IP
Создать
Предварительное изображение 3D-картографической городской диорамы
Основное эталонное изображение

3D-картографическая городская диорама

Сложный параметрический граф сцены, используемый для генерации высококачественных 3D-карт городского рельефа с монументальной типографикой, интегрированной в архитектуру.

Это пример использования шаблона gpt-image-2 для Другие источники вдохновения . Используйте приведенный ниже шаблон, готовый к копированию, чтобы создать аналогичные визуальные элементы, и перед повторным использованием проверьте указание авторства Awesome Nano Banana Pro Prompts и права на коммерческое использование.

Нужен полный набор подсказок? Воспользуйтесь Другие источники вдохновения Для получения дополнительных примеров по теме, или откройте раздел "Обзор тем" Библиотека подсказок GPT Image 2 Полный список примеров, многократно используемых структур и указание источников см. здесь.
Попробуйте эту подсказку

Промпт

Подсказка для копирования

PYTHON_SCENE_GRAPH :: PARAMETRIC_CITY_RELIEF class Variables: city = "{argument name="city" default="[CITY]"} "city_name_text = "{argument name="city name" default="literal city name from input"} "region_context = "Определяет страну, топографию, климат, культуру и характеристики города" topography = "Определяет горы, реки, береговые линии, равнины, острова, пустыни и холмы" urban_grid = "Определяет плотность региона, дороги, транспортные коридоры и планировку города" landmarks = "Определяет landmark_set(city)" signature_core = "Определяет наиболее символичный центральный ориентир или общественное пространство" style = "Роскошная 3D-модель города на карте" class TerrainSlab: form = "Толстое, приподнятое, перфорированное основание карты" surface = Variables.topography edges = "Гравированная титульная панель, легенда, компас, масштабная линейка и иллюстрированная карта местности" material = "Материал матового камня/штукатурки/модели карты" class CityTypography: text = Variables.city_name_text form = "Монументальный 3D-шрифт" function = "Каждая буква представляет собой объем жилого здания" placement = "Интегрирован в карту города, а не плавает" rule = "Текст должен оставаться читаемым с высоты птичьего полета" class UrbanLayer: roads = Variables.urban_grid districts = "Определение зон сообщества и плотности застройки" landmarks = Variables.landmarks core = Variables.signature_core labels = "Производные метки местоположения на основе географии города" class Atmosphere: camera = "Макросъемка под высоким углом в три четверти" lighting = "Мягкий, высококачественный студийный дневной свет" details = "Транспортные средства, облака, самолеты, деревья, люди отображаются только там, где это уместно" def render(): return """{argument name="target city" default="[CITY]"} Отображается как приподнятая 3D-модель топографической карты, где названия городов превращаются в монументальные здания, дополненные предполагаемой географией, достопримечательностями, надписями, дорогами и картографическими деталями в стиле атласа.

Переменные подсказки

Редактируемые заполнители аргументов, найденные в подсказке, с их значениями по умолчанию.

3
Переменная
city
По умолчанию
[CITY]
Переменная
city name
По умолчанию
literal city name from input
Переменная
target city
По умолчанию
[CITY]

Больше случаев в этой категории

Приоритет отдается категориям, совместимости с режимами ввода, качеству и низкому уровню риска.

6

Примечания по повторному использованию и источникам

Используйте это подсказку безопасно после предварительного просмотра дела.

  1. 1.Скопируйте подсказку или откройте ее непосредственно в Dovoo с помощью кнопки генерации.
  2. 2.Настройте переменные, соотношение сторон и эталонные изображения в соответствии с вашими потребностями.
  3. 3.Перед публикацией или платным использованием проверьте права на источник, требования к указанию авторства, а также риски, связанные с использованием товарного знака или изображения.
3D-картографическая городская диорама для GPT Image 2 | Image Prompt Gallery