信息图 / 教育视觉图 - 基于基础设施的城市字体生成

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模型	gpt-image-2
分类	信息图 / 教育视觉图
数据集	YouMind-OpenLab · awesome-gpt-image-2

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2x2 网格，16:9，针对 4 个旅游城市执行此操作：input = [{argument name="city" default="word_or_place"} + {argument name="system" default="infrastructure_system"} + {argument name="environment" default="environment"} + optional_style] 运行 infrastructural_typography_extraction：text_content := 解析 word_or_place word_identity := 推断文本是城市、品牌、概念、地标、区域、事件还是虚构地点 font_personality := 推断厚重、优雅、粗野主义、未来感、沿海、工业、有机、奢华、俏皮或纪念碑式的字体风格 infrastructure_dna := 推断 infrastructure_system 的视觉语法 network_behavior := 推断流动、循环、分支、堆叠、交叉、隧道、坡道、发光、路由或循环逻辑 letter_mapping := 将基础设施映射到每个字形的笔画、字腹、字腔、对角线、曲线、横杠和末端 material_system := 推断真实的建筑材料 light_system := 推断城市灯光、车流轨迹、标志发光、窗格、反射或环境照明 environment_logic := 推断周围的城市/景观环境 scale_anchors := 推断车辆、行人、树木、建筑物、水道或交通元素 camera := 推断电影级航拍、街景、无人机、移轴或建筑可视化视角 渲染：由推断出的基础设施系统构建的可读纪念碑式文字。约束条件：- 无固定城市 - 无固定道路系统 - 无复制构图 - 无随机的交通混乱 - 基础设施必须在物理上构成字体 - 文字在缩略图尺寸下保持可读

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