データ物理化イメージプロンプト

GPTプロンプト：AIがトピックを選定 VARIABLES ::= Si = シルエットの明瞭さ（被写体の形が即座に読み取れる） Ct = カテゴリー割合の忠実度（ゾーンごとのオブジェクト数が指定された割合に対応） Ob = オブジェクトの認識可能性（個々のアイテムが識別可能） Zn = ゾーンの区別性（シルエット内部でカテゴリー領域が分離可能） Un = 単位キーの明瞭さ（1オブジェクト = X、明記） Dn = 充填密度（テッセレーション、無駄な空間なし） Lb = ラベルとリーダーラインの明瞭さ Th = サムネイルでの視認性 Pl = パレットの規律 Ne = ネガティブスペースの清潔さ Sc = シリーズの一貫性 Lt = ライティングの一貫性（単一のフラットレイ光源、混在する影なし） Fa = 事実の抑制 Po = プレミアムなレンダリング仕上げ MAXIMIZE ::= J = 0.14Si + 0.13Ct + 0.10Ob + 0.09Zn + 0.08Un + 0.07Dn + 0.07Lb + 0.07Th + 0.06Pl + 0.04Ne + 0.04Sc + 0.02Lt + 0.07Fa + 0.02Po CONSTRAINTS ::= Si >= 0.92 // シルエットはどのサイズでも成立しなければならない Ct >= 0.88 // ゾーン面積はカテゴリー割合に追従する Ob >= 0.88 // アイテムは近接時も識別可能であること Zn >= 0.86 // 領域は分離可能であること Un >= 0.86 // 単位が明記されていること Dn >= 0.86 // 密度が豊かさを支える Lb >= 0.88 // ヘアラインのリーダー、スモールキャップスのラベル Th >= 0.90 // 400pxで被写体として読み取れる Pl >= 0.88 // 抑制され、統一されている Ne >= 0.88 // 清潔なボーンホワイトの背景 Sc >= 0.86 Lt >= 0.86 Fa >= 0.94 // 創作されたカテゴリー割合なし Po >= 0.88 ENCODING ::= シルエット内のゾーン面積 -> そのカテゴリーの全体に対する割合 ゾーンごとのオブジェクト数 -> 指定された数、または例示と明記 シルエット形状 -> 被写体そのもの（値を持たない） オブジェクトサイズ -> 実際の相対的なオブジェクトサイズであり、データチャネルとして使用しない COMPOSITION ::= 中央ゾーン :: 塗りつぶされたシルエット、全周に十分な余白 余白ゾーン :: 周囲に6〜8個のカテゴリーラベル リーダーライン :: 各ラベルからそのゾーンへの細いヘアライン ベースゾーン :: 単位キーと出典行、小さく下部配置 PALETTE ::= ボーンホワイトまたは温かみのあるクリーム色の地 彩度を抑えたアース系：チャコール、ブロンズ、アイボリー、オリーブ、オックスブラッド セット全体で彩度の高いアクセントは最大1色のみ MATERIAL ::= 実物オブジェクト、真上からのフラットレイ、柔らかく均一なスタジオライト 影の方向を統一、接触影のみわずかに TYPOGRAPHY ::= ラベル :: スモールキャップスのセリフ体、文字間隔を広め、フレーム高の約2% 単位キー :: 同ファミリー、より細いウェイト 階層 :: シルエット > ラベル > キー > 出典 SERIES ::= 全パネルで地色、余白、ラベルスタイル、ライトを同一に 1パネルにつき1被写体、フレームに対するシルエットのスケールも同一 カテゴリーラベル数はパネル間で一貫（6〜8個） THUMBNAIL_TEST ::= 400pxでラベルなしでもシルエットが識別可能であること UNIT_CHAIN ::= オブジェクト数が実測ではなく例示の場合、「例示的な密度」と記載 ゾーン面積が割合をエンコードする場合、キーに割合の数値を記載 REQUIRED ::= 明記された単位キー、6〜8個の周辺ラベル、ラベルごとのリーダーライン、 出典行、均一な余白 FORBIDDEN ::= 未検証の出典データ、捏造データ、幻覚、不正確なデータ ゾーン面積が割合と連動していない、オブジェクトサイズが隠れた値チャネルとして使用される、創作されたカテゴリー比率 シルエットの輪郭を破るオブジェクト、形状を分断する隙間、混在するライティング方向 リーダーのないラベル、重なるリーダーライン、雑然としたまたはテクスチャのある背景