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Image de prévisualisation stroboscopique à expositions multiples d'une action sportive — Image de référence principale

GPT Image 2 cas Autres sources d'inspirationTexte vers image

Action sportive stroboscopique à expositions multiples

Un guide technique pour capturer un mouvement sportif, comme un service au tennis, en utilisant des effets stroboscopiques multi-expositions et des vecteurs de mouvement basés sur la physique.

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Auteur @Gadgetify

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Prompt

16:9 layout: stroboscopic multi-exposure along curved trajectory | 5 phases overlapping with transparency decay | motion vectors mapped as tension lines input: [{argument name="movement" default="tennis serve"}] :: [{argument name="physics principle" default="kinetic chain transfer"}] :: [{argument name="activity context" default="professional circuit"}] semantic_inference_chain: infer(phase_1 from [dynamic_process].initiation_state) infer(phase_3 from [principle].peak_force_or_efficiency) infer(phase_5 from [context].resolution_or_impact) infer(trajectory_curve from historical_motion_capture + physics_simulation) weighted_architecture: phase_n::1.0 * transparency_decay::0.82^(n-1) + (motion_blur_gradient::0.9 ^ stress_amplification::1.15) - (static_pose::0.7 + cartoon_speed_lines::0.8) spatial_law: trajectory follows cubic bezier | phase spacing compresses at peak force | negative space expands post-impact material_optics: phase 1: crisp edge, full opacity | phase 3: directional blur, subsurface stress glow | phase 5: fragmentation particles, atmospheric diffusion | surface shows micro-deformation at contact points typography: phase markers use technical indexing | force vectors labeled with newton/pascal values | baseline follows trajectory tangent negative: no anime speed lines, no frozen action clichés, no stock sports photography, no neon trails, no flat overlays

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16:9 layout: stroboscopic multi-exposure along curved trajectory | 5 phases overlapping with transparency decay | motion vectors mapped as tension lines input: [{argument name="movement" default="tennis serve"}] :: [{argument name="physics principle" default="kinetic chain transfer"}] :: [{argument name="activity context" default="professional circuit"}] semantic_inference_chain: infer(phase_1 from [dynamic_process].initiation_state) infer(phase_3 from [principle].peak_force_or_efficiency) infer(phase_5 from [context].resolution_or_impact) infer(trajectory_curve from historical_motion_capture + physics_simulation) weighted_architecture: phase_n::1.0 * transparency_decay::0.82^(n-1) + (motion_blur_gradient::0.9 ^ stress_amplification::1.15) - (static_pose::0.7 + cartoon_speed_lines::0.8) spatial_law: trajectory follows cubic bezier | phase spacing compresses at peak force | negative space expands post-impact material_optics: phase 1: crisp edge, full opacity | phase 3: directional blur, subsurface stress glow | phase 5: fragmentation particles, atmospheric diffusion | surface shows micro-deformation at contact points typography: phase markers use technical indexing | force vectors labeled with newton/pascal values | baseline follows trajectory tangent negative: no anime speed lines, no frozen action clichés, no stock sports photography, no neon trails, no flat overlays

Variables d'invite

Espaces réservés aux arguments modifiables présents dans l'invite, avec leurs valeurs par défaut.

Variable

movement

Défaut

tennis serve

Variable

physics principle

Défaut

kinetic chain transfer

Variable

activity context

Défaut

professional circuit

Best for

- Autres sources d'inspiration visual exploration
- Image generation and reference-image edits
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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: Texte vers image
- Aspect ratio: source
- Commercial status: review original source

How to use this prompt

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2. Replace the subject, context, and publishing channel.
3. Change one camera, lighting, or style variable per iteration.
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.

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