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2x2 grid, do this for 4 famous PHD level science or math topics <instructions> Input Variable: {argument name… - AI提示词参考图,来自西西提示词

2x2博士级公式维度转换 AI图片提示词

Prompt

2x2网格,为4个著名的博士级科学或数学主题执行此操作。 输入变量:{argument name="theorem or formula" default="Theorem / Formula"} 阶段1:图解分解 分析符号:识别科学家的主要视觉语言(黑板上的粉笔?羊皮纸上的墨水?方格纸上的铅笔?)。 识别“结构”:如果这个理论是一座建筑,它会是什么样子? 逻辑:混沌理论 -> 分形尖塔。热力学 -> 发动机组。 阶段2:维度转换 基底:一个覆盖着[符号媒介]的平面(例如,一个覆盖着粉笔方程式的石板黑板)。 挤出:粉笔线条从表面物理上升起。它们开始是白色线框,然后增加不透明度,然后增加纹理。 高潮:在图像的顶部,线框已经完全固化为一个代表该理论的逼真、不可能的结构。 观察者:一个微小的科学家比例模型站在平坦的“2D”部分,敬畏地仰望着他们召唤出的巨大“3D”结构。 输出:高角度等轴测,“3D模型设计师玩具”风格,草图线条与实体质量之间的鲜明对比。

AI图片内容分析

内容: 结构:2x2网格,每个格子执行理论可视化。公式:图解分解(符号媒介+结构比喻)→ 维度转换(基底平面、挤出线框、固化为3D结构、观察者小人)。输出风格:高角度等轴测、3D模型设计师玩具、草图与实体对比。

优点: 1. 有明确的阶段和变量输入,可生成多种理论的可视化。 2. 创意地将2D符号转化为3D结构,视觉冲击力强。

缺点: 1. 执行步骤复杂,对AI精确控制要求高。 2. 依赖对科学理论的比喻理解,可能生成不一致结果。

参考图: 不明显依赖参考图

作者
Unknown author
类型
图片
比例
1:1
尺寸
1024 × 1024
入库时间
2026-06-04

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