Sora2 Hub
Sora2 Hub
  • Библиотека промптов
  • Цены
  • Примеры
Sora2 Hub
Sora2 Hub
Sora2 Hub

Sora2 Hub

Профессиональная платформа для создания ИИ-контента на базе Sora 2, Veo 3.1 и Nano Banana Pro. Создавайте потрясающие видео и изображения студийного качества с расширенным управлением, HD-качеством и без водяных знаков.

Email:support@sora2hub.org

Генератор видео ИИ

  • Текст в видео
  • Изображение в видео
  • Veo 3.1
  • Sora 2
  • Kling 3.0
  • Kling 2.6
  • Kling 2.5
  • Runway
  • Wan 2.6
  • Seedance 2.0
  • Hailuo 2.3
  • Grok Imagine
  • HappyHorse-1.0

Генератор изображений ИИ

  • Текст в изображение
  • Изображение в изображение
  • Nano Banana Pro
  • Nano Banana
  • 4o Image
  • Flux Kontext
  • Z Image
  • Seedream 4.5
  • Seedream 5.0 Lite
  • Nano Banana 2
  • GPT Image 2
  • Увеличитель изображений ИИ

Эффекты ИИ

  • Фильтр возраста ИИ
  • Смена пола ИИ
  • Поцелуй ИИ
  • Объятие ИИ
  • Изображение Гибли
  • Фильтр русалки ИИ
  • Тряска тела ИИ
  • Фильтр улыбки
  • Толстый ИИ
  • Фигурка

Продукт

  • Функции
  • Витрины
  • Цены

Компания

  • О нас
  • Контакт

© 2025 • Sora2 Hub ORG Все права защищены.

  • Политика конфиденциальности
  • Условия обслуживания
  • Политика возврата
  1. Главная
  2. /
  3. Промпты
  4. /
  5. GPT Image 2
  6. /
  7. 魏晋杂裾垂髾服信息图 — 中国古风AI提示词
GPT Image 2AI-промпт

魏晋杂裾垂髾服信息图 — 中国古风AI提示词

生成一份博物馆级、高度详尽的传统服饰信息图,深度解析魏晋时期飘逸袍服的结构、材质、纹样及穿着顺序。

魏晋杂裾垂髾服信息图 — 中国古风AI提示词
ПРОМПТ · EN
type
{argument name="aesthetic" default="优雅的博物馆级信息图"}
theme
中国传统服饰指南
header
title
{argument name="main title" default="魏晋杂裾垂髾服图鉴"}
subtitle
形制、层次与魏晋风度
description
关于服饰优雅飘逸特质的介绍性段落。
centerpiece
subject
{argument name="subject" default="中国年轻女性"}
clothing
{argument name="clothing style" default="魏晋时期层叠飘逸的袍服"}
colors
{argument name="primary color" default="丁香紫与淡蓝色"}
pose
姿态优雅,双手交叠于腰间,全身肖像
details
精致的发饰、飘逸的垂带、多层裙摆
layout
left_column
title
结构解析 (自上而下)
count
8
format
小方形缩略图配以粗体标签和描述性文字
labels
item 1
发髻与步摇
item 2
交领上襦
item 3
大袖
item 4
杂裾
item 5
垂髾
item 6
腰系
item 7
裙摆层次
item 8
丝履
top_right
title
材质与工艺
count
4
format
带有标签和文字的面料质感样本
labels
item 1
纱
item 2
罗
item 3
绢
item 4
轻锦
middle_right
title
纹样、色彩与寓意
patterns
count
4
format
带有标签的圆形纹样样本
labels
item 1
卷草纹
item 2
云纹
item 3
连珠纹
item 4
羽纹
colors
count
5
format
带有名称和描述的矩形色块样本
labels
item 1
月白
item 2
浅紫
item 3
烟青
item 4
藕荷
item 5
淡赭
bottom_left
title
穿着顺序 (由内而外)
count
6
format
由向右箭头连接的服饰插图
labels
item 1
中衣
item 2
上襦
item 3
杂裾垂髾外层
item 4
腰系
item 5
鞋履
item 6
发饰
bottom_right
title
魏晋杂裾垂髾服核心特征
count
5
format
项目符号文本列表
illustration
右下角的小型飞鹤图案
background
带有细微边框线的纹理质感浅米色羊皮纸

О промпте

生成一份博物馆级、高度详尽的传统服饰信息图,深度解析魏晋时期飘逸袍服的结构、材质、纹样及穿着顺序。 Use it as a Концепт-арт starting point for GPT Image 2: keep the visual structure and style constraints intact, then swap in your own subject, brand, or scene.

This prompt is organized as structured JSON with fields such as type, theme, header, centerpiece, layout, and background. Keeping that hierarchy helps the model separate the subject, layout, interface elements, and detail constraints.

Start with small changes to subject, scene, camera, and color, then generate a few variations to compare composition and detail without turning the page copy into keyword stuffing.

Как использовать этот промпт

  1. 复制此JSON格式的提示词内容。
  2. 在支持Sora 2或类似视觉生成模型的平台中使用。
  3. 您可以修改aesthetic、main title、subject等变量参数,以调整风格、标题和人物特征。
  4. 将完整的提示词输入AI模型,生成图像。
  5. 根据生成结果微调提示词中的细节描述,以获得更符合预期的信息图效果。

FAQ

林泽

@llinze521→

Опубликовано
25 апр. 2026 г.
Исходный язык
EN
Модель
GPT Image 2
Категория
Концепт-арт
GPT Image 2Концепт-артgpt-image-2twitter
Просмотры
1.0K
Копии
146
Лайки
33

Поделиться

Больше из GPT Image 2

Смотреть все
Indonesian Bird Contest Meme — Low-Quality Phone Photo

Indonesian Bird Contest Meme — Low-Quality Phone Photo

@NyaiiBubu
Graphic Novel Ink Splash Portrait — Sora 2 Prompt

Graphic Novel Ink Splash Portrait — Sora 2 Prompt

@iamsofiaijaz
Gothic Anime Girl Bites Playground Rail — Sora 2 Prompt

Gothic Anime Girl Bites Playground Rail — Sora 2 Prompt

@hoshi122221

Создавайте быстрее с промптами Sora2Hub.

Используйте страницы промптов как поисковые входы и сразу переходите к генерации с нужным контекстом модели.

Изучить промпты