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Anteprima dell'immagine del diorama cartografico 3D della città — Immagine di riferimento principale

gpt-image-2 caso Altre ispirazioniTesto in immagine

Diorama cartografico tridimensionale della città

Un complesso prompt parametrico per la generazione di mappe di rilievo urbano 3D di alta qualità con tipografia monumentale integrata nell'architettura.

Questo è un esempio di prompt gpt-image-2 per Altre ispirazioni . Utilizza il prompt pronto per la copia qui sotto per generare immagini simili e verifica l'attribuzione Awesome Nano Banana Pro Prompts e i diritti di utilizzo commerciale prima del riutilizzo.

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Autore @Gadgetify

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prompt pronto per la copia

PYTHON_SCENE_GRAPH :: PARAMETRIC_CITY_RELIEF class Variables: city = &quot;{argument name=&quot;city&quot; default=&quot;[CITY]&quot;} &quot;city_name_text = &quot;{argument name=&quot;city name&quot; default=&quot;literal city name from input&quot;} &quot;region_context = &quot;Deduce country, topography, climate, culture, and city characteristics&quot; topography = &quot;Deduce mountains, rivers, coastals, plains, islands, deserts, and hills&quot; urban_grid = &quot;Deduce region density, roads, transportation corridors, and city layout&quot; landmarks = &quot;Deduce landmark_set(city)&quot; signature_core = &quot;Deduce the most symbolic central landmark or public space&quot; style = &quot;Luxury 3D map city model&quot; class TerrainSlab: form = &quot;Spesso, rialzato, perforato map base&quot; surface = Variables.topography edges = &quot;Encised title panel, legend, compass, scale bar, and illustrated area map&quot; material = &quot;Matte materiale modello pietra/gesso/mappa&quot; classe CityTypography: testo = Variables.city_name_text forma = &quot;Carattere 3D monumentale&quot; funzione = &quot;Ogni lettera è un volume di edificio abitabile&quot; posizionamento = &quot;Integrato nella mappa della città, non fluttuante&quot; regola = &quot;Il testo deve rimanere leggibile da una vista dall&#39;alto&quot; classe UrbanLayer: strade = Variables.urban_grid distretti = &quot;Deduzione di zone di comunità e densità&quot; punti di riferimento = Variables.landmarks nucleo = Variables.signature_core etichette = &quot;Etichette di posizione derivate in base alla geografia della città&quot; classe Atmosphere: telecamera = &quot;Vista macro a tre quarti dall&#39;alto&quot; illuminazione = &quot;Luce diurna da studio morbida e di alta qualità&quot; dettagli = &quot;Veicoli, nuvole, aerei, alberi, persone mostrati solo dove appropriato&quot; def render(): return &quot;&quot;&quot;{nome argomento=&quot;città di destinazione&quot; predefinito=&quot;[CITTÀ]&quot;} Renderizzato come un modello di mappa topografica 3D in rilievo, dove i nomi delle città sono trasformati in edifici monumentali, integrati con geografia dedotta, Punti di riferimento, etichette, strade e dettagli cartografici in stile atlante.

Variabili di richiesta

Segnaposto per gli argomenti modificabili presenti nel prompt, con i relativi valori predefiniti.

Variabile

city

Predefinito

[CITY]

Variabile

city name

Predefinito

literal city name from input

Variabile

target city

Predefinito

[CITY]

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