OpenAI & ChatGPT · Foto: Kevin Rheese, CC BY 2.0
Rainy Umbrella Street (full-body)
Typ
Prompt
Lizenz
CC0-1.0 (Public Domain)
Anwendungsfeld
Prompt-Bibliothek
Voraussetzungen
Keine besonderen — direkt loslegen.
Detailreicher JSON-Prompt für ein fotorealistisches Ganzkörperbild einer Person mit Regenschirm im Regen.
Der Prompt
{
"category": "RAINY_CITY_UMBRELLA_FULLBODY",
"subject": {
"demographics": "Adult woman, 21-27, Turkish-looking.",
"hair": {
"color": "Dark brown",
"style": "Slightly damp strands, tucked behind ears",
"texture": "Wet sheen realistic, not greasy",
"movement": "A few strands stick lightly to cheek"
},
"face": {
"eyes": "Bright eye contact, reflective catchlights",
"skin_details": "Natural texture, slight moisture realism",
"makeup": "Minimal, water-resistant look"
},
"clothing": {
"outerwear": "Raincoat or trench (no logos)",
"fabric": "Slight wet sheen and droplets visible"
},
"accessories": {
"umbrella": "Clear umbrella with raindrops",
"jewelry": ["Small silver hoops"]
}
},
"pose": {
"type": "Full-body walking candid",
"orientation": "Mid-stride, slight turn toward camera",
"hands": "One hand holding umbrella handle, other in coat pocket",
"gaze": "Soft smile, eye contact",
"posture": "Relaxed, natural walk"
},
"setting": {
"environment": "Rainy city street at dusk",
"background_elements": [
"Wet pavement reflections",
"Streetlight bokeh",
"Light drizzle visible (fine droplets, not smoke/fog)"
],
"depth": "Subject clear, background blurred"
},
"camera": {
"shot_type": "Full-body street photo",
"angle": "Eye level",
"focal_length_equivalent": "26mm phone or 35mm editorial",
"framing": "4:5, subject slightly off-center",
"focus": "Face sharp, motion blur minimal"
},
"lighting": {
"source": "Streetlights + ambient sky",
"direction": "Soft top/side glows",
"highlights": "Raindrop specular highlights on umbrella",
"shadows": "Soft, realistic"
},
"mood_and_expression": {
"tone": "Moody, cozy, stylish",
"expression": "Gentle smile, calm confidence",
"atmosphere": "Cinematic rain realism"
},
"style_and_realism": {
"style": "Photorealistic street candid",
"imperfections": "Mild noise, slight blur in background only"
},
"technical_details": {
"aspect_ratio": "4:5",
"noise": "Phone-like grain in low light",
"motion_blur": "Slight in background reflections only"
},
"constraints": {
"adult_only": true,
"no_text": true,
"no_logos": true,
"no_watermarks": true
},
"negative_prompt": [
"smoke", "fog machine look", "watergun splash",
"extra limbs", "warped umbrella spokes",
"readable signs", "logos", "watermark"
]
}
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 sehr detaillierter JSON-Bildprompt, der ein realistisches Ganzkörperfoto einer jungen Frau mit Regenschirm auf nasser Straße erzeugt. Statt eines kurzen Freitextes werden Demografie, Haarstruktur, Hautdetails, Kleidung und Pose einzeln als Parameter definiert – etwa feuchte Haarsträhnen, Regentropfen auf dem durchsichtigen Schirm oder ein leichter Nässe-Glanz auf dem Mantel. Das gibt deutlich mehr Kontrolle über Details als ein einfacher Satz-Prompt und eignet sich für Content-Creator, die konsistente, fotorealistische KI-Bilder mit feiner Regen-Ästhetik brauchen. Anders als bei Moodboard-Prompts mit Identity-Lock gibt es hier keinen Bezug auf ein Referenzfoto – jede Generierung kann eine andere Person zeigen, sofern kein zusätzliches Referenzbild ergänzt wird.
Praxis-Tipp
Für eine wiedererkennbare Person zusätzlich ein Referenzfoto plus einen Identity-Lock-Block ergänzen; sonst variiert das Gesicht bei jeder neuen Generierung.
Lizenz & Quelle
- Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
- Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)
Inhalt ansehen (rainy-umbrella-street-full-body.txt)
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Passt dazu.
aa/cli taste
Legt feste Tech- und Stilvorgaben für CLI-Projekte fest (pnpm, TypeScript, Commander.js, klare Ordnerstruktur).
Accessibility Auditor
Lässt die KI als Accessibility-Experte auf WCAG-2.2- und Section-508-Konformität prüfen.
Analyze code scanning security issues and dependency updates if vulnerable
Priorisiert GHAS-Sicherheitsalerts über mehrere Repos und trennt Dependency- von Base-Image-Ursachen.
