Nas campanhas de afiliados baseadas em esquemas, vídeos com um apresentador são usados para manter o usuário no funil e incentivá-lo a fazer um depósito. Contratar atores ou terceirizar o trabalho de design sai caro e atrasa o lançamento das campanhas, principalmente quando é preciso muito material para testar abordagens diferentes. As ferramentas de IA permitem que o comprador de mídia produza os próprios criativos e gere personagens para várias tarefas sem depender de prestadores de serviço.
A IA pode reduzir o custo de produção de um vídeo a poucos centavos e acelerar o lançamento de campanhas. Neste artigo, mostramos como criar deepfakes com hardware próprio e na nuvem, comparamos os preços das ferramentas e explicamos passo a passo como animar fotos.
Métodos de geração: serviços na nuvem ou hardware local
A escolha da estrutura depende do volume das campanhas e do orçamento inicial. No marketing de afiliados, há duas abordagens principais: montar uma estrutura própria para executar software pesado ou usar recursos de computação na nuvem.
Software local: Faceswap e DeepFaceLab
O software local atende a equipes que trabalham com grandes volumes e pretendem gerar centenas de vídeos de origem por semana. O principal requisito é uma placa de vídeo NVIDIA com suporte a CUDA. Para trabalhar com estabilidade em 2026, será preciso um equipamento com uma RTX 3080 ou RTX 4090 e pelo menos 12 GB de VRAM.
A principal vantagem é a independência. Você usa código aberto que não restringe o tema dos vídeos. É possível dar voz a roteiros sobre como burlar algoritmos ou sobre estratégias de jogo sem se preocupar com o bloqueio de contas.
Depois da compra do hardware, o custo de produção por vídeo cai para zero. Porém, o investimento inicial fica em $1500–3000 por computador. Também é preciso saber usar a linha de comando e configurar bibliotecas Python.
Serviços na nuvem: HeyGen e Synthesia
Plataformas com avatares prontos servem para produzir vídeos de aquecimento da audiência e montar conteúdo UGC rapidamente. Em 2026, o plano Creator do HeyGen custa $29 por mês. Ele inclui 200 créditos, equivalentes a 10 minutos de vídeo finalizado com o modelo premium Avatar IV. Dentro desse limite, o custo é de $2,90 por minuto; cada minuto adicional custa $5. Criar avatares personalizados a partir de fotos próprias oferece uma forma de contornar as restrições. Embora as regras oficiais proíbam usar o rosto de figuras públicas sem consentimento, brechas técnicas permitem passar por esses filtros durante os testes.
Esses serviços podem suspender contas por causa de roteiros agressivos, mas uma linguagem neutra mantém a nuvem como opção viável para produzir campanhas. A principal desvantagem é o custo elevado por minuto conforme o volume aumenta.
Aluguel de GPU pelo RunPod
Comprar hardware para modelos de IA pesados exige um investimento de $2000–3000, o que muitas vezes não compensa na fase de testes. O RunPod permite alugar capacidade de GPU, como a de uma RTX 4090 ou H200, e pagar apenas pelo tempo de uso. Isso evita a compra de componentes e permite iniciar a renderização pelo navegador.
A principal vantagem desse método é a ausência de restrições de conteúdo. Ao contrário dos serviços convencionais na nuvem, a combinação de RunPod e ComfyUI permite usar codificadores NSFW. Assim, é possível incluir maços de dinheiro, logotipos de cassinos ou interfaces de aplicativos nos prompts sem restrições.
Com essa estrutura, o custo de gerar um vídeo no Wan 2.1 é mínimo. A flexibilidade do modelo também permite representar movimentos e objetos complexos para tarefas específicas dentro do funil.
Limitações técnicas: material de origem e qualidade do vídeo
A qualidade do resultado depende diretamente do material de origem. Sobrepor um rosto europeu a um vídeo de uma pessoa indiana ou usar fotos de baixa resolução pode produzir uma máscara facial borrada, que destoa do restante da cena.
Escolher o vídeo de origem e entender a área de substituição. O algoritmo não substitui a cabeça inteira. Ele troca apenas uma máscara facial que vai das sobrancelhas ao queixo e de uma orelha à outra. As orelhas, o cabelo, o formato do crânio e o pescoço continuam sendo os da pessoa no vídeo original. Por isso, as duas pessoas devem ter características semelhantes.
Ao preparar o material, considere a etnia, o tom de pele e o tipo físico. A diferença de tom entre a máscara facial e o pescoço cria bordas evidentes, difíceis de eliminar na edição. Sobrepor um rosto largo a um queixo estreito também provoca distorções e artefatos visíveis nas junções.
Ângulos da cabeça e artefatos. Modelos que transferem movimentos faciais, como o LivePortrait, são sensíveis à posição da cabeça. O ideal é usar vídeos em que a pessoa olha diretamente para a câmera.
Se a pessoa fica de perfil no vídeo original, o algoritmo pode deixar de reconhecer os traços porque não consegue reconstruir as áreas ocultas. Nesses momentos, o deepfake pode se deformar ou tremer. Gestos causam problemas parecidos: uma mão que passa na frente do rosto pode encobrir a máscara e distorcer a imagem.
Ajustes de pós-produção. Vídeos processados por IA costumam parecer lisos demais, o que denuncia sua origem. Para dar um aspecto natural ao criativo, os editores acrescentam um pouco de granulação para imitar uma gravação comum de celular e corrigem as cores para aproximar os tons da máscara dos do pescoço e do fundo. Um leve desfoque nas bordas do rosto sobreposto ajuda a integrá-lo à cabeça do vídeo original e reduz o efeito de imagem colada.
Custos de produção: substituir o design terceirizado por IA
Gerar criativos com IA vai além de seguir uma tendência: permite reduzir bastante os custos e a dependência de prestadores de serviço. Nas campanhas baseadas em esquemas, em que é preciso testar rostos e abordagens novos constantemente, a IA pode se pagar após os primeiros lançamentos.
Menos custos de produção. Atores e designers são caros. Um depoimento simples em vídeo, encomendado em uma plataforma de freelancers ou em um grupo especializado, custa de $20 a $50. Se uma campanha precisa de 5 a 10 rostos diferentes, só a preparação do material pode custar $300–500.
Usar LivePortrait com Replicate ou executar software local reduz esses custos a centavos. Gerar um deepfake custa, em média, $0,01–$0,1. Pelo preço de uma encomenda convencional, é possível produzir centenas de vídeos diferentes e ampliar a operação sem aumentar os gastos de produção.
Mais agilidade durante ondas de bloqueios. A espera é a principal desvantagem da terceirização. Na melhor das hipóteses, um ator ou designer entrega o vídeo pronto em algumas horas, mas o mais comum é recebê-lo no dia seguinte.
Um modelo de IA pode entregar o resultado em 1–2 minutos. Isso é importante durante as ondas de bloqueios do Facebook, quando as contas são suspensas uma após a outra. Refazer rapidamente um criativo com um rosto novo permite manter as campanhas e o ritmo de trabalho. O comprador de mídia controla a produção em vez de esperar que o designer esteja disponível.
Reduzir a fadiga criativa. O público das campanhas baseadas em esquemas se acostuma rapidamente aos mesmos personagens, o que reduz o CTR. Quando se trabalha com atores reais, o elenco disponível acaba perdendo seu impacto.
A IA permite criar dezenas de personagens diferentes para cada lote de contas. Você pode gerar um rosto no Midjourney, adaptá-lo ao mercado-alvo — por exemplo, um especialista árabe para campanhas nos Emirados Árabes Unidos ou um personagem latino-americano para o Brasil — e animar a foto em poucos minutos. Isso permite testar abordagens novas todos os dias sem depender de ter vídeos de origem recentes à mão.
Passo a passo para gerar vídeos com Wan 2.1
Neste passo a passo, usaremos o Wan 2.1 para criar vídeos publicitários realistas. Como ele exige mais capacidade de processamento do que um notebook comum oferece, executaremos todo o processo em um servidor remoto.
Passo 1. Alugue um servidor no RunPod
O RunPod permite alugar um computador potente com uma GPU profissional e evita a compra de hardware de vários milhares de dólares.
Crie uma conta no site e implante um contêiner novo. O Wan 2.1 exige bastante VRAM, então escolha uma GPU como a RTX 5090 ou H200.
Defina Volume Disk como 150 GB. Esse espaço é suficiente para todos os modelos, sem pagar por armazenamento desnecessário. Clique em “Deploy” e espere o status mudar para “Running”.
Passo 2. Baixe os pesos do modelo pelo JupyterLab
Depois que o servidor iniciar, baixe os pesos do modelo: os arquivos com as informações que ele usa para representar objetos e seus movimentos. O programa não funciona sem eles.
Conecte-se ao servidor por “Connect” → “Jupyter Lab”. Isso abre seu espaço de trabalho no navegador.
Localize a pasta Models no painel esquerdo. Se estiver vazia, o servidor ainda está descompactando os arquivos; espere alguns minutos.
Abra um terminal e baixe os pesos pelos links diretos abaixo:
| 1) cd /workspace/ComfyUI/models/diffusion_models/ wget https://huggingface.co/FX-FeiHou/wan2.2-Remix/resolve/main/NSFW/Wan2.2_Remix_NSFW_i2v_14b_high_lighting_v2.0.safetensors 2) cd /workspace/ComfyUI/models/diffusion_models/ wget https://huggingface.co/FX-FeiHou/wan2.2-Remix/resolve/main/NSFW/Wan2.2_Remix_NSFW_i2v_14b_low_lighting_v2.0.safetensors 3) cd /workspace/ComfyUI/models/text_encoders/ wget https://huggingface.co/NSFW-API/NSFW-Wan-UMT5-XXL/resolve/main/nsfw_wan_umt5-xxl_fp8_scaled.safetensors 4) cd /workspace/ComfyUI/models/vae/ wget https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF/resolve/c3641726f909b3446b7eefe994bcf8779c842a06/VAE/Wan2.1_VAE.safetensors |
Para economizar tempo, execute os comandos em 2–3 abas do terminal ao mesmo tempo. Os arquivos baixados devem aparecer em models/diffusion_models.
Passo 3. Abra o ComfyUI e importe o fluxo de trabalho
O ComfyUI é uma interface gráfica para trabalhar com modelos de IA. Em vez de escrever código, você conecta blocos visuais, chamados nós. Ao arrastar uma linha da saída de um nó para a entrada de outro, os dados passam entre eles e formam o fluxo de geração: do carregamento dos pesos do modelo à renderização do vídeo final.
No RunPod, clique em “Connect” → “HTTP Service Port 8188”. Uma área de trabalho vazia será aberta. Para não montar o fluxo manualmente, use um fluxo de trabalho em JSON pronto para usar. Esse arquivo de configuração já define todo o processo de geração. Arraste-o para a janela do navegador.
Nós em vermelho indicam que o fluxo precisa de nós personalizados, ou plugins, que ainda não estão instalados.
Abra Manager → Install Missing Custom Nodes, instale tudo o que aparecer — inclusive o interpolador de quadros para suavizar o movimento — e recarregue a página.
Passo 4. Configure os modelos
Depois de importar o fluxo de trabalho, associe os pesos baixados aos nós correspondentes. Localize os três nós de seleção de modelos à esquerda da interface.
Selecione High Lighting no primeiro campo e Low Lighting no segundo. No terceiro nó, Encoder, escolha NSFW Encoder Wan 2.1. Isso evita que os filtros do sistema bloqueiem a geração e permite trabalhar sem restrições.
Passo 5. Envie a imagem de origem e ajuste os parâmetros
Encontre o nó “Load Image” no fluxo de trabalho e envie a foto do personagem.
Use uma imagem de frente, sem detalhes que distraiam. As imagens geradas no Midjourney ou no Flux funcionam melhor por terem mais nitidez.
Confira os parâmetros dos nós ao lado:
- Resolução: use 720 por 1280 para criativos verticais;
- Número de quadros: para um vídeo de 30–40 segundos, defina de 630 a 840 quadros. Gerar vídeos dessa duração exige muita VRAM, então é essencial uma GPU como a H200 ou RTX 5090. Se o hardware não der conta, gere clipes de 10 segundos e junte-os em um editor;
- Modelos: confira se os nós de seleção de pesos contêm os arquivos atuais e escolha NSFW Encoder para que os filtros de conteúdo não bloqueiem a geração.
Passo 6. Escreva o prompt e gere o vídeo
No campo Positive Prompt, descreva o que o personagem deve fazer. Seja específico sobre os movimentos: “man smiling, holding a phone, counting dollar bills”. Para incluir várias ações no mesmo vídeo, divida o prompt por intervalos de tempo: “0-2s: talking, 3-6s: pointing at screen”.e várias ações em um vídeo, divida por tempo: “0-2s: talking, 3-6s: pointing at screen”.
Para um vídeo de 30 segundos destinado a uma campanha baseada em esquemas, o prompt poderia ser assim:
| “0-5s: A man looking at the camera, smiling and talking. 5-15s: He holds up a smartphone in his left hand, pointing at the screen with his right hand, showing a betting app with a growing balance. 15-25s: He takes out a stack of cash and starts counting dollar bills with a confident expression. 25-30s: He points his finger at the bottom of the screen with a call to action, smiling wide, high quality, realistic skin texture.” |
Clique em Queue Prompt. A primeira renderização demora mais porque a GPU precisa carregar os arquivos de pesos, que são grandes.
Dois arquivos aparecerão na prévia. Para a campanha, use a versão processada pelo interpolador a 30 FPS: ela parece uma gravação fluida, em vez de uma animação. Se a máscara facial se deformar, mude o valor de Seed e gere o vídeo novamente.
Conclusão
A IA oferece, acima de tudo, uma forma de reduzir bastante os custos de produção. Já não é preciso recorrer a um designer para cada encomenda: Wan 2.1 com RunPod permite criar peças únicas para campanhas de iGaming e cripto por um custo muito baixo.
O orçamento antes gasto em material de origem e revisões intermináveis pode ir diretamente para a compra de tráfego, o que faz mais sentido durante os testes para encontrar uma combinação que funcione.
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