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 GPT Image 2 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 GPT Image 2 szybki katalog 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.
Zmienny
city
Domyślny
[CITY]
Zmienny
city name
Domyślny
literal city name from input
Zmienny
target city
Domyślny
[CITY]
Więcej przypadków w tej kategorii
Priorytety według kategorii, zgodności trybu wprowadzania, jakości i niższego ryzyka.
Cenzurowany portret studyjny
Tekst na obraz
Romantyczna kolacja dla par przy świecach
Tekst na obraz
Projektowanie postaci w filmach dramatycznych
Tekst na obraz
Ręcznie rysowany szkic adnotacji do zdjęcia
Tekst na obraz
Portret redakcyjny Direct Flash
Tekst na obraz
Retro letni portret wakacyjny z plumerią
Tekst na obraz
Ponowne wykorzystanie i źródło notatek
Użyj tego monitu bezpiecznie po zapoznaniu się ze sprawą.
- 1.Skopiuj monit lub otwórz go bezpośrednio w Dovoo za pomocą przycisku generowania.
- 2.Dostosuj zmienne, proporcje obrazu i obrazy referencyjne do własnego przypadku użycia.
- 3.Przed publikacją lub płatnym wykorzystaniem należy sprawdzić prawa autorskie do źródła, wymogi dotyczące atrybucji oraz ryzyko związane z marką lub podobizną.