
Screenshot di una chat mobile con intelligenza artificiale e poster dei Transformers.
Genera uno screenshot realistico di un'app di chat per smartphone che mostra una conversazione con un'IA giapponese e un'infografica di un'architettura Transformer fantascientifica al neon come immagine risultante.
Questo è un esempio di prompt GPT Image 2 per Prodotto e commerciale . Utilizza il prompt pronto per la copia qui sotto per generare immagini simili e verifica l'attribuzione Awesome GPT Image 2 Prompts e i diritti di utilizzo commerciale prima del riutilizzo.
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prompt pronto per la copia
Uno screenshot di un'app per smartphone in orientamento verticale che mostra un'interfaccia di chat AI in giapponese, con uno sfondo bianco pulito e una barra superiore in stile iOS. Nella parte superiore, visualizza un'icona del menu hamburger a sinistra, il testo blu con la scritta “Thinking” con una freccia a destra, un'icona di composizione di modifica e un menu a tre puntini. Sotto, mostra una grande bolla di chat arrotondata grigio chiaro contenente 6 righe di testo giapponese, esattamente: 「モーフ感浮遊感のある感じ+かつ反射するダストのレイヤーを加えて。テキスト多め、重要ーアーキテクチャは可読性高め、精細で細かいコードや数式の可読性は二の次のデザインアクセント&アートエレメンツで。」 Sotto la bolla, posiziona un piccolo testo di sistema grigio chiaro con la scritta “Thought for a couple of seconds”, quindi una riga giapponese grigia più grande con la scritta “画像が作成されました”. Nella metà inferiore, mostra 1 miniatura di immagine generata con angoli arrotondati: un poster denso e futuristico di infografica sull'architettura della rete neurale Transformer, reso come arte UI olografica sci-fi al neon luminosa. Il poster dovrebbe avere uno sfondo cosmico di spazio profondo con stelle, scie di luce viola, magenta, blu e ciano, particelle riflettenti, bagliore volumetrico e cristalli geometrici fluttuanti. Grande titolo in alto a sinistra del poster: “TRANSFORMER”, con sottotitolo “THE ARCHITECTURE”. Includi 2 grandi scatole centrali luminose etichettate “ENCODER LAYER” e “DECODER LAYER”, collegate da frecce e blocchi più piccoli per “ENCODER STACK (N×)” e “DECODER STACK (N×)”. Aggiungi molti pannelli ed equazioni etichettati circostanti, comprese sezioni per “KEY INNOVATIONS”, “WHY TRANSFORMERS?”, “POSITIONAL ENCODING”, “FEED FORWARD NETWORK”, “COMPUTATIONAL COMPLEXITY”, “OVERALL FLOW”, “SELF-ATTENTION MECHANISM”, “MULTI-HEAD ATTENTION”, “APPLICATIONS” e “MODEL SCALING”. Mostra righe di token nella parte inferiore, inclusa una sequenza di input inglese come “[CLS] the cat sat on the mat [SEP]” e una sequenza di output in token simili al francese che termina con “[EOS]”. Aggiungi piccoli grafici, equazioni, diagrammi di attenzione e linee di collegamento in tutto, ma mantieni l'impressione generale artistica e luminosa piuttosto che strettamente leggibile. Nella parte inferiore centrale della miniatura del poster, sovrapponi un pulsante di download circolare bianco con una freccia nera rivolta verso il basso. L'intero screenshot dovrebbe sembrare una vera interfaccia mobile in stile ChatGPT che mostra un risultato di immagine generato dall'AI, nitido e moderno.
Best for
- - Prodotto e commerciale 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: Immagine in immagine
- - 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.
Altri casi in questa categoria
Prioritizzazione in base a categoria, compatibilità della modalità di input, qualità e minor rischio.






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