IP
Generuj
Podgląd obrazu dioramy miasta kartograficznego 3D
Główny obraz odniesienia

Diorama miasta kartograficznego 3D

Złożony wykres sceny parametrycznej służący do generowania wysokiej jakości map 3D rzeźby terenu z monumentalną typografią zintegrowaną z architekturą.

To jest przykładowy przykład gpt-image-2 dla Inne inspiracje . Skorzystaj z poniższego przykładu gotowego do skopiowania, aby wygenerować podobne materiały wizualne i sprawdź atrybucję Awesome Nano Banana Pro Prompts oraz prawa do użytku komercyjnego przed ponownym wykorzystaniem.

Potrzebujesz pełnego zestawu podpowiedzi? Użyj Inne inspiracje aby uzyskać więcej powiązanych przykładów, odwiedź centrum tematyczne lub otwórz Biblioteka monitów GPT Image 2 aby zobaczyć pełny przykładowy indeks, struktury wielokrotnego użytku i informacje o źródle.

Opis

Monit o przygotowanie do kopiowania

PYTHON_SCENE_GRAPH :: PARAMETRIC_CITY_RELIEF class Zmienne: city = "{argument name="city" default="[CITY]"} "city_name_text = "{argument name="city name" default="dosłowna nazwa miasta z wejścia"} "region_context = "Wnioskuje o kraju, topografii, klimacie, kulturze i cechach miasta" topography = "Wnioskuje o górach, rzekach, liniach brzegowych, równinach, wyspach, pustyniach i wzgórzach" urban_grid = "Wnioskuje o gęstości regionu, drogach, korytarzach transportowych i układzie miasta" landmarks = "Wnioskuje o landmark_set(city)" signature_core = "Wnioskuje o najbardziej symbolicznym centralnym punkcie orientacyjnym lub przestrzeni publicznej" style = "Luksusowy model miasta na mapie 3D" class TerrainSlab: form = "Gruba, wypukła, perforowana podstawa mapy" surface = Variables.topography edges = "Grawerowany panel tytułowy, legenda, kompas, podziałka i obszar zilustrowany map" material = "Matowy kamień/tynk/materiał modelu mapy" class CityTypography: text = Variables.city_name_text form = "Monumentalna czcionka 3D" function = "Każda litera to bryła budynku mieszkalnego" placement = "Zintegrowane z mapą miasta, nie unoszące się" rule = "Tekst musi pozostać czytelny z widoku z góry" class UrbanLayer: roads = Variables.urban_grid districts = "Wnioskowanie o strefach społeczności i gęstości" landmarks = Variables.landmarks core = Variables.signature_core labels = "Wyprowadzone etykiety lokalizacji na podstawie geografii miasta" class Atmosphere: camera = "Makro z trzech czwartych pod dużym kątem" lighting = "Delikatne, wysokiej klasy studyjne światło dzienne" details = "Pojazdy, chmury, samoloty, drzewa, ludzie pokazywani tylko tam, gdzie to stosowne" def render(): return """{argument name="target city" default="[CITY]"} Renderowane jako wypukłe, 3D model mapy topograficznej, w którym nazwy miast przekształcono w nazwy monumentalnych budowli, uzupełniono o domniemaną geografię, punkty orientacyjne, etykiety, drogi i szczegóły kartograficzne w stylu atlasu.

Zmienne monitujące

Edytowalne symbole zastępcze argumentów znalezione w monicie, wraz z ich wartościami domyślnymi.

3
Zmienny
city
Domyślny
[CITY]
Zmienny
city name
Domyślny
literal city name from input
Zmienny
target city
Domyślny
[CITY]

Ponowne wykorzystanie i źródło notatek

Użyj tego monitu bezpiecznie po zapoznaniu się ze sprawą.

  1. 1.Skopiuj monit lub otwórz go bezpośrednio w Dovoo za pomocą przycisku generowania.
  2. 2.Dostosuj zmienne, proporcje obrazu i obrazy referencyjne do własnego przypadku użycia.
  3. 3.Przed publikacją lub płatnym wykorzystaniem należy sprawdzić prawa autorskie do źródła, wymogi dotyczące atrybucji oraz ryzyko związane z marką lub podobizną.