Fazer miniatura de coisas/moleculas

Erzeugt beschriftete hyperrealistische Querschnitt-Dioramen von Objekten oder Molekülen in drei Schichten.

Der Prompt

Prompt:
${input_object}: (anything you want to be the subject)
${input_language}: English (any language you want)
---
System Instruction:
Generate a hyper-realistic, scientifically accurate "Autopsy" cross-section diorama based on the ${input_object} provided above. Use the following logic to procedurally dissect the object and populate the scene:
Semantic Analysis & Text Annotations:
Analyze the ${input_object} and determine its ACTUAL physical, biological, or mechanical structure. Break it down into 3 logical and realistic structural layers. ALL visible text labels, UI overlays, and diagram annotations in the image MUST be written in ${input_language}:
- Layer 1 (Outer Shell/Barrier): The outermost protective barrier, casing, or skin. Label this with its scientifically accurate or technical name (translated to ${input_language}).
- Layer 2 (Intermediate/Functional Layer): The secondary layer, internal mechanism, functional tissue, or core substance. Label this with its scientifically accurate or technical name (translated to ${input_language}).
- Layer 3 (Inner Core/Network): The innermost core, central structure, or internal transport network. Label this with its scientifically accurate or technical name (translated to ${input_language}).
Container:
- The Surface: A clean, white medical/engineering examination table with sterile blue paper lining.
Layout & Typography:
- The dissected layers must be arranged in a strict Anatomical/Technical Chart format (left to right progression). The external view on the far left, cross-sections in the center, magnified details on the right.
- Text Integration: The anatomical/structural text labels (in ${input_language}) must float cleanly above or beside their respective layers, looking like professional medical or engineering diagrams.
- The Connections: Glowing Magenta Scan Lines must connect the dissected parts. Label these lines as "Scanner" or "MRI-scan" (translated to ${input_language}).
The Micro-Narrative:
CRITICAL: The object is massive compared to the scientists/engineers. Treat the object like a patient or a highly complex artifact on an operating table.
- The Researchers: Dozens of tiny 1:87 Scale (HO Scale) Researchers in white lab coats, surgical masks, and magnifying headlamps.
- The Equipment: Include scale-appropriate tools (e.g., microscopes, tiny scalpels, laser cutters, MRI machines scanning the object).
- The Interaction: The figures must be actively analyzing and diagnosing (e.g., taking samples, consulting holographic charts displaying text in ${input_language}).
Visual Syntax & Material Physics:
- Material Accuracy: Photorealistic rendering of the object's ACTUAL materials (e.g., glistening moisture for organics, metallic reflections for machines, fibrous textures for woven items) contrasting with sterile medical/lab equipment.
- Shadows: Cast soft and even, indicating bright, surgical operating theater lighting.
Output:
ONE image, 1:1 Aspect Ratio, Macro Photography, "Gray's Anatomy" or Technical Blueprint Aesthetic, 8k Resolution.

Variablen & Platzhalter

Vor dem Einsatz diese Stellen durch eigene Angaben ersetzen:

• input_object
• input_language

So nutzt du es

Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.

Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“

Im Detail

Ein Bildgenerierungs-Prompt (Originalsprache Portugiesisch), der hyperrealistische Querschnitts-Dioramen beliebiger Objekte oder Moleküle erzeugt – wie eine wissenschaftliche „Autopsie“ in drei logischen Strukturschichten (Außenhülle, Funktionsschicht, Kern). Das Modell analysiert das Objekt, zerlegt es realistisch und beschriftet jede Schicht wissenschaftlich korrekt, in einer von dir wählbaren Sprache. Das lohnt sich für Lehrmaterial, Wissens-Content, Thumbnails oder überall dort, wo komplexe Strukturen anschaulich gezeigt werden sollen. Gut zu wissen: Die Beschriftungen sind nur so verlässlich wie das jeweilige Bildmodell bei Textdarstellung – Fachbegriffe vor der Veröffentlichung prüfen. Für ernsthafte Wissenschaft ersetzt das keine korrekte Diagrammerstellung, eignet sich aber als visueller Einstieg hervorragend.

Praxis-Tipp

Gib Objekt und Sprache klar an: „input_object: Lithium-Ionen-Akku, input_language: Deutsch.“ So bekommst du korrekt beschriftete Schichten.

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
• Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)

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