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Vorschaubild eines kartografischen Stadtdioramas
Primäres Referenzbild

3D-kartografisches Stadtdiorama

Ein komplexer parametrischer Szenengraph dient zur Generierung hochwertiger 3D-Stadtreliefkarten mit monumentaler, in die Architektur integrierter Typografie.

Dies ist ein gpt-image-2 -Prompt für Weitere Inspirationen . Verwenden Sie den unten stehenden, kopierfertigen Prompt, um ähnliche Grafiken zu erstellen, und überprüfen Sie vor der Wiederverwendung Awesome Nano Banana Pro Prompts -Quellenangaben sowie die kommerziellen Nutzungsrechte.

Benötigen Sie den vollständigen Prompt-Satz? Verwenden Sie den Weitere Inspirationen Weitere verwandte Beispiele finden Sie im Themen-Hub oder öffnen Sie die GPT Image 2 Promptbibliothek für das vollständige Beispielverzeichnis, wiederverwendbare Strukturen und Quellenangaben.

Eingabeaufforderung

Kopierfertige Eingabeaufforderung

PYTHON_SCENE_GRAPH :: PARAMETRIC_CITY_RELIEF class Variablen: city = "{argument name="city" default="[CITY]"} "city_name_text = "{argument name="city name" default="literal city name from input"} "region_context = "Instruments of country, topography, climate, culture, and city characteristics" topography = "Instruments of mountains, rivers, coastlines, planes, islands, deserts, and hills" urban_grid = "Instruments of region density, roads, transportation corridors, and city layout" landmarks = "Instruments landmark_set(city)" signature_core = "Instruments the most symbolical central landmark or public space" style = "Luxury 3D map city model" class TerrainSlab: form = "Thick, elevated, perforated map base" surface = Variables.topography edges = "Graved title panel, legend, compass, scale bar, and illustred area map" material = "Matte Stein-/Gips-/Kartenmodellmaterial" Klasse CityTypography: Text = Variables.city_name_text Form = "Monumentale 3D-Schriftart" Funktion = "Jeder Buchstabe ist ein bewohnbares Gebäudevolumen" Platzierung = "In die Stadtkarte integriert, nicht schwebend" Regel = "Der Text muss aus der Vogelperspektive lesbar bleiben" Klasse UrbanLayer: Straßen = Variables.urban_grid Bezirke = "Ableitung von Gemeinde- und Dichtezonen" Wahrzeichen = Variables.landmarks Kern = Variables.signature_core Beschriftungen = "Abgeleitete Standortbezeichnungen basierend auf der Stadtgeographie" Klasse Atmosphere: Kamera = "Makroansicht aus hohem Winkel, Dreiviertelansicht" Beleuchtung = "Weiches, hochwertiges Studio-Tageslicht" Details = "Fahrzeuge, Wolken, Flugzeuge, Bäume, Personen werden nur dort angezeigt, wo es angebracht ist" def render(): return """{argument name="target city" default="[CITY]"} Gerendert als erhabenes, topografisches 3D-Kartenmodell, in dem Städtenamen in monumentale Gebäude umgewandelt und durch abgeleitete Geographie ergänzt werden, Orientierungspunkte, Beschriftungen, Straßen und kartografische Details im Atlasstil.

Eingabeaufforderungsvariablen

In der Eingabeaufforderung befinden sich bearbeitbare Argumentplatzhalter mit ihren Standardwerten.

3
Variable
city
Standard
[CITY]
Variable
city name
Standard
literal city name from input
Variable
target city
Standard
[CITY]

Hinweise zur Wiederverwendung und Quellenangabe

Verwenden Sie diese Eingabeaufforderung sicher, nachdem Sie den Fall in der Vorschau angezeigt haben.

  1. 1.Kopieren Sie die Eingabeaufforderung oder öffnen Sie sie direkt in Dovoo mit der Schaltfläche „Generieren“.
  2. 2.Passen Sie Variablen, Seitenverhältnis und Referenzbilder an Ihren Anwendungsfall an.
  3. 3.Vor der Veröffentlichung oder kostenpflichtigen Nutzung sollten Sie die Rechte an der Quelle, die Anforderungen an die Namensnennung sowie die Risiken für die Marke oder das Abbild prüfen.
3D-kartografisches Stadtdiorama für GPT-Bild 2 | Image Prompt Gallery