, genérica ou incompatível com a identidade da música.
O Seedance 2.5 pode reduzir o custo de materializar uma visão. Mas a visão continua sendo o elemento mais raro.
Para o videoclipe, a novidade representa uma passagem simbólica. A inteligência artificial começa a sair da fase dos pequenos fragmentos demonstrativos e tenta entrar no território da mise-en-scène, do ritmo e da continuidade.
Ainda é cedo para saber se a qualidade média corresponderá às demonstrações cuidadosamente selecionadas pela ByteDance. Também faltam dados confiáveis sobre preço, velocidade, estabilidade e taxa de aprovação.
Mas o movimento está claro: o vídeo generativo já não quer apenas criar uma imagem que se mexe.
Ele quer receber um roteiro, ouvir a música, estudar as referências e ocupar uma cadeira ao lado do diretor.
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