Quanto tempo leva para gerar uma imagem de IA? Explicação

A famosa Mona Lisa, o teto da Capela Sistina, A Moça com Brinco de Pérola, de Vermeer, e A Noite Estrelada, de Van Gogh, são todas obras-primas.

Mas houve um tempo em que cada um deles exigia meses ou até anos de trabalho dedicado.

Então veio a era digital, e passamos de meses de trabalho para horas de trabalho com ferramentas como Photoshop, Illustrator e Corel Painter.

Agora, estamos na era mais avançada de todas: a era da geração de arte por IA.

Hoje, qualquer pessoa com um prompt e um pouco de conhecimento técnico pode gerar imagens em segundos.

Mas se a IA pode criar em segundos o que antes levava anos para os mestres, quanto tempo leva para gerar uma imagem de IA?

E essa diferença importa mesmo quando se compara segundos a séculos?

Neste blog, vamos explicar o que é a geração de imagens por IA, os tempos médios de geração nas ferramentas mais populares, por que as velocidades variam tanto e os principais fatores que afetam a rapidez com que sua imagem aparece. 

Você também descobrirá dicas práticas para acelerar a geração de IA, como os profissionais otimizam os fluxos de trabalho e como as ferramentas de detecção de IA podem verificar imagens ainda mais rápido do que elas são criadas.

Vamos nos aprofundar no assunto.

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Principais conclusões

• As imagens de IA geralmente levam de 1 a 60 segundos para serem geradas, com a maioria das ferramentas profissionais levando em média de 10 a 30 segundos por imagem.

• Ferramentas em tempo real podem criar imagens em menos de 1 segundo, enquanto plataformas artísticas como Midjourney levam de 30 a 60 segundos para obter resultados de maior qualidade.

• Uma resolução mais alta diminui a geração, adicionando mais 70–80% de tempo.

• O hardware é importante: uma RTX 4090 pode produzir cerca de 75 imagens por minuto, enquanto uma RTX 3060 leva de 10 a 15 segundos por imagem.

• Prompts complexos com vários assuntos ou detalhes podem adicionar 30 a 50 minutos extras.

• A velocidade melhorou 120 vezes desde 2022, passando de 60 a 90 segundos por imagem para menos de 1 segundo nas ferramentas mais rápidas.

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O que é geração de imagens por IA?

A geração de imagens por IA significa criar novas imagens a partir de prompts de texto, ruído aleatório ou outras entradas. A geração é diferente da edição.

Na edição, começamos com uma imagem existente e ajustamos determinados elementos, mantendo o original intacto. 

• Por exemplo: Você tira uma foto e faz ajustes, como mudar a cor de um carro de vermelho para azul, preservando a imagem original. Softwares como as ferramentas de IA do Photoshop e o Gemini 2.5 Flash Image do Google são especializados nessas edições.

Na geração de imagens, criamos visuais a partir do zero.

• Por exemplo: Se você pedir a uma IA para gerar “um golden retriever correndo por um prado ao pôr do sol”, ela constrói toda a cena do nada. Ferramentas como DALL-E, Midjourney e Nano Banana se concentram nesse tipo de criação de conteúdo original.

Quanto tempo leva para gerar uma imagem de IA?

As ferramentas de geração de imagens por IA levam de 1 a 60 segundos para criar uma única imagem, dependendo da ferramenta, das configurações e da resolução.

• Tempos médios de geração

As ferramentas de imagem de IA mais recentes são muito mais rápidas do que há alguns anos.

A maioria das plataformas profissionais produz imagens padrão de 1024×1024 em 5 a 30 segundos, uma grande melhoria em relação a 2022-2023, quando mesmo imagens básicas frequentemente exigiam de 60 a 90 segundos.

Testes em condições reais realizados entre 2024 e 2025 mostram que:

Categoria	Ferramenta/Exemplo	Tempo por imagem	Notas
Geração em tempo real	FLUX Schnell, SDXL-Lightning	0,5–1 segundo	Fluxo de trabalho interativo; veja os resultados quase instantaneamente
Ferramentas profissionais rápidas	Variantes do Stable Diffusion, Google Imagen 4 Fast	2–7 segundos	Velocidade e qualidade equilibradas
Plataformas de alta fidelidade	DALL-E 3, Leonardo.ai	10–20 segundos	Concentre-se na adesão imediata e em visuais refinados
Líderes artísticos	Meio da jornada	30–60 segundos (4 variações)	Gera quatro imagens simultaneamente. ~7–15 segundos por imagem, efetivamente.
Serviços em nuvem	Qualquer ferramenta	Latência de +2 a +5 segundos	Elimina requisitos de hardware e pequenos atrasos na rede

• Por que a velocidade varia

A velocidade de geração de imagens por IA varia devido a três fatores principais.

1. Tipo de modelo/Arquitetura

Diferentes modelos de IA geram imagens de maneiras diferentes, o que afeta diretamente a velocidade com que funcionam.

Tipo de modelo/Arquitetura	Como funciona	Velocidade / Passos
Modelos de difusão (Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion)	“Limpe” o ruído aleatório passo a passo para formar uma imagem completa	20–50 passos. 50 passos ≈ 2,5× mais longo do que 20 passos
Modelos de etapa única (SDXL Turbo)	Use a destilação para produzir qualidade semelhante em menos etapas	1–4 etapas. 30–40 vezes mais rápido que os modelos de difusão
GANs (StyleGAN)	Gere imagens diretamente usando redes adversárias	Extremamente rápido: 0,1–0,3 segundos por imagem. Limitado a domínios específicos, como rostos.
Sistemas híbridos (FLUX)	Combine a compreensão de texto baseada em transformadores com difusão otimizada	Mais rápido e preciso do que a difusão padrão

2. Tamanho do modelo

O tamanho de um modelo de IA afeta a velocidade com que ele pode criar imagens. Modelos maiores, como o SDXL, têm mais “capacidade cerebral” (2,6 bilhões de parâmetros) e podem produzir imagens mais detalhadas e precisas, mas levam mais tempo para processar do que modelos menores com menos parâmetros (como 890 milhões).

3. Compreensão de texto / Codificadores

Alguns modelos avançados, como o SDXL, utilizam ferramentas adicionais de compreensão da linguagem para entender melhor comandos complexos.

Isso adiciona um pouco mais de tempo, mas ajuda a IA a gerar imagens que correspondem à sua descrição com mais precisão.

Fatores que afetam a velocidade de geração de imagens por IA

A velocidade de geração de imagens por IA depende de vários fatores. Vamos explorar o desempenho de diferentes ferramentas em cenários reais.

• 1. O modelo de IA que você está usando

As diferentes plataformas de IA variam muito em velocidade e estilo.

• Meio da jornada evoluiu ao longo de sete versões.
  • A versão 7 (junho de 2025) gera imagens em 21 a 42 segundos, cerca de 20 a 401 TP6T mais rápido que a versão 6. Ela produz quatro variações por solicitação.
    
• DALL-E 2 e 3 opera inteiramente através da nuvem.
  • O DALL-E 2 gerou imagens em 12 segundos quando foi lançado.
  • O DALL-E 3 leva em média de 10 a 20 segundos, com comandos complexos às vezes levando até 45 segundos ou mais durante o pico de uso.
    
• Difusão estável trouxe a geração local de código aberto.
  • O Leonardo.ai foi desenvolvido com base no Stable Diffusion para prototipagem rápida, recursos de jogos e visualização de produtos, com geração padrão em 10 a 20 segundos.
    
• Adobe Firefly concentra-se na segurança comercial.
  • O Image Model 5 (outubro de 2025) gera imagens em 10 a 25 segundos, dependendo do modo e da resolução.
    
• Nano Banana (Gêmeos 2.5) é especializado em edição, e não em geração completa.
  • Edições simples são feitas em milissegundos, enquanto edições complexas com várias imagens levam de 2 a 5 segundos.

• 2. Complexidade imediata

O nível de detalhe em sua solicitação afeta diretamente o tempo necessário para gerar uma imagem de arte AI.

Exemplo:

1. Prompts mais longos levam mais tempo. Cada 10 palavras adicionais aumentam o tempo de processamento em 5–8%. Cenas complexas com muitos objetos ou estilos podem levar de 30 a 50% a mais do que comandos simples.

2. Instruções claras e diretas são mais rápidas. Descrições curtas como “paisagem montanhosa ao pôr do sol” são geradas mais rapidamente do que solicitações longas e coloquiais.

3. Solicitações abstratas ou vagas tornam o modelo mais lento. Uma sugestão como “o sentimento de nostalgia expresso através da arquitetura urbana” requer mais interpretação. Sugestões concretas são mais rápidas de processar.
   
4. Os prompts negativos adicionam processamento extra. Instruções como “sem desfoque, sem distorção” adicionam 5–10% de tempo extra, pois a IA precisa filtrar elementos indesejados.

• 3. Configurações de resolução e qualidade

Maior resolução = geração de imagens mais lenta. Isso ocorre porque imagens maiores têm muito mais pixels, e a IA precisa trabalhar mais para preencher todos os detalhes.

Quando as pessoas perguntam quanto tempo leva para gerar uma imagem de IA, a resolução é um dos fatores mais importantes.

• Passar de 512×512 para 1024×1024 significa 4 vezes mais pixels, o que pode reduzir a velocidade em 70–80%.
  • Um modelo (como o FLUX.1 Dev) que precisa de 5 segundos em 512×512 pode levar 20 segundos em 1024×1024.
    
• Saltos maiores tornam as coisas ainda mais lentas. 1024×1024 → 1920×1080 (Full HD) quase dobra o tempo.
  
• As imagens 4K geralmente levam 4 minutos ou mais e podem até ficar com pior qualidade se sua GPU estiver com dificuldades.

Melhores práticas

Para a maioria dos trabalhos	Para as redes sociais	Para impressão
1024×1024 ou 1920×1080 é o equilíbrio ideal.	1024×1024 é mais do que suficiente.	Gere em Full HD e, em seguida, faça o upscale posteriormente (Topaz, Let’s Enhance). É mais rápido e fica melhor do que gerar em 4K nativo.

• 4. Hardware e capacidade computacional

A geração de imagens por IA depende principalmente da sua GPU. Uma GPU mais potente = imagens mais rápidas. 

Visão geral do desempenho da GPU

Equipamentos	Velocidade	Notas
RTX 4090 (24 GB)	~75 imagens/minuto	Uma das GPUs de consumo mais rápidas
RTX 3060 (12 GB)	10–15 segundos/imagem	Boa opção para iniciantes

Exemplo:

•  A RTX 4090 consegue processar uma imagem de 512×512 em menos de 1 segundo, enquanto uma RTX 3060 pode levar 10 segundos para realizar a mesma tarefa.

Outros fatores de hardware (visualização rápida)

Componente	Impacto	O que isso significa
CPU	Baixa	Qualquer CPU moderna funciona; a GPU faz o trabalho pesado.
Memória de acesso aleatório	Médio	Use o dobro da VRAM da sua GPU (por exemplo, GPU de 24 GB → 48 GB de RAM ideal).
Armazenamento	Baixa	Os SSDs NVMe carregam os modelos mais rapidamente, mas não aceleram a geração.

Local vs. Nuvem (Simples)

Opção	Força	Fraqueza
GPU local	Rápido, privado, sem custo mensal	Custo inicial elevado
Nuvem	Não é necessário nenhum hardware	Mais caro a longo prazo

Exemplo:

• Midjourney na nuvem: 10 a 30 segundos/imagem
• RTX 4090 local: 1–5 segundos/imagem

Bônus: Se você deseja verificar se uma imagem foi criada por IA (independentemente do modelo, velocidade ou configurações), use um detector de imagens de IA confiável. 

Essas ferramentas analisam padrões, texturas e inconsistências para estimar se a imagem é feita por humanos ou gerada por IA.

TruthScan especializa-se em detectar essas impressões digitais ocultas da IA.

Ele analisa:

• Padrões estruturais
• Distribuição do ruído
• Assinaturas de modelos generativos para fornecer um resultado claro e baseado na confiança. 

Clique aqui para usar Verificação da Verdade.

Quanto tempo os usuários profissionais esperam pela geração de imagens

Mais uma vez, o tempo que a IA leva para gerar uma imagem depende do seu nível de geração de imagens e da ferramenta que está sendo usada.

Vamos analisar alguns cenários aqui.

• Se um usuário estiver fazendo rascunhos de baixa resolução (512×512) em uma GPU de ponta (RTX 4090) com etapas de inferência baixas, a geração levará de 5 a 10 segundos.
  
• Se um usuário estiver produzindo imagens com qualidade de produção de 1024×1024, espere de 10 a 30 segundos por imagem.
  
• Se um usuário estiver criando imagens altamente detalhadas com várias entradas, aumento de resolução ou passagens de refinamento, a geração pode levar de 2 a 5 minutos.
  
• Se estiver usando acesso prioritário na nuvem (por exemplo, ChatGPT Plus), o tempo de espera reduz para 10 a 30 segundos. Usuários da versão gratuita podem enfrentar um tempo de espera de 30 a 60 segundos durante os horários de pico.

• Se estiver fazendo rascunhos com poucos passos (20–30), a geração será rápida; finais com muitos passos (50+) para qualidade.
  
• Se começar com uma resolução mais baixa e aumentar posteriormente, o fluxo de trabalho será mais rápido e eficiente.
  
• Se estiver usando técnicas de cache (DeepCache/bancos de dados vetoriais), a computação da GPU pode cair de 20 a 301 TP6T.

Para empresas que criam muitas imagens, TruthScan é uma excelente ferramenta. É útil para manter a precisão e a credibilidade das imagens da sua marca, marketing ou produto. 

Usar o TruthScan economiza tempo, evita erros e facilita o gerenciamento de várias imagens ao mesmo tempo. 

Se você deseja todos ou alguns desses benefícios, use TruthScan para detecção imediata, precisa e em massa de imagens por IA.

Como acelerar a geração de imagens por IA

Quer saber quanto tempo leva para gerar uma imagem de IA e deseja torná-la mais rápida?

Você pode acelerar a geração de imagens por IA de três maneiras principais.

Você pode usar os três juntos ou começar com aquele que melhor se adapta ao seu fluxo de trabalho:

1. Use ferramentas de geração de imagens em massa
   • Ferramentas como ComfyUI, Automatic1111, RunPod ou Baseten permitem gerar mais de 100 imagens de uma só vez.
     
2. Atualize seu hardware
   • GPUs mais rápidas reduzem drasticamente o tempo de geração.
     
3. Otimize as configurações de geração
   • Comece com uma resolução mais baixa (512×512 ou 768×768) para os rascunhos iniciais e, em seguida, aumente a resolução com ferramentas como SwinIR ou Topaz Gigapixel, em vez de gerar diretamente uma resolução alta.

Quanto tempo as ferramentas de IA levam para detectar imagens?

As ferramentas típicas de detecção de IA levam de 2 a 10 segundos por imagem, pois verificam texturas, padrões, metadados e artefatos de IA. Arquivos grandes, imagens complexas ou quadros de vídeo tornam esse processo ainda mais lento.

TruthScan, no entanto, foi projetado para oferecer velocidade e eficiência:

• Processamento mais rápido: Ele analisa imagens em menos de 500 milissegundos por item, reduzindo o tempo em 70–80% em comparação com ferramentas típicas.
  
• Detecção em tempo real: Funciona com imagens, vídeos e texto, tornando-o prático para fluxos de trabalho ao vivo ou verificação de mídia em grande escala.
  
• Alta precisão: O detector de imagens atinge uma taxa de detecção de 99%+, com alguns testes de acompanhamento mostrando uma precisão de 96%+ na distinção de conteúdo gerado por IA.
  
• Integração automatizada: A API da TruthScan permite que as empresas digitalizem grandes lotes automaticamente, possibilitando a verificação instantânea durante os pipelines de conteúdo.

Exemplo:

• Uma equipe de marketing que carrega 500 imagens de produtos pode verificar todas em menos de 5 minutos com o TruthScan, enquanto ferramentas padrão podem levar de 30 a 60 minutos.
  
• Para conteúdo de vídeo, TruthScan pode digitalizar quadros em tempo real, tornando-o adequado para transmissões ao vivo ou moderação de conteúdo de vídeo gerado pelo usuário.

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Conclusão

A geração de imagens por IA nunca foi tão rápida e fácil. 

Hoje, o tempo necessário para gerar uma imagem por IA varia de menos de um segundo a cerca de um minuto para uma criação artística de alta qualidade.

A rapidez com que isso acontece depende da resolução escolhida, do hardware e do nível de detalhe do prompt, mas mesmo cenas complexas podem aparecer em segundos com a configuração correta. 

Há apenas alguns anos, isso levaria minutos ou mais, mas agora profissionais e amadores podem dar vida às suas ideias quase instantaneamente. 

Se você trabalha com mídia digital, criação de conteúdo ou marketing e deseja saber se uma imagem foi gerada por IA, você pode use o TruthScan. 

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