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Milan 3D Architectural Typography Poster — Sora 2 AI Prompt

Create a luxurious 3:2 travel poster where the word 'MILAN' is formed from iconic city landmarks in hyper-realistic 3D architectural typography.

Milan 3D Architectural Typography Poster — Sora 2 AI Prompt
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目标:为 argcity name: MILAN 创作一张高端奢华旅行海报,核心在于纪念碑式的 3D 字体设计,每个字母均为受米兰著名地标启发的写实建筑雕塑。 画布:3:2 横向比例,编辑类目的地广告构图,明亮通透的日光,淡蓝色天空伴有柔和云朵,底部为暖米色石质广场,呈现出精致奢华杂志质感的超写实建筑渲染效果。 主要布局:将 argmain word: MILAN 置于海报下方三分之二处的中心位置,作为五个巨大的独立字母排列在干净的地平线上。每个字母必须是不同建筑地标的形态,细节丰富、写实且具有雕塑感:
1. M:受米兰大教堂(Duomo di Milano)启发的哥特式白色大理石建筑,带有高耸的尖塔、小尖顶、尖拱、玫瑰窗、扶壁、雕像和金色十字架。
2. I:受埃马努埃莱二世拱廊街(Galleria Vittorio Emanuele II)启发的优雅玻璃石材拱廊塔,带有巨大的拱形玻璃立面、华丽的古典圆柱,底部可见拱形通道。
3. L:受斯福尔扎城堡(Castello Sforzesco)启发的红砖中世纪塔楼和城堡体块,带有钟楼、雉堞、拱形入口、石质装饰和浮雕面板。
4. A:受垂直森林(Bosco Verticale)启发的现代绿色住宅建筑,呈大写字母 A 形,带有露台、混凝土梁、茂密的树木、灌木和种植阳台。
5. N:受米兰商业区建筑启发的现代玻璃摩天大楼形态,包括一座高大的圆柱形反射塔和一座倾斜的对角线玻璃钢结构建筑。 顶部信息栏:添加一个纤细优雅的目的地系列标题,使用小号间距的大写字母。左侧文字为“SERIE DESTINOS”,配有细横线和一个小圆点。右侧文字为“CIUDAD / 01”,配有相应的细横线。顶部中央包含六个浅灰色的小型地标线条图标,图标下方配有细垂直分隔符和全大写说明文字。六个说明文字分别为:“DUOMO DI MILANO”、“GALLERIA VITTORIO EMANUELE II”、“CASTELLO SFORZESCO”、“BOSCO VERTICALE”、“TEATRO ALLA SCALA”、“ARCO DELLA PACE”。 底部栏:添加一个精致的米色页脚条,带有细线条和小号编辑文字。左侧微型文案为“ELEGANCIA QUE INSPIRA. HISTORIA QUE ACOGE. DISEÑO QUE LIDERA.”。中央标题为“VISITA MILAN”,使用宽间距大写字母,两侧配有细横线和小圆点。右侧包含坐标“45.4642° N, 9.1900° E”和期号“N.º 01-MMXXV”。 视觉风格:照片级写实的 3D 建筑字体,高端旅行编辑风格,写实的石材、砖块、玻璃、金属、绿植,精准的阴影,高分辨率细节,平衡的对称感,柔和的电影级日光,微妙的大气雾感,极简构图,精致的米灰蓝配色。 约束条件:使用五个主要地标字母和六个顶部地标图标。保持海报简洁奢华。画面中不得出现人物、车辆、多余地标、水印或底部黑色署名栏。

关于这个提示词

Create a luxurious 3:2 travel poster where the word 'MILAN' is formed from iconic city landmarks in hyper-realistic 3D architectural typography. 它更适合作为 GPT Image 2 的概念艺术起点:先保留画面结构、主体关系和风格约束,再替换成你的品牌、人物或场景。

使用时优先替换 city name、main word 等占位符,并保持镜头、构图和材质描述的顺序不变。这样更容易获得稳定的画面结果,也方便继续做多版本对比。

如何使用这个提示词

  1. Copy the full prompt text.
  2. Choose a capable generative AI model like Sora 2 or Midjourney v6.
  3. Replace the default city name 'MILAN' or main word in the prompt variables if desired.
  4. Paste the prompt into the model's interface and generate.
  5. Review the output, adjusting any specific style or detail parameters for regeneration.

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