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生成
3D地図都市ジオラマのプレビュー画像
主要参照画像

3D地図都市ジオラマ

建築物に壮大なタイポグラフィを統合した、ハイエンドな3D都市地形図を生成するための、複雑なパラメトリックシーングラフプロンプト。

これはその他のインスピレーション向けのGPT Image 2プロンプトケースです。以下のコピー可能なプロンプトを使用して同様のビジュアルを生成し、再利用する前にAwesome GPT Image 2 Prompts帰属表示と商用利用権を確認してください。

プロンプトセット全体が必要ですか? その他のインスピレーション 関連する例をもっと見るにはトピックハブを開くか、 GPT Image 2 プロンプトカタログ 完全な例の索引、再利用可能な構造、および出典の明記については、こちらをご覧ください。

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プロンプト

コピー準備完了プロンプト

PYTHON_SCENE_GRAPH :: PARAMETRIC_CITY_RELIEF class Variables: city = "{argument name="city" default="[CITY]"}" city_name_text = "{argument name="city name" default="literal city name from input"}" region_context = "infer country, terrain, climate, culture, urban identity" topography = "infer mountains, rivers, coastlines, plains, islands, deserts, hills" urban_grid = "infer district density, roads, transit corridors, urban pattern" landmarks = "infer landmark_set(city)" signature_core = "infer most symbolic central landmark or public space" style = "luxury 3D cartographic city model" class TerrainSlab: form = "thick raised cutout map base" surface = Variables.topography edges = "engraved title panel, legend, compass, scale, inset regional map" material = "matte stone/plaster/cartographic model material" class CityTypography: text = Variables. city_name_text form = "monumental 3D letters" function = "each letter is an inhabitable building mass" placement = "integrated into city map, not floating" rule = "word must remain readable from aerial view" class UrbanLayer: roads = Variables.urban_grid districts = "infer neighborhoods and density zones" landmarks = Variables.landmarks core = Variables.signature_core labels = "derive place labels from city geography" class Atmosphere: camera = "elevated three-quarter macro" lighting = "soft premium studio daylight" details = "vehicles, clouds, aircraft, trees, people only if appropriate" def render(): return """ Render {argument name="target city" default="[CITY]"} as a raised terrain-map diorama where the city name becomes monumental architecture, surrounded by inferred geography, landmarks, labels, roads, and atlas-style cartographic details. """

プロンプト変数

プロンプトに表示される編集可能な引数プレースホルダーと、それらのデフォルト値。

3
変数
city
デフォルト
[CITY]
変数
city name
デフォルト
literal city name from input
変数
target city
デフォルト
[CITY]

Best for

  • - その他のインスピレーション 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: テキストから画像
  • - Aspect ratio: source
  • - Commercial status: review original source

How to use this prompt

  1. 1. Copy the prompt and preserve its structure for the first test.
  2. 2. Replace the subject, context, and publishing channel.
  3. 3. Change one camera, lighting, or style variable per iteration.
  4. 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からインポートされました。出典の明記が必要です。商用利用の可否はallowedです。有料利用の前に、出典元の権利をご確認ください。

このカテゴリーのその他の事例

カテゴリー、入力モードの互換性、品質、およびリスクの低さに基づいて優先順位付けされています。

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再利用と出典に関する注記

ケースを事前に確認してから、このプロンプトを安全に使用してください。

  1. 1.プロンプトをコピーするか、生成ボタンを使ってDovooで直接開いてください。
  2. 2.ご自身の用途に合わせて、変数、アスペクト比、および参照画像を調整してください。
  3. 3.公開または有料利用の前に、情報源の権利、帰属表示の要件、およびブランドまたは肖像権に関するリスクを確認してください。