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找到 7 个项目

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以下内容已由 AI 根据历史资料整理,供本地测试,未经人工复核。

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GPT-Image 2 品牌包装系统提示词

一套通过约2000字模块化提示词,为任意品牌与品类生成品牌提案级包装系统展示图的方法论。

这是一套专为 ChatGPT Image 2.0 设计的品牌包装系统展示图提示词工程方法论,由 @MrLarus 实战验证。其核心是一套约 2000 字的中文提示词模板,用户只需替换【品牌名称】和【品牌类目】两个变量,即可生成包含手提袋、礼盒、单品盒、瓶罐容器、标签贴纸、产品本体等多种包装载体,且所有元素共享统一品牌视觉识别系统的展示海报。该方法论通过十层模块化控制架构,分别约束画幅、品牌系统完整性、品类适配、元素数量、视觉一致性、配色机制、构图、视觉风格、光影和最终效果。其核心设计思想包括系统感优先、受控发散配色、克制即高级、品类驱动、提案感优先和三段式构图。报告显示,该方法已在美妆、轻食、烘焙、茶饮四个不同品类品牌上生成高质量输出。该方法论适用于品牌提案、电商视觉升级、创业团队 MVP 视觉、设计灵感探索和设计教育等场景,但报告也明确指出其局限,包括品牌深度不足、Logo 真实性有限、输出为位图不可直接用于印刷、存在版权风险以及品类覆盖有限。

模板化品牌包装设计品牌视觉系统
09.08
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GPT IMAGE2 角色设计卡 Prompt 工程

从单张角色图自动生成官方设定级角色设计卡的 Prompt 工程方法

本收藏聚焦于 GPT IMAGE2(gpt-image-1.5)在角色设计卡(Character Sheet)场景下的 Prompt 工程方法论。核心能力是从单张角色图片自动生成包含三视图、表情变化、装备分解、色板和世界观设定的专业级角色设定图。传统制作需资深设计师 1-3 个工作日,而该方法可在约 10 秒内完成,成本约 $0.05-0.10/张。其原理基于 VQ Token 与 Text Token 的统一空间,使模型能同时理解图像与文字指令,保持多视图一致性并自动推理世界观。标准 Prompt 包含锚定指令、质量锚词、结构要求和风格约束。实际使用通常需要 1-3 轮迭代优化,中/日/英三种语言 Prompt 均有效。该方法适用于游戏角色概念设计、漫画设定集、VTuber 形象、TRPG 角色卡及 IP 授权资料等场景,但存在细节可能出错、文字渲染有限、风格依赖原图等局限。

多视图生成角色设计色板提取
09.08
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AI形象照接单级模板提示词

一套分层锁定的AI生图提示词架构,将专业摄影参数硬性锁定,仅开放客户定制区,实现标准化接单交付。

AI形象照接单级模板提示词是一套结构化的AI生图提示词工程方法论,旨在将Midjourney、Flux、GPT Image等AI图像生成工具的输出质量从“塑料感”提升到商业影楼级写真水准,并实现标准化接单交付。其本质是分层锁死的提示词架构:将摄影参数(镜头、光位、胶片质感)硬性锁定,仅暴露客户定制区(动作、穿搭、修饰)作为可变变量。用户只需复制模板、填入客户需求、让LLM生成最终提示词,并配合客户原始照片垫图出图。该方法论解决了传统AI生图的六大痛点,包括“塑料微商味”、非标交付、摄影知识门槛、客户需求翻译困难、效率低下和AI发散不可控。核心思想是“锁定底层参数,只动客户变量”,通过三层分离架构(客户定制层、项目设定层、摄影锁定层)实现。报告还提供了五套风格模板(影楼级黑白写真、王家卫复古港风、法式冷金油画感、美漫赛博硬核风、时装型录Lookbook),以及标准接单出图流程、工具环境、常见问题排查和优缺点分析。

接单变现模板化商业摄影
09.08
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GPT-Image科学百科图解提示词

一套通过结构化提示词让AI自动生成百科级科学信息图的方法论

这是一套专为GPT-Image等多模态图像生成模型设计的高密度信息图提示词工程体系,通过结构化的视觉布局指令,让AI自动生成类似DK百科全书风格的专业科学图解。它并非软件或工具,而是一套提示词工程方法论,核心成果物是“单图即百科”的信息图:中央主体以逼真3D效果“跃出画面”,周围环绕6-8个知识模块,通过引导线、箭头、标注形成完整的知识网络。该体系解决了传统AI图像生成在知识密集型场景下的信息密度不足、布局不可控、文字渲染差、学科覆盖窄、专业度低等问题。其核心思想包括“太阳系布局”、战略性留白、引导线编织知识网络、中文书法体与手写注释的双层文字系统、三大领域模板化以及3:4竖版画幅与复古纸张质感。提示词结构拆解为7个控制层:角色定义、任务描述、领域选择、风格定义、视觉要求、模块结构、主题注入。用户只需修改主题名即可生成不同物种或人物的信息图。报告还提供了标准使用流程、批量生产流程、与竞品的对比、真实应用场景、工程落地步骤、优缺点与局限、常见误区及学习路径。

多模态AI科学教育内容创作
09.08
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GPT-image-2 汉服拆解图提示词工程

一套面向 GPT-image-2 的提示词模板,用于生成博物馆图鉴级中文拆解信息图。

该项目是一套针对 OpenAI GPT-image-2(gpt-image-1.5 模型)设计的提示词工程方法论,核心是一段通用模板,通过替换【主题】变量,即可生成博物馆图鉴级别的中文拆解信息图。它主要解决传统 AI 图像生成在中文文化内容上的三大短板:结构准确性不足、中文文字渲染困难、图鉴专业感缺失。其实现方式是通过版式约束、风格锚定和结构分区三重机制,并依托模型的 VQ Token 统一空间、高分辨率输出和多轮对话迭代能力。提示词包含角色设定、内容要求、自主决策权、风格锚定、排除清单、版式约束和条件分支七个层次,并固定为顶部标题、左侧拆解、右上材质、右中纹样、底部流程的五区版式。该模板适用于传统服饰、器物、建筑、盔甲、凤冠等文化主题,但存在结构准确性不可控、非矢量图、历史准确性需验证等局限。

版式设计提示词工程文化内容
09.08
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NanoBanana Pro 提示词工程

系统化掌握 NanoBanana Pro 提示词工程,释放模型全部潜力

本收藏基于社区分享的 NanoBanana Pro 提示词指南整理,系统介绍了该高性能 AI 图像生成模型的提示词工程方法论。内容涵盖模型定位、核心优势、常见使用痛点、七层提示词结构、视觉词汇表、中文提示词优势、标准生成流程、对话式迭代优化方法、真实应用场景、工程落地模板、质量检查清单、优缺点与局限、常见误区及学习路径。指南强调通过“精确描述 + 结构化组织 + 排除干扰”实现高质量输出,并指出大多数用户仅使用了模型 1% 的能力。适用于希望提升 AI 图像生成质量、掌握结构化提示词技巧的创作者。

电商产品摄影国风创作人像摄影
09.08
AI 智能体主题配图

HTML作为Agent输出格式(The Unreasonable Effectiveness of HTML)

让 Agent 用 HTML 而非 Markdown 向人类传达复杂信息,以可视化与交互让人重新进入决策循环。

本文档基于 2026 年 5 月 8 日 Anthropic Claude Code 团队成员 Thariq Shihipar 发表的长文《Using Claude Code: The Unreasonable Effectiveness of HTML》整理而成。其核心主张是,当 AI Agent 需要向人类传达复杂信息时,HTML 应取代 Markdown 成为首选输出格式。文章指出 Markdown 存在信息密度不足、可读性差、分享困难、无法交互、编辑范式转移以及人与 Agent 的 Loop 断裂等六大痛点。HTML 则凭借其高表达力、视觉可读性、零摩擦分享、双向交互、数据摄取优势及情感连接等特性,成为更优的 Agent 输出格式。该方法论强调自包含的 HTML 文件、导出闭环以及让人类重新参与 Agent 决策过程。文章还对比了 HTML 与 Markdown、Claude.ai Artifacts 及 Notion/飞书文档的差异,并提供了九大输出场景、Prompt 模板、工程落地技巧及优缺点分析。

工程方法论交互设计输出格式
09.08