IP
يولد
Technical Machine Knolling Teardown preview image
صورة مرجعية أساسية

Technical Machine Knolling Teardown

A highly detailed technical prompt for generating clean, top-down orthographic teardowns of complex machinery with organized parts.

هذا GPT Image 2 لحالة الرسم والتوضيح الفني . استخدم النموذج الجاهز للنسخ أدناه لإنشاء صور مشابهة، وراجع حقوق الإسناد Awesome GPT Image 2 Prompts وحقوق الاستخدام التجاري قبل إعادة الاستخدام.

هل تحتاج إلى مجموعة كاملة من المطالبات؟ استخدم الرسم والتوضيح الفني للاطلاع على المزيد من الأمثلة ذات الصلة، أو افتح مركز المواضيع. GPT Image 2 كتالوج سريع للاطلاع على فهرس الأمثلة الكامل، والهياكل القابلة لإعادة الاستخدام، ونسب المصادر.
جرب هذا التوجيه

Free 1K preview

Generate one preview image instantly, no sign-up required.

1237/4000
Continue on Dovoo

المطالبة

نموذج جاهز للطباعة

2x2 grid, 16:9, do this for {argument name="machines" default="4 complex machines, like CyberTruck, F35 plane, Reaper Drone, James Webb Telescope"}     Knolling teardown — {argument name="subject" default="{SUBJECT}"} ({argument name="category" default="{SUBJECT_TYPE}"}), top-down orthographic.  PARTS — complete bill of materials, show each exactly once: {argument name="parts" default="{PARTS — list every part with quantity}"}  LAYOUT - clean rectilinear grid; every part aligned to horizontal and vertical axes - grouped by subassembly — a subassembly's parts stay adjacent as one cluster - each group anchored by its largest structural part; fasteners cluster beside   the part they secure - even spacing, no overlapping parts, no diagonal scatter - consistent scale across every part  DEPICTION — keep it truthful - every fastener sits near a matching mounting hole; screw count = hole count - every gasket or seal shown with the perimeter it seals against - no duplicated or phantom parts - preserve each part's true orientation and handedness; do not mirror chiral parts  RENDER - orthographic projection, no perspective, all parts in sharp focus - flat, even, diffuse lighting; minimal soft shadow - neutral seamless background

متغيرات المطالبة

عناصر نائبة قابلة للتعديل موجودة في موجه الأوامر، مع قيمها الافتراضية.

4
عامل
machines
تقصير
4 complex machines, like CyberTruck, F35 plane, Reaper Drone, James Webb Telescope
عامل
subject
تقصير
{SUBJECT}
عامل
category
تقصير
{SUBJECT_TYPE}
عامل
parts
تقصير
{PARTS — list every part with quantity}

Best for

  • - الرسم والتوضيح الفني visual exploration
  • - Image generation and reference-image edits
  • - Reusable briefs that keep source attribution visible

Change these parts

  • - Subject, product, character, or scene
  • - Aspect ratio, camera, lighting, and background
  • - Brand, text, color, and output constraints

Recommended model and settings

  • - Model: gpt-image-2
  • - Input mode: تحويل النص إلى صورة
  • - Aspect ratio: source
  • - Commercial status: review original source

How to use this prompt

  1. 1. Copy the prompt and preserve its structure for the first test.
  2. 2. Replace the subject, context, and publishing channel.
  3. 3. Change one camera, lighting, or style variable per iteration.
  4. 4. Inspect the output, source, text, and rights before reuse.

Limitations, source, and reuse cautions

  • - Generated output is an editable draft, not factual, legal, or rights evidence.
  • - Review the linked source, people, brands, logos, text, and third-party media before commercial use.
مستورد من Awesome GPT Image 2 Prompts . يلزم ذكر المصدر. حالة الاستخدام التجاري هي allowed ؛ يرجى مراجعة حقوق المصدر قبل الاستخدام المدفوع.

المزيد من الحالات في هذه الفئة

يتم تحديد الأولويات حسب الفئة، وتوافق وضع الإدخال، والجودة، وانخفاض المخاطر.

6

إعادة استخدام الملاحظات ومصادرها

استخدم هذا التنبيه بأمان بعد معاينة الحالة.

  1. 1.انسخ الرسالة أو افتحها مباشرة في Dovoo باستخدام زر الإنشاء.
  2. 2.قم بتعديل المتغيرات ونسبة العرض إلى الارتفاع والصور المرجعية لتناسب حالة استخدامك الخاصة.
  3. 3.قبل النشر أو الاستخدام المدفوع، تحقق من حقوق المصدر، ومتطلبات الإسناد، ومخاطر العلامة التجارية أو التشابه.
Technical Machine Knolling Teardown for GPT Image 2 | Image Prompt Gallery