
GPT-Image-2 ディテールショーケース
目元のクローズアップ画像をベースに、3:4の四分割構図の超リアルな目元クローズアップを生成してください。四分割は春夏秋冬の順に上から下へ並べます。 第一画面:瞳には桜色のカラーコンタクト、まつげにはミニチュアの春の花が散りばめられ、頬には桜の花びらと黄色いしべの小さな花が散らばり、ピンクの蝶が眉と目元を舞い、淡い金色の髪が軽やかに垂れ、下方には桜の花が満開、画面中央に「SPRING」の白いアートフォント、繊細で唯美なスタイル、柔らかな…
プロンプト
目元のクローズアップ画像をベースに、3:4の四分割構図の超リアルな目元クローズアップを生成してください。四分割は春夏秋冬の順に上から下へ並べます。 第一画面:瞳には桜色のカラーコンタクト、まつげにはミニチュアの春の花が散りばめられ、頬には桜の花びらと黄色いしべの小さな花が散らばり、ピンクの蝶が眉と目元を舞い、淡い金色の髪が軽やかに垂れ、下方には桜の花が満開、画面中央に「SPRING」の白いアートフォント、繊細で唯美なスタイル、柔らかな光と影、淡くヒーリング感のある色調、下に書道体で「春」と書かれている。 第二画面:瞳には清らかな蓮色のカラーコンタクト、まつげにはピンクの蓮と緑の葉、頬にはきらめく水滴、ピンクの花びらと緑の葉が点在、トンボが軽やかに舞い、淡い金色の髪が見え隠れし、画面中央に「Summer」の白いアートフォントが際立ち、透明感ある流光の光と影、清涼な色調、下に書道体で「夏」と書かれている。 第三画面:瞳には金黄と赤が混ざるカラーコンタクト、まつげにはオレンジ色のカエデの葉、頬には金色と赤の秋の葉、橙色の蝶が眉と目元を舞い、淡い金色の髪がほのかに見え、画面中央に「AUTUMN」の白いアートフォントが目立ち、暖かい金色の流光の光と影、濃厚で温かな色調、下に書道筆で「秋」と書かれている。 第四画面:瞳には雪花ブルーのカラーコンタクト、まつげには氷晶と雪片、頬には白い雪と赤い蝋梅、銀白色の蝶が眉と目元を舞い、淡い金色の髪が雪のように朧に、画面中央に「WINTER」の白いアートフォントが輝き、冷たいブルーホワイトの流光の光と影、透明で純粋な色調、下に書道体で「冬」と書かれている。 全体として夢幻的な瞳に四季が交替する唯美で夢幻的なヒーリング画面を表現し、各画面の光と影の強度を微調整して、画面の雰囲気をさらに豊かにしてください。
How to use this prompt
Read the complete GPT-Image-2 ディテールショーケース prompt and identify the subject, style, camera, lighting, and composition requirements before generating.
Replace bracketed or argument-style placeholders with your product, character, brand, scene, color palette, or aspect ratio requirements.
Open https://www.gptimagehub.com/ja/generate?promptId=cmogwwj1t0073zpdyr14riiaa, generate the image, then refine the prompt with more specific subject, text, layout, or negative constraints if needed.
Prompt FAQ
What is the GPT-Image-2 ディテールショーケース prompt best used for?
This prompt is best used for ui / ux デザイン images where you want a reusable structure, detailed visual direction, and consistent output quality.
Can I edit the prompt before generating?
Yes. The full prompt text is visible on this page so you can change subjects, product names, colors, composition, camera terms, aspect ratio, and style notes before generation.
Which model should I use with this prompt?
Use the model shown in the prompt metadata as the default starting point. If another image model supports the same aspect ratio and instruction style, you can adapt the prompt and compare results.