IP
Genereren
Voorbeeldafbeelding van een 3D-cartografisch stadsdiorama
Primaire referentieafbeelding

3D Cartografisch Stadsdiorama

Een complexe parametrische scènegrafiekprompt voor het genereren van hoogwaardige 3D-stadsreliëfkaarten met monumentale typografie geïntegreerd in de architectuur.

Dit is een voorbeeld van een gpt-image-2 prompt voor Andere inspiraties . Gebruik de onderstaande kant-en-klare prompt om vergelijkbare afbeeldingen te genereren en controleer de Awesome Nano Banana Pro Prompts en de rechten voor commercieel gebruik voordat u de afbeeldingen hergebruikt.

Heb je de volledige set prompts nodig? Gebruik dan de Andere inspiraties Ga naar het themacentrum voor meer gerelateerde voorbeelden, of open de GPT-afbeelding 2 promptbibliotheek Voor de volledige voorbeeldenindex, herbruikbare structuren en bronvermelding.
Probeer deze prompt.

Snel

Schrijfklare prompt

PYTHON_SCENE_GRAPH :: PARAMETRIC_CITY_RELIEF class Variabelen: city = "{argument name="city" default="[CITY]"} "city_name_text = "{argument name="city name" default="letterlijke stadsnaam uit invoer"} "region_context = "Leidt land, topografie, klimaat, cultuur en stadskenmerken af" topography = "Leidt bergen, rivieren, kustlijnen, vlaktes, eilanden, woestijnen en heuvels af" urban_grid = "Leidt regiodichtheid, wegen, transportcorridors en stadsindeling af" landmarks = "Leidt landmark_set(city) af" signature_core = "Leidt het meest symbolische centrale oriëntatiepunt of openbare ruimte af" style = "Luxe 3D-kaart stadsmodel" class TerrainSlab: form = "Dikke, verhoogde, geperforeerde kaartbasis" surface = Variabelen.topography edges = "Gegraveerd titelpaneel, legenda, kompas, schaalbalk en geïllustreerde gebiedskaart" material = "Matte steen/pleister/kaartmodelmateriaal" klasse CityTypography: tekst = Variabelen.stadsnaam_tekst vorm = "Monumentaal 3D-lettertype" functie = "Elke letter is een bewoonbaar gebouwvolume" plaatsing = "Geïntegreerd in de stadsplattegrond, niet zwevend" regel = "Tekst moet leesbaar blijven vanuit een bovenaanzicht" klasse UrbanLayer: wegen = Variabelen.stedelijk_raster districten = "Afleiding van gemeenschaps- en dichtheidszones" oriëntatiepunten = Variabelen.landmarks kern = Variabelen.signature_core labels = "Afgeleide locatielabels gebaseerd op stadsgeografie" klasse Atmosphere: camera = "Macro-opname vanuit een hoge hoek, driekwart perspectief" belichting = "Zacht, hoogwaardig studio-daglicht" details = "Voertuigen, wolken, vliegtuigen, bomen en mensen worden alleen weergegeven waar relevant" def render(): return """{argumentnaam="doelstad" standaard="[STAD]"} Weergegeven als een verhoogd, 3D topografisch kaartmodel, waarbij stadsnamen worden getransformeerd in monumentale gebouwen, aangevuld met Afgeleide geografie, oriëntatiepunten, labels, wegen en cartografische details in atlasstijl.

Vraagvariabelen

Bewerkbare argumentplaceholders in de prompt, met hun standaardwaarden.

3
Variabele
city
Standaard
[CITY]
Variabele
city name
Standaard
literal city name from input
Variabele
target city
Standaard
[CITY]

Hergebruik en bronvermeldingen

Gebruik deze prompt veilig nadat u de casus hebt bekeken.

  1. 1.Kopieer de prompt of open deze direct in Dovoo met de knop 'Genereren'.
  2. 2.Pas de variabelen, beeldverhouding en referentieafbeeldingen aan uw eigen toepassing aan.
  3. 3.Controleer vóór publicatie of betaald gebruik de auteursrechten, de vereisten voor naamsvermelding en de risico's met betrekking tot merk of beeltenis.
3D-cartografisch stadsdiorama voor GPT Afbeelding 2 | Image Prompt Gallery