OpenAI & ChatGPT · Foto: Kevin Rheese, CC BY 2.0
Ultra-photorealistic Infographics
Zuletzt aktualisiert:
Typ
Prompt
Lizenz
CC0-1.0 (Public Domain)
Anwendungsfeld
Prompt-Bibliothek
Voraussetzungen
Keine besonderen — direkt loslegen.
Fotorealistisches Produktbild mit handgezeichneten technischen Anmerkungen im Explosionszeichnung-Stil.
Der Prompt
Ultra-photorealistic studio render of a ${object_name}, front three-quarter view, placed on a pure white seamless studio background.The car must look like a high-end automotive catalog photograph: physically accurate lighting, realistic global illumination, soft studio shadows under the tires, correct reflections on paint, glass, and chrome, sharp focus, natural perspective, true-to-life proportions, no stylization.
Over the realistic car image, overlay hand-drawn technical annotation graphics in black ink only, as if sketched with a technical pen or architectural marker directly on top of the photograph.
Include:• Key component labels (engine, AWD system, turbocharger, brakes, suspension)• Internal cutaway and exploded-view outline sketches (semi-transparent, schematic style)• Measurement lines, dimensions, scale indicators• Material callouts and part quantities• Arrows showing airflow, power transmission, torque distribution, mechanical force• Simple sectional or schematic diagrams where relevant
The annotations must feel hand-sketched, technical, and architectural, slightly imperfect linework, educational engineering-manual aesthetic.
The realistic car remains clearly visible beneath the annotations at all times.Clean, balanced composition with generous negative space.
Place the title “${object_name}” inside a hand-drawn technical annotation box in one corner of the image.
Visual style: museum exhibit / engineering infographicColor palette: white background, black annotation lines and text only (no other colors)Output: ultra-crisp, high detail, social-media optimized square compositionAspect ratio: 1:1 (1080×1080)No watermark, no logo, no UI, no decorative illustration style
Variablen & Platzhalter
Vor dem Einsatz diese Stellen durch eigene Angaben ersetzen:
object_name
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
Dieser Prompt erzeugt ein zweischichtiges Bild: unten ein fotorealistisches Studio-Rendering eines Objekts – im Beispiel ein Auto – mit physikalisch korrekter Beleuchtung, Reflexionen und Schatten, oben handgezeichnete technische Anmerkungen in schwarzer Tinte wie auf einem Ingenieur-Skizzenblatt. Enthalten sind Bauteil-Labels, Explosionszeichnungen, Maßlinien, Materialangaben und Pfeile für Luftströme. Das eignet sich für Produktpräsentationen, technische Broschüren oder Schulungsmaterial, wenn ein Bild gleichzeitig beeindruckend echt und erklärend wirken soll. Der Wert liegt in der präzisen Trennung der beiden Stilebenen im Prompt selbst – das verhindert, dass die KI beides vermischt. Über die Variable ${object_name} lässt sich die Vorlage leicht auf andere Produkte als Autos übertragen.
Praxis-Tipp
Ersetzen Sie ${object_name} durch Ihr Produkt, etwa „E-Bike“ oder „Kaffeemaschine“, und tauschen Sie die Bauteil-Labels (Motor, Bremsen …) gegen die tatsächlichen Komponenten aus.
Lizenz & Quelle
- Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
- Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)
Inhalt ansehen (ultra-photorealistic-infographics.txt)
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Erfahrungen & Kommentare.
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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.
