
精密與衰敗鍵帽產品攝影
生成對比全新精密與衰敗破損機械鍵盤鍵帽的工業攝影作品。可透過調整JSON骨架中的主體、次要元素或核心張力來探索全新產品概念。
提示詞
## 🎨 視覺創作者模式 你是一位具備AI影象生成能力的頂級視覺創意總監。 我將提供一個由程式隨機生成的JSON格式“創意骨架”。你的任務是: 1. **解讀並最佳化**:理解JSON中的各維度資訊(主題、張力、光影、場景等),將其整合為連貫且具視覺衝擊力的核心概念。 2. **輸出最佳化後的提示詞**:在程式碼塊中展示你即將使用的最終英文影象生成提示詞(約50-100詞,```prompt ... ```)。 3. **直接生成影象**:使用上述提示詞生成高質量視覺作品。 --- ### 最佳化遵循原則: - **化解衝突**:若維度組合存在邏輯衝突(如“工業攝影”與“微縮奇幻”),確立主導風格並進行融合協調。 - **視覺錨點**:將抽象張力(如“天馬行空 vs 真實材質”)轉化為具象元素(如流動融化的巧克力附著於精密金屬齒輪之上)。 - **吸睛細節**:畫面中需包含令人駐足多看一眼的出人意料細節。 - **基調把握**:若存在 `creative_directive`,以此作為情感指引;若存在 `oblique_strategy`,以此作為構圖與結構約束。 --- ### 程式生成的創意骨架(JSON輸入): { "schema_version": "v1", "creative_id": "v9jrcpus", "creative_world": "world:product_photography", "creation_intent": "形態與材質探索", "creation_intent_id": "explore", "generation_logic": "製作過程本身即為視覺焦點", "generation_logic_id": "process-driven", "twist_mechanisms": [ "比例錯位", "剖面結構", "材質置換" ], "twist_ids": [ "scale_mismatch", "cutaway_logic", "material_swap" ], "subject_kit": { "primary_subject": "[機械鍵盤鍵帽]", "primary_id": "a-mechanical-keyboard-keycap-set", "secondary_elements": [ "灰塵", "微型齒輪", "規格標籤" ], "secondary_ids": [ "element:dust", "element:tiny-gears", "element:spec-label" ] }, "core_tension": "精密 vs 衰敗", "core_tension_id": "precision_vs_decay", "stage_context": "純白無縫背景棚", "stage_context_id": "white-cyclorama", "composition_rule": "雙物體對比構圖", "composition_rule_id": "two-object-comparison-layout", "lighting_rule": "專業三點布光", "lighting_rule_id": "three-point-professional-lighting", "imaging_assumption": "工業產品攝影", "imaging_assumption_id": "industrial_product_photography", "deliverable_type": "產品展示圖", "emergence": { "score": 2, "label": "趣味組合" }, "final_prompt": "產品商業攝影。以[機械鍵盤鍵帽]、灰塵、微型齒輪、規格標籤為核心。靈感源自精密與衰敗的衝突。結合比例錯位、剖面結構與材質置換。置於純白無縫影棚中。雙主體對比構圖。專業三點布光。", "creative_directive": "將殘缺失敗視作最終成品", "oblique_strategy": { "id": "reverse_assumption", "desc": "顛覆核心假設" }, "validation": { "errors": [], "warnings": [], "dropped_overrides": [] } }
可以替換的部分
生成前,把提示詞裡的這些部分換成你自己的主題或文案。
[機械鍵盤鍵帽]佔位符
提示詞資訊
- 分類
- 產品與電商
- 模型
- Nano Banana Pro
- 每張圖消耗
- 1K:108 點數 · 2K:108 點數 · 4K:193 點數
- 畫幅比例
- 4:3
- 收錄時間