
フォトリアルなML開発者向けデスクトップ
これは、ライブブラウザダッシュボードを備えたVS CodeでPython画像分類モデルをトレーニングしているプログラマーの、非常にリアルなmacOSスクリーンショットを生成します。これは、製品のモックアップ、ソーシャルメディアへの投稿、AIデモのビジュアルなどに役立ちます。
これは製品および商業向けの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? 製品および商業 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
夜の機械学習エンジニアの作業スペースのmacOSデスクトップスクリーンショットを正面から捉えたもので、暗い青色のmacOSメニューバーと、底部のドックが表示されています。デスクトップには、左右に並んだ2つの主要なアプリケーションウィンドウが正確にあります。左側には、ダークテーマのVisual Studio Codeウィンドウが画面の約3分の2を占めています。VS Codeプロジェクトは、エクスプローラーサイドバーに「VISIONCLASSIFIER」という名前で表示され、.venv、data、raw、processed、images、notebooks、src、utils、config.yaml、requirements.txt、README.mdを含む、正確に11個の表示または展開された最上位レベルの項目を含む、リアルなPython MLフォルダツリーがあります。notebooks内には、01_data_exploration.ipynbと02_model_training.ipynbの正確に2つの表示ファイルを表示します。src内には、dataset.py、transforms.py、models、resnet.py、train、engine.py、trainer.py、utils.pyを含む、リアルなMLコード構造を表示します。エディター領域には、trainer.py、engine.py、resnet.py、config.yamlの正確に4つのタブが開いています。アクティブなタブはtrainer.pyです。ResNet画像分類パイプラインのクリーンで信頼できるPythonトレーニングコードを表示します。Trainerクラス、train(self)メソッド、train_epoch(self, epoch: int) -> Dict[str, float]メソッド、self.cfg.training.epochs、train_metrics、val_metrics、scheduler.step、save_checkpoint、self.model.train()、batch["image"]、batch["label"]、optimizer.zero_grad、criterion、loss.backward、optimizer.step、accuracy(outputs, targets, topk=(1,))[0]への参照を含めます。コードはシャープでありながら自然な画面のように見え、24行から52行の周辺に表示される行番号を表示します。VS Codeウィンドウの下部には、統合ターミナルがTERMINALタブで開かれており、正確に4つのエポックのリアルなトレーニングログが表示されています。Epoch 12/50、Epoch 13/50、Epoch 14/50、Epoch 15/50で、それぞれLoss、Acc@1、Acc@5を一覧表示するtrainとvalの行があり、最後に新しい最高のチェックポイントが保存されたという行があります。成功したトレーニング実行のために、トップ1の精度が約0.88〜0.91、トップ5の精度が約0.97〜0.98になるように、数字を妥当なものにします。Python環境の詳細を含む、VS Codeステータスバーを底部に配置します。右側には、localhost:8000のローカルダッシュボードを表示する、ダークテーマのWebブラウザウィンドウを正確に1つ配置します。ページタイトルは「VisionClassifier | Dashboard」、アプリヘッダーは「VisionClassifier」、サブタイトルは「Image Classification Model」です。ダッシュボードには、正確に3つの積み重ねられたセクションがあります。最初のセクションは「Model Overview」で、Top-1 Accuracy 91.23%、Top-5 Accuracy 98.30%、Total Parameters 23.51M、Model ResNet-50の正確に4つのメトリックカードがあります。2番目のセクションは「Recent Training」で、50エポックにわたる精度のダークラインチャートがあり、Train (Top-1)とVal (Top-1)とラベル付けされた正確に2つの色の曲線が表示され、どちらも急速に上昇し、90年代前半で安定します。3番目のセクションは「Confusion Matrix」で、明るい対角線とTrue LabelとPredicted Labelとラベル付けされた軸を持つ10x10のヒートマップを表示します。微妙な反射、鮮明なタイポグラフィ、リアルなUI間隔、信頼できる画面の輝きを使用します。macOSのトップメニューバーには、左側にCode、File、Edit、Selection、View、Go、Run、Terminal、Window、Helpなどの一般的なメニューと、右側に時刻がTue May 13 9:41 AMと表示されるシステムアイコンが表示されます。ドックには、多くの認識可能なアプリアイコンが含まれており、本格的でありながら気を散らさないようにします。全体的なスタイル:超リアルなスクリーンショット、プロフェッショナルな開発者ワークステーション、洗練されたダークモードインターフェース、スタイリゼーションなし、イラストレーションなし、実際のスクリーンキャプチャと区別できません。
Best for
- - 製品および商業 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: 画像から画像
- - 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。
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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.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.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.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。





