150 assets em uma semana: como a Aren't Lab montou as visuais do show do Nick Carter

Atrás do áudio de um show existem telas, loops, transições, imagens que mudam a cada música. E alguém tem que produzir tudo isso.

A Aren't Lab cuidou das visuais do show do Nick Carter. O brief: 150 imagens mais vídeos, em uma semana, com um time aprovando e corrigindo no meio do caminho. O tipo de projeto em que normalmente alguma coisa quebra.

Não quebrou nada.

O brief era uma planilha

Cada música tinha suas cenas mapeadas. Uma frase descritiva por momento. No total, 150 imagens para gerar enquanto os vídeos eram montados em paralelo.

O gargalo típico desses projetos é o loop de aprovação. Você gera, espera feedback, corrige, espera de novo. Com 150 assets, esse loop se multiplica por 150.

O workflow que funcionou

Havia imagens de referência para cada cena. O primeiro passo foi converter essas referências em texto - extrair o que importava de cada imagem. Depois, de volta para imagem, mas com o estilo e os elementos que eles precisavam.

Como muitas cenas compartilhavam estilo ou elementos recorrentes, a iteração foi rápida. Um resultado virava base para o próximo. Remix sobre remix.

A parte interessante foi usar modelos diferentes conforme o caso. Nano Banana quando havia texto na imagem. GPT Image para acertar estilos específicos. Seedream para cenas que pediam realismo.

Não existe um modelo que faça tudo bem. Mas quando você pode escolher o certo para cada situação, o resultado chega mais rápido.

O que mudou desde então

Esse projeto rodou em meados de 2025. Os modelos disponíveis eram bem mais limitados do que hoje.

As animações foram feitas com Kling 2.0. As imagens, com o Nano Banana comum em baixa resolução e upscaling depois. Funcionou, mas exigia passos extras.

Hoje o mesmo projeto seria mais rápido. O Kling 3 é um salto enorme de realismo em relação à v2. Nano Banana Pro, Flux Max e GPT Image 1.5 são modelos mais eficientes, com melhor aderência ao prompt e saída direta em 4K - sem precisar de upscaling.

A velocidade com que o Endless incorpora modelos novos é parte do valor. O que seis meses atrás exigia workaround hoje é direto. E o que hoje exige workaround provavelmente vai ser direto daqui a seis meses.

O prompt enhancer fez o trabalho

Cada cena tinha uma frase descritiva no brief. Essas frases foram escritas para humanos, não para modelos de IA.

O prompt enhancer transformava elas em prompts funcionais. "Cena nostálgica dos anos 90 com luzes de neon" virava algo que o modelo conseguia interpretar.

Menos tempo escrevendo prompts, mais tempo escolhendo resultados.

A parte colaborativa

Com um time aprovando assets em tempo real, o board compartilhado virou o centro de tudo. Todo mundo via o mesmo canvas. O time marcava as correções ali e separava os assets aprovados dos que precisavam de mais uma volta.

Sem isso, o projeto teria virado uma bagunça de arquivos em pastas, versões perdidas e WhatsApps perguntando "qual era a última?"

O resultado

150 imagens. Uma semana. Vídeos sendo montados em paralelo com os assets que o time ia aprovando.

A pessoa que tocou o projeto resumiu assim: "Demorei mais para escolher os assets finais do que para chegar no resultado certo."

Essa é a virada. A IA não faz o trabalho sozinha - ela move o tempo da produção para a decisão. Menos horas renderizando, mais horas curando.

A Aren't Lab usou o Endless para produzir as visuais do show do Nick Carter.