3D-kartografisches Stadtdiorama
Ein komplexer parametrischer Szenengraph dient zur Generierung hochwertiger 3D-Stadtreliefkarten mit monumentaler, in die Architektur integrierter Typografie.
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Eingabeaufforderung
Kopierfertige Eingabeaufforderung
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 = "infer country, terrain, climate, culture, urban identity" topography = "infer mountains, rivers, coastlines, plains, islands, deserts, hills" urban_grid = "infer district density, roads, transit corridors, urban pattern" landmarks = "infer landmark_set(city)" signature_core = "infer most symbolic central landmark or public space" style = "luxury 3D cartographic city model" class TerrainSlab: form = "thick raised cutout map base" surface = Variables.topography edges = "engraved title panel, legend, compass, scale, inset regional map" material = "matte stone/plaster/cartographic model material" class CityTypography: text = Variables. city_name_text form = "monumental 3D letters" function = "each letter is an inhabitable building mass" placement = "integrated into city map, not floating" rule = "word must remain readable from aerial view" class UrbanLayer: roads = Variables.urban_grid districts = "infer neighborhoods and density zones" landmarks = Variables.landmarks core = Variables.signature_core labels = "derive place labels from city geography" class Atmosphere: camera = "elevated three-quarter macro" lighting = "soft premium studio daylight" details = "vehicles, clouds, aircraft, trees, people only if appropriate" def render(): return """ Render {argument name="target city" default="[CITY]"} as a raised terrain-map diorama where the city name becomes monumental architecture, surrounded by inferred geography, landmarks, labels, roads, and atlas-style cartographic details. """Eingabeaufforderungsvariablen
In der Eingabeaufforderung befinden sich bearbeitbare Argumentplatzhalter mit ihren Standardwerten.
Variable
city
Standard
[CITY]
Variable
city name
Standard
literal city name from input
Variable
target city
Standard
[CITY]
Best for
- - Andere Inspiration 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: Text zu Bild
- - Aspect ratio: source
- - Commercial status: review original source
How to use this prompt
- 1. Copy the prompt and preserve its structure for the first test.
- 2. Replace the subject, context, and publishing channel.
- 3. Change one camera, lighting, or style variable per iteration.
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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.
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Weitere Fälle in dieser Kategorie
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