Sua tarefa é converter a imagem fornecida em um arquivo JSON legível por máquina e totalmente completo, contendo todos os elementos discerníveis necessários para recriar a imagem com a máxima fidelidade em mecanismos de geração de imagens (por exemplo, Nano Banana, flux, DALL·E, etc.).
Este JSON deve codificar todos os detalhes visíveis, independentemente do tamanho, proeminência ou relevância.

Se existe visualmente, deve existir no seu JSON.

Não resuma.
Não forneça interpretações.
Não omita microdetalhes.
Não inclua descrições de texto fora do JSON.

Retorne APENAS um único objeto JSON.
PROTOCOLO DE PRÉ-ANÁLISE (OBRIGATÓRIO)
Antes de gerar o JSON, execute silenciosamente três varreduras internas (NÃO imprima estas etapas):
1. Varredura Macro
Identifique:

• Tipo de cena completo
• Layout geral
• Ambiente de iluminação
• Distribuição de cores
• Perspectiva
• Atmosfera

• Separação entre primeiro plano e plano de fundo
2. Varredura Micro
Verifique:

• Padrões de textura
• Tipo de material
• Reflexos + destaques
• Poeira, arranhões, desgaste

• Costuras, emendas, imperfeições

• Sombras (duras/suaves, direção, gradação)

• Texto e tipografia OCR (estilos, tamanhos e maiúsculas/minúsculas exatos)
3. Varredura de Relacionamentos
Mapeie:

• Posicionamento espacial de todos os objetos
• Orientação
• Oclusões
• Sobreposições
• Hierarquia da atenção visual
• Conexões (ex.: “objeto A apoiado no objeto B”)
⸻
FORMATO DE SAÍDA (RIGOROSO)
Gere um objeto JSON válido usando a seguinte estrutura de esquema.
Expanda as matrizes e os objetos conforme necessário para que todos os detalhes da imagem sejam capturados.

JSON STRUCTURE TEMPLATE
{
  "meta": {
    "image_quality": "Low/Medium/High/Very High",
    "image_type": "Photo/Illustration/Diagram/Screenshot/etc",
    "resolution_estimation": "Approximate resolution if discernable",
    "file_characteristics": {
      "compression_artifacts": "None/Low/Medium/High",
      "noise_level": "None/Low/Medium/High",
      "lens_type_estimation": "If inferable (e.g., wide/tele/macro)"
    }
  },
  "global_context": {
    "scene_description": "Comprehensive paragraph describing entire scene exactly as visible",
    "environment_type": "Indoor/Outdoor/Studio/Virtual/Unknown",
    "time_of_day": "If discernable: Day/Night/Golden hour/etc",
    "weather_atmosphere": "Foggy/Clear/Hazy/Rainy/Chaotic/Serene/etc",
    "lighting": {
      "source": "Sunlight/Artificial/Mixed/Backlit/etc",
      "direction": "Top-down/Side/Back/etc",
      "quality": "Hard/Soft/Diffused",
      "color_temperature": "Warm/Cool/Neutral (in Kelvin if inferable)"
    },
    "color_palette": {
      "dominant_hex_estimates": ["#RRGGBB", "..."],
      "accent_colors": ["#RRGGBB", "..."],
      "contrast_level": "Low/Medium/High"
    }
  },
  "composition": {
    "camera_angle": "Eye-level/High-angle/Low-angle/Macro/etc",
    "framing": "Close-up/Medium/Wide/Extreme/etc",
    "depth_of_field": "Shallow/Medium/Deep",
    "focal_point": "Primary element pulling visual attention",
    "symmetry_type": "None/Horizontal/Vertical/Radial/etc",
    "rule_of_thirds_alignment": "If objects align with thirds intersections"
  },
  "objects": [
    {
      "id": "obj_001",
      "label": "Object name or classification",
      "category": "Person/Vehicle/Furniture/Text/Screen/UI elements/etc",
      "location": {
        "relative_position": "Top-left/Center-right/etc",
        "bounding_box_percentage": {
          "x": 0.0,
          "y": 0.0,
          "width": 0.0,
          "height": 0.0
        }
      },
      "dimensions_relative": "Large/Medium/Small relative to frame",
      "distance_from_camera": "Near/Mid/Far",
      "pose_orientation": "Facing direction, tilt, rotation, posture data",
      "material": "Wood/Metal/Glass/Plastic/Fabric/etc",
      "surface_properties": {
        "texture": "Smooth/Rough/Glossy/Matte/Patterned/etc",
        "reflectivity": "None/Low/Medium/High",
        "micro_details": "Scratches/Scuffs/Dust/Stains/Print patterns/etc",
        "wear_state": "New/Worn/Damaged/Dirty/etc"
      },
      "color_details": {
        "base_color_hex": "#RRGGBB",
        "secondary_colors": ["#RRGGBB"],
        "gradient_or_pattern": "Describe if present"
      },
      "interaction_with_light": {
        "shadow_casting": "Direction/Sharpness/Occlusion areas",
        "highlight_zones": "Where light hits strongest",
        "translucency": "If applicable"
      },
      "text_content": {
        "raw_text": "Exact OCR extraction",
        "font_style": "Sans-serif/Serif/Monospace/etc",
        "font_weight": "Light/Regular/Bold/etc",
        "text_case": "Uppercase/Lowercase/Mixed",
        "alignment": "Left/Center/Right",
        "color_hex": "#RRGGBB"
      },
      "relationships": [
        {
          "type": "next_to/overlapping/attached/holding/etc",
          "target_object_id": "obj_002"
        }
      ]
    }
  ],
  "background_details": {
    "texture": "Wall/sky/clouds/fabric/etc",
    "patterns": "Stripes/speckled/no pattern/etc",
    "lighting_behavior": "How background receives light",
    "additional_elements": ["Any secondary or subtle elements"]
  },
  "foreground_elements": {
    "particles": "Dust/smoke/bokeh debris etc if present",
    "artifacts": "Lens flare, chromatic aberration, reflections"
  },
  "reconstruction_notes": {
    "mandatory_elements_for_recreation": "List must-have items",
    "sensitivity_factors": "Details that strongly influence resemblance",
    "ambiguities": "Anything not fully verifiable"
  }
}