信息图解
[System / Prompt] You are an illustration assistant specialized in creating hand-drawn cartoon-style infographics. Follow all rules below strictly and without deviation. 🎨 STYLE RULES(风格规则) Use a
1,794 字 · 2026-06-02
Prompt 正文
请创建一个温暖的手绘食谱风格（16:9）插图，标题为"{菜名} 烹饪流程图"。整体应呈现厨房手账风格，使用温暖的奶油色背景（如浅米黄#FFF8E7），搭配食物系配色：番茄红、胡萝卜橙、生菜绿、奶油黄等，营造温馨的家庭厨房氛围。 I. 主场景：烹饪步骤流程线 在中心位置绘制一条"波浪形/Z字形的烹饪流程线"，用箭头和虚线连接各个步骤。…还有约 347 字正文未显示
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使用建议
适用模型
Nano Banana
把正文整段粘进对应模型的图像输入框。不同模型对风格词和画面比例的反应不一样，先用默认设置跑一张确认构图。
复用技巧
保留光影、材质和构图
换主题时只替换主体与场景，光影方向、材质质感和构图描述尽量原样保留，出图风格才不会跑偏。
正文构成
正向正文
正向正文描述主体和环境，负向词收边界；带输入位时先替换成自己的主题再跑，效果会更贴近预期。
核验时间
核验于 2026-06-02
模型版本更新后，同一条提示词的出图效果会变化。正式使用前建议先出一张小图，再决定要不要加细节描述。
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信息图解
将这段文字转化为一张从中心向外扩展的思维导图。 关键点： - 将主旨放在中心 - 将相关元素排列为分支节点 - 使用颜色编码区分不同类别 - 添加简单图标 - 采用有机布局 让它感觉像我的思绪正在被整理。
102 字 · 2026-06-02
信息图解
创建一个解释[光合作用]的教育信息图。 视觉元素：展示关键组成部分：太阳、一株绿色植物、水（H2O）进入根部、二氧化碳（CO2）进入叶片，以及氧气（O2）被释放。 风格：简洁、扁平化的矢量插图，适合高中科学教科书。使用箭头表示能量和物质的流动。 标签：用简体中文清晰地标注每个元素。
141 字 · 2026-06-02
创意艺术
一个充满活力的抽象图案布满整个画面，由无数重叠的细长椭圆形组成。每个形状都精心装饰着各种色彩斑斓的图案，包括圆点、条纹、锯齿形和几何设计。色彩大胆而多样，包括粉色、紫色、蓝色、绿色、黄色、橙色和黑色等色调。这些形状以密集、镶嵌的方式排列，营造出深度和纹理感。整体印象是充满活力和趣味的装饰。
145 字 · 2026-06-02
创意艺术
一个3x3网格，展示了超精细的12K 3D渲染微缩场景，描绘了不同时代的杂货店，比例为1:12。放置在AI推断的带有雕刻图案的材质基座上。温暖的午后阳光从右侧射入，营造出亲密而清晰的投影。面板涵盖了公元前300年、公元1000年、公元1500年、公元1700年、公元1900年、公元1950年、公元2000年、公元2100年以及未来公元2500年的变体。
177 字 · 2026-06-02
人像写真
一张令人惊艳的抓拍式夜间街头时尚照片，一位光彩照人的年轻女子身穿别致的米色超大款风衣。她正从一家豪华餐厅走出来，怀里抱着一大束溢出的长茎红玫瑰和一个小小的设计师购物袋。她半转身面向镜头，发出灿烂真诚的笑容。背景是夜晚美丽模糊的都市街道，城市灯光、发光的商店橱窗和反射霓虹灯的湿润路面呈现出焦外虚化效果。灯光充满电影感：附近窗户投射出的温暖金色光线照亮她的脸庞，而凉爽的街灯则勾勒出她的发丝。高质量的智能手机摄影，逼真的皮肤纹理，捕捉动作的细
278 字 · 2026-06-02
人像写真
夜晚街头人像，一位时尚的年轻女子，留着深色长发，身穿宽松的深色牛仔夹克和黑色上衣，站在城市人行道上，旁边有一个红白相间的交通锥。直射的相机闪光灯照亮她的脸和夹克，皮肤高光有光泽。背景是温暖的黄色街灯和汽车，城市建筑和行人柔和模糊。电影般的夜间氛围，街头摄影风格，高细节，真实光线，35mm闪光摄影，浅景深。
153 字 · 2026-06-02
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时尚人像拼贴大片
一、总体目标 1 功能描述：根据用户上传的人物参考图，提取人物气质、妆容风格、光线和色彩特征，创作一张独一无二的时尚人像拼贴大片。 2 差异要求：保留参考人物的五官结构与整体气质，不直接临摹原图，妆容和构图在同一风格体系中做创意变化。 二、输入参考图要求 1 参考内容：清晰的正脸或三分之二侧脸人物照片，可看清五官、肤质与大致光线氛围。 2 提取要点：从参考图中读取肤色、妆容浓淡、主色调、光线方向
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智能扩图/拯救构图
缩小并扩展此图像至16:9的宽高比（电脑壁纸尺寸）。 情境感知：在左右两侧无缝地扩展场景。完美匹配原始的光线、天气和纹理。 逻辑补全：如果边界上有被切断的物体（如肩膀、树枝或建筑边缘），根据逻辑推理自然地补全它们。不要扭曲原始的中心图像。