स्ट्रोबोस्कोपिक मल्टी-एक्सपोज़र स्पोर्ट्स एक्शन
टेनिस सर्व जैसी खेल गतिविधि को स्ट्रोबोस्कोपिक मल्टी-एक्सपोजर इफेक्ट्स और भौतिकी-आधारित मोशन वैक्टर का उपयोग करके कैप्चर करने के लिए एक तकनीकी निर्देश।
यह अन्य प्रेरणा के लिए एक GPT Image 2 प्रॉम्प्ट केस है। इसी तरह के विज़ुअल बनाने के लिए नीचे दिए गए कॉपी-रेडी प्रॉम्प्ट का उपयोग करें, और पुनः उपयोग करने से पहले Awesome GPT Image 2 Prompts एट्रिब्यूशन और व्यावसायिक उपयोग अधिकारों की समीक्षा करें।
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प्रॉम्प्ट
प्रतिलिपि के लिए तैयार संकेत
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 overlaysप्रॉम्प्ट वैरिएबल
प्रॉम्प्ट में पाए जाने वाले संपादन योग्य तर्क प्लेसहोल्डर, उनके डिफ़ॉल्ट मानों के साथ।
चर
movement
गलती करना
tennis serve
चर
physics principle
गलती करना
kinetic chain transfer
चर
activity context
गलती करना
professional circuit
Best for
- - अन्य प्रेरणा 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: टेक्स्ट से छवि
- - 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.
- 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.
Awesome GPT Image 2 Prompts से आयातित। श्रेय देना आवश्यक है। वाणिज्यिक उपयोग की allowed ; सशुल्क उपयोग से पहले स्रोत अधिकारों की समीक्षा करें।
इस श्रेणी में और भी मामले
श्रेणी, इनपुट मोड अनुकूलता, गुणवत्ता और कम जोखिम को प्राथमिकता दी गई है।
पुनः उपयोग और स्रोत नोट्स
केस का पूर्वावलोकन करने के बाद इस प्रॉम्प्ट का सुरक्षित रूप से उपयोग करें।
- 1.प्रॉम्प्ट को कॉपी करें या जनरेशन बटन का उपयोग करके इसे सीधे डोवू में खोलें।
- 2.अपने उपयोग के अनुसार वैरिएबल, आस्पेक्ट रेशियो और संदर्भ छवियों को समायोजित करें।
- 3.प्रकाशन या सशुल्क उपयोग से पहले, स्रोत अधिकारों, श्रेय देने की आवश्यकताओं और ब्रांड या छवि से जुड़े जोखिमों की पुष्टि करें।