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3D 지도 도시 디오라마 미리보기 이미지
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3D 지도 도시 디오라마

건축물에 통합된 기념비적인 타이포그래피를 갖춘 고급 3D 도시 지형도를 생성하기 위한 복잡한 파라메트릭 장면 그래프 프롬프트입니다.

이것은 다른 영감들 에 대한 gpt-image-2 프롬프트 사례입니다. 아래의 복사 가능한 프롬프트를 사용하여 유사한 시각 자료를 생성하고, 재사용하기 전에 Awesome Nano Banana Pro Prompts 의 저작자 표시 및 상업적 사용 권한을 검토하십시오.

전체 프롬프트 세트가 필요하신가요? 다음을 사용하세요. 다른 영감들 더 많은 관련 예시를 보려면 주제 허브를 열거나 다음을 열어보세요. GPT 이미지 2 프롬프트 라이브러리 전체 예제 색인, 재사용 가능한 구조 및 출처 표기는 다음을 참조하십시오.

프롬프트

복사 준비 프롬프트

PYTHON_SCENE_GRAPH :: PARAMETRIC_CITY_RELIEF 클래스 변수: city = "{인수 이름="city" 기본값="[CITY]"} "city_name_text = "{인수 이름="city name" 기본값="입력된 도시 이름"} "region_context = "국가, 지형, 기후, 문화 및 도시 특성 추론" topography = "산, 강, 해안선, 평야, 섬, 사막 및 언덕 추론" urban_grid = "지역 밀도, 도로, 교통망 및 도시 배치 추론" landmarks = "landmark_set(city) 추론" signature_core = "가장 상징적인 중심 랜드마크 또는 공공 공간 추론" style = "고급 3D 지도 도시 모델" 클래스 TerrainSlab: form = "두껍고, 돌출되고, 구멍이 뚫린 지도 바탕" surface = Variables.topography edges = "새겨진 제목 패널, 범례, 나침반, 축척 막대 및 그림으로 표시된 지역 지도" material = "무광 석재/석고/지도 모델 재질" 클래스 CityTypography: text = Variables.city_name_text form = "기념비적인 3D 글꼴" function = "각 글자는 거주 가능한 건물 부피" placement = "도시 지도에 통합되며, 떠 있지 않음" rule = "텍스트는 위에서 내려다본 시점에서도 읽을 수 있어야 함" 클래스 UrbanLayer: roads = Variables.urban_grid districts = "커뮤니티 및 밀도 구역 추론" landmarks = Variables.landmarks core = Variables.signature_core labels = "도시 지리에 기반한 파생 위치 레이블" 클래스 Atmosphere: camera = "고각 3/4 매크로 뷰" lighting = "부드럽고 고급스러운 스튜디오 주광" details = "차량, 구름, 비행기, 나무, 사람은 적절한 경우에만 표시됨" def render(): return """{argument name="target city" default="[CITY]"} 도시 이름이 기념비적인 건물로 변환되고 추론된 위치 정보가 추가된 입체적인 3D 지형도 모델로 렌더링됩니다. 지리, 랜드마크, 명칭, 도로 및 지도책 스타일의 지도학적 세부 사항.

프롬프트 변수

프롬프트에 있는 편집 가능한 인수 자리 표시자와 해당 기본값입니다.

3
변하기 쉬운
city
기본
[CITY]
변하기 쉬운
city name
기본
literal city name from input
변하기 쉬운
target city
기본
[CITY]

이 범주에 속하는 더 많은 사례

범주, 입력 방식 호환성, 품질 및 위험도에 따라 우선순위가 정해집니다.

6

재사용 및 출처 참고 사항

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  1. 1.프롬프트를 복사하거나 Dovoo의 생성 버튼을 사용하여 직접 엽니다.
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