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AI Edit
QGIS
Tutorial

AI Edit para QGIS: o guia completo

Bairro residencial adensado com novas moradias (after)
Bairro residencial adensado com novas moradias (before)
BeforeAfter
Drag to compare
Adense um bairro residencial com novas moradias, a partir de um único prompt. Arraste a alça para comparar.

Transforme a imagem aérea do seu canvas em edições, mapas limpos e dados vetoriais, tudo a partir de prompts simples. Desenhe uma zona, descreva a mudança, e o resultado volta para o mapa, perfeitamente alinhado. Este guia percorre toda a ferramenta: sua primeira edição, a biblioteca de prompts, Mark up, Vectorize e as imagens de referência.

Exemplos

Arraste o controle deslizante em qualquer exemplo: a imagem aérea original está à esquerda, o resultado da IA à direita. Cada legenda é o tipo de prompt que produziu o resultado.

Instalar no QGIS

Instale o AI Edit a partir do repositório de complementos do QGIS: abra Complementos -> Gerenciar e instalar complementos, procure por AI Edit e clique em Instalar. Ele funciona no QGIS 3 e 4, no Windows, macOS e Linux, e é impulsionado pelo modelo Nano Banana 2.

Em seguida, abra o painel e clique em Sign in / Sign up. Seu navegador abre, você cria uma conta (e-mail, Google ou Microsoft), e o plugin se conecta sozinho, sem cartão de crédito, com edições gratuitas para começar.

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Entre pelo painel, confirme no navegador e o plugin se conecta sozinho.

Sua primeira edição

Inicie e desenhe sua zona

Clique no botão verde Launch AI Edit e depois desenhe sua zona diretamente no mapa, ponto por ponto, ao redor da área que você quer mudar. Feche o polígono clicando de novo no seu primeiro ponto: a zona está pronta.

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Clique em Launch AI Edit e depois desenhe sua zona ponto por ponto.

Descreva a mudança

Digite um prompt, ou abra a Library para escolher um pronto.

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Digite seu prompt, ou escolha um da Library.

Escolha o nível de detalhe

DetalheResoluçãoPlano
Standard1KGrátis
Detalhado2KPro
Maximum4KPro

Standard (1K) é mais que suficiente para experimentar. Passe para Detalhado ou Maximum quando o resultado importar: o modelo lê e gera mais pixels, então os detalhes finos sobrevivem. O panorama completo está em Grátis vs Pro, mais abaixo.

Gere

Clique em Generate. Alguns segundos depois, o resultado é adicionado como um novo raster georreferenciado, exatamente sobre sua zona.

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Clique em Generate: a edição roda e aterrissa exatamente sobre sua zona.

O painel conserva cada versão (Original, V1, V2, e assim por diante). Escolha uma como base, escreva o prompt de novo e gere para refinar.

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Cada execução chega como uma nova versão na faixa. Escolha qualquer uma como base, escreva o prompt de novo e gere.

O botão Before / after desliza entre a entrada e a saída, direto no mapa.

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Before / after desliza entre a entrada e o resultado, direto no mapa.

A biblioteca de prompts

Clique em Library para navegar por modelos prontos, cada um com uma prévia de antes/depois e um prompt editável. Eles são agrupados por tema: Cartografia, Urbano, Segment, Cobertura do solo, Limpeza, Florestal, Agricultura, Clima, Energia e mais.

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Top picks para começar, categorias para explorar, e My prompts, onde ficam seus próprios prompts e suas execuções recentes.

Mark up

O Mark up permite desenhar sobre sua zona para indicar à IA onde agir. Suas marcas guiam a edição e são removidas do resultado. Use-o para uma mudança em um lugar específico, não em toda a imagem.

Abra o Mark up e escolha uma ferramenta

Com uma zona desenhada, clique no botão Mark up, depois escolha uma ferramenta (lápis, linha, seta, círculo) e uma cor.

O botão Mark up

O seletor de ferramentas: lápis, linha, seta, círculo

Desenhe sobre o mapa

Trace sua marca diretamente sobre a imagem: um contorno, uma seta, um círculo.

Prompt e geração

Nomeie essa cor no prompt e depois gere.

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Escolha uma ferramenta e uma cor, desenhe sobre o mapa e depois nomeie essa cor no prompt. Aqui, um contorno rosa transforma uma quadra em parque.

O prompt que produziu o resultado abaixo:

Plante árvores dentro do contorno rosa. Não mexa em nada fora.

Um campo vazio com um contorno rosa, depois o mesmo campo com árvores plantadas dentro do contorno (after)
Um campo vazio com um contorno rosa, depois o mesmo campo com árvores plantadas dentro do contorno (before)
BeforeAfter
Drag to compare
Árvores plantadas apenas dentro do contorno rosa, a marca removida do resultado. Arraste a alça para comparar.

Vectorize

O AI Edit tem dois grandes casos de uso. O primeiro, a simulação: mudar alguns detalhes de uma imagem existente conservando suas cores e seu nível de detalhe. O segundo, a classificação: detectar as feições da imagem, segmentando-a ou classificando-a. É para esse segundo caso que existe o Vectorize: ele transforma as zonas de cores chapadas de um resultado de IA (edifícios, classes de cobertura do solo, parcelas) em verdadeiros polígonos vetoriais que você pode selecionar, medir, estilizar e exportar. Detecção e classificação funcionam melhor em escala local. Para cobrir grandes áreas, passe para o nosso plugin AI Segmentation.

Execute uma segmentação, depois clique em Vectorize

Comece gerando uma segmentação: peça simplesmente no prompt ("segment all buildings"), ou pegue um modelo da categoria Segment na Library. No resultado (edifícios em vermelho), clique em Vectorize this result.

O botão Vectorize this result no resultado

Confirme a cor

O painel preenche previamente a cor a extrair, ou use Pick on map para amostrar outra.

O painel Vectorize com as classes detectadas

Refine ao vivo

Ajuste a tolerância, remova o ruído, simplifique os contornos e arredonde os cantos: cada mudança é recalculada instantaneamente na mesma camada.

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De um resultado Segment a 105 polígonos em 2 classes, refinados ao vivo antes do Finish.

Cada feição carrega um conjunto de atributos limpo (feature_id, class_name, class_color, e uma area_m2 geodésica) e é salva em um GeoPackage na sua pasta de saída, pronta para análise.

A tabela de atributos

Imagens e camadas de referência

As referências dão à IA um contexto adicional recortado na sua zona mas que nunca é mostrado no canvas. Use-as para controlar o estilo, reproduzir uma legenda de cores ou fornecer dados reais. O plano gratuito permite uma referência; Pro permite várias.

Uma imagem de referência

Anexe uma imagem do disco: uma amostra de estilo, um visual alvo ou uma legenda de cores. É a ferramenta de quem quer mais controle, e uma das alavancas mais poderosas do AI Edit: uma referência restringe o modelo muito mais que um prompt sozinho, e leva você muito mais rápido ao resultado que tem em mente. Clique em Ref image, escolha o arquivo, e ele segue junto com seu prompt.

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O Ref image anexa uma imagem do seu disco. Aqui, uma foto de uma rotatória, com um prompt pedindo que o cruzamento fique exatamente igual a ela.

Outro uso comum é um mapa de uso do solo com sua legenda exata, combinado com um prompt como:

Transforme em um mapa de uso do solo no estilo da referência.

A saída então respeita sua paleta toda vez.

Legenda de referência, imagem aérea de entrada, e mapa de uso do solo de saída em 4K
À esquerda: a legenda de referência. No meio: a imagem aérea de entrada. À direita: o resultado em 4K (Pro), reproduzindo as cores residencial, comercial, industrial, agricultura, floresta e água da legenda.

Uma camada QGIS como referência

A IA trabalha a partir de duas coisas: a imagem visível no seu canvas (a entrada que ela edita) e as referências que você entrega à parte. Qualquer camada do QGIS pode servir de referência: arraste-a sobre o campo do prompt (ou use Ref image). Ela é recortada exatamente na sua zona e enviada separadamente, nunca desenhada na entrada.

Para anexar uma camada do seu projeto, clique em Reference, depois em From the project, e escolha a camada.

O menu Reference: From the project, com as camadas do projeto

Aqui, a entrada é a imagem aérea de Vaison-la-Romaine (França). A referência é um modelo digital de terreno (MDT) da mesma zona, oculto no projeto: o preto e o roxo são os pontos baixos (o leito do rio Ouvèze), o laranja e o amarelo claro os altos.

O modelo digital de terreno da mesma zona, pontos baixos em preto e roxo ao longo do rio, altos em laranja e amarelo
A referência: o MDT da mesma zona. Preto e roxo = baixo, laranja e amarelo = alto.

O prompt, apoiado nessa referência:

A referência é o terreno da mesma zona: preto e roxo = baixo, laranja e amarelo = alto. Simule uma cheia grande: água barrenta sobe do leito do rio e inunda apenas as zonas pretas e roxas, parando de vez onde o terreno fica laranja ou amarelo. Não remova edifícios, estradas nem árvores: onde a água sobe, eles ficam apenas parcialmente submersos.

Vista aérea de Vaison-la-Romaine, depois a mesma vista com uma cheia grande cobrindo apenas as áreas baixas (after)
Vista aérea de Vaison-la-Romaine, depois a mesma vista com uma cheia grande cobrindo apenas as áreas baixas (before)
BeforeAfter
Drag to compare
A cheia simulada segue o terreno: a água preenche apenas as zonas baixas do MDT, e a cidade alta continua seca. Arraste a alça para comparar.

Para ver o quanto a água segue a referência, compare o MDT com o resultado:

O MDT, depois o resultado da cheia: a água coincide com as zonas baixas do terreno (after)
O MDT, depois o resultado da cheia: a água coincide com as zonas baixas do terreno (before)
BeforeAfter
Drag to compare
O MDT de um lado, o resultado do outro: a água preenche exatamente as zonas pretas e roxas. Arraste a alça para comparar.

O mesmo prompt, sem o MDT como referência: a IA não conhece mais o terreno, e a água afoga quase tudo, encostas incluídas. Esse é todo o valor de uma camada de referência: ela restringe o modelo com dados reais.

O resultado sem referência, depois o resultado com o MDT como referência (after)
O resultado sem referência, depois o resultado com o MDT como referência (before)
BeforeAfter
Drag to compare
À esquerda o mesmo prompt sem o MDT, à direita com ele: sem a referência, a água ignora o terreno. Arraste a alça para comparar.

Por que isso é poderoso: cada referência é co-localizada, recortada na mesma zona e alinhada com o mesmo terreno que sua entrada. Assim você pode empilhar várias e o modelo as lê como uma única cena sincronizada: um DEM ou um terreno 3D para a elevação, várias capturas aéreas ou de satélite do mesmo lugar, camadas de curvas de nível, água ou uso do solo. Cada camada adicional é mais uma fonte de contexto alinhada, e quanto mais material o modelo tem, mais preciso e mais bem alinhado é o seu resultado.

Free vs Pro

Toda a biblioteca de prompts, Mark up, Vectorize e as referências funcionam no plano gratuito. O Pro eleva os limites: resolução mais alta, várias imagens de referência por edição e uma cota mensal maior.

A resolução é a que muda o resultado em si. Um ajuste mais alto aumenta o número de pixels nos dois lados, a imagem de entrada que o modelo lê e o resultado que ele devolve, então ele resolve detalhes que simplesmente não existem em 1K e volta mais nítido, mais limpo e mais bem alinhado.

1KPadrão

~1024 px · ~1 MP

Rascunho e exploração

Grátis
2KDetalhado

~2048 px · ~4 MP

Bordas mais nítidas e limpas

Pro
4KMáximo

~4096 px · ~16 MP

Detalhe máximo, melhor alinhado

Pro

Cada quadrado representa um bloco de pixels. Um nível superior contém mais deles dos dois lados: uma imagem de entrada maior que o modelo lê, e um resultado maior que ele gera, de modo que os detalhes finos são preservados.

A mesma edição de remoção de sombras em um quarteirão de Barcelona gerada em 1K, 2K e 4K, ampliada no mesmo ponto: o 1K é desfocado e o 4K nítido
Um caso real: a mesma edição (remover sombras) no mesmo quarteirão de Barcelona em cada resolução, ampliada no mesmo ponto. O 1K é desfocado; o 4K resolve cada telhado, carro e árvore.

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Dicas

  • Ajuste seu mapa base e seu zoom antes de traçar: os pixels visíveis são a entrada.
  • Mantenha as zonas de tamanho moderado para os resultados mais nítidos.
  • Para os mapas de cores chapadas que você pretende vetorizar, peça preenchimentos sólidos e bordas limpas.
  • Mantenha as camadas de referência ocultas.

Precisa de ajuda? Use o menu ? do painel para o tutorial, os termos e para relatar um problema.

Written byYvann Barbot
·12 min read
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