Technical Machine Knolling Teardown
A highly detailed technical prompt for generating clean, top-down orthographic teardowns of complex machinery with organized parts.
这是一个用于 插画与艺术 的 GPT Image 2 提示词案例。你可以复制下方 prompt 生成相似图片；商用前请复核 Awesome GPT Image 2 Prompts 来源归因和原始权利。
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提示词
可复制提示词
2x2 网格，16:9，执行此操作：{argument name="machines" default="4 种复杂机械，例如 CyberTruck、F35 战斗机、收割者无人机、詹姆斯·韦伯望远镜"} Knolling 拆解图 — {argument name="subject" default="{SUBJECT}"} ({argument name="category" default="{SUBJECT_TYPE}"})，俯视正投影。 零件 — 完整的物料清单，每个零件仅展示一次：{argument name="parts" default="{PARTS — 列出每个零件及其数量}"} 布局 — 整洁的直线网格；每个零件均与水平轴和垂直轴对齐 — 按子装配体分组 — 同一子装配体的零件保持相邻并聚集成簇 — 每个组以其最大的结构件为锚点；紧固件排列在它们所固定的零件旁边 — 间距均匀，无零件重叠，无对角线散乱 — 所有零件比例一致 描绘 — 保持真实性 — 每个紧固件都放置在匹配的安装孔附近；螺丝数量 = 孔数量 — 每个垫圈或密封件均显示其密封的周边 — 无重复或虚构零件 — 保留每个零件的真实方向和旋向；请勿镜像手性零件 渲染 — 正投影，无透视，所有零件清晰对焦 — 平坦、均匀的漫反射光；极小的柔和阴影 — 中性无缝背景提示词变量
从提示词中识别到的可编辑 argument 占位符及默认值。
变量
machines
默认值
4 种复杂机械，例如 CyberTruck、F35 战斗机、收割者无人机、詹姆斯·韦伯望远镜
变量
subject
默认值
{SUBJECT}
变量
category
默认值
{SUBJECT_TYPE}
变量
parts
默认值
{PARTS — 列出每个零件及其数量}
Best for
- - 插画艺术 方向的视觉探索
- - 图片生成与参考图改写
- - 需要保留来源归因的可复用 brief
可以替换这些部分
- - 主体、产品、角色或场景
- - 画幅、镜头、光线和背景
- - 品牌、文字、颜色和输出限制
推荐模型与设置
- - 模型：gpt-image-2
- - 输入模式：文生图
- - 画幅：source
- - 商用状态：需复核原始来源
如何使用这个提示词
- 1. 复制提示词并先保留原始结构。
- 2. 替换主体、场景和输出渠道。
- 3. 每次只调整一个镜头、光线或风格变量。
- 4. 检查结果媒体、文字、来源和权利风险。
限制、来源与复用提醒
- - 生成结果是可编辑草稿，不是事实、法务或权利证明。
- - 商用前复核来源链接、人物、品牌、Logo、文字和第三方素材。
导入自 Awesome GPT Image 2 Prompts。需要保留来源归因。商业使用状态：allowed；付费使用前请复核原始权利。
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优先推荐同分类、同输入模式且风险更低的案例。
复用与来源说明
看完案例后，再安全复用这个提示词。
- 1.复制 prompt，或点击生成入口在 Dovoo 中直接打开。
- 2.按你的用途调整变量、画面比例和参考图。
- 3.发布或商用前，复核来源权利、归因要求以及品牌、肖像或版权风险。
这个提示词可以商用吗？
当前商业使用状态为 allowed。付费或公开使用前，请复核原始来源、许可、品牌限制和法务要求。
这个案例来自哪里？
该案例导入自 Awesome GPT Image 2 Prompts；复用时请保留来源归因，并打开来源 URL 检查最新授权信息。