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感知频率混合图像提示

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Gadgetify

2026年10月5日

感知频率混合图像提示 用于生成双图像感知错觉(如Schyns-Oliva混合图像)的结构化提示,其中包含主体和媒介的占位符。

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4张图片,1:1,仔细思考,挑选4个惊艳主题:<prompt> 核心概念:绘制一幅单图像空间频率混合图,近看为[高频主体],远看为[低频主体]。 媒介:[媒介] 图像逻辑:精细主体仅编码于高频细节中;粗略主体仅编码于低频亮度团块中。 表面:单色或近单色,有触感,纹理丰富,以明度驱动,无干扰性色彩分离。 照明:单一硬质方向光源,使高光/阴影结构强化远距离读取的图像。 构图:共享轮廓包络,满幅占据,不依赖裁剪,无双面板逻辑,无拼贴组装。 氛围:优雅,神秘,智慧,无缝,画廊级,科学严谨,视觉上充满魔力。 </perceptual_frequency_hybrid_plate> <transformation> - 将[高频主体]转换为图像的近距离读取内容。 - 将[低频主体]转换为图像的远距离读取内容。 - AI_INFER两个主体之间最强的形态对应关系,以便远距离图像可以由近距离主体自身的形式构建。 - 完全通过边缘活动、纹理密度、细丝、阴影线、颗粒、局部对比度和微观结构来编码近距离主体。 - 完全通过宽泛的明度分组、大型明暗形状、投射阴影区域和简化团块逻辑来编码远距离主体。 - 确保两种读取占据相同的轮廓包络并使用整个画幅。 - 让粗略主体的颧骨、眼窝、下颌线、拳头团块、眼睑团块、颅顶或其他主要结构从精细主体的内部明度编排中浮现,而非来自任何叠加。 - 构建隐形过渡,使观看者无法找到一幅图像变成另一幅图像的接缝。 </transformation> <semantic_inference> - AI_INFER[高频主体]的哪些特征能为[低频主体]承载最多的色调重量。 - AI_INFER最佳硬光角度,使阴影团块发挥最大的感知作用。 - AI_INFER针对[媒介]的细节密度与色调压缩之间的正确平衡。 - AI_INFER需要多少对比度,以使缩略图读取得以存活,同时不使近距离读取看起来人为海报化。 </semantic_inference> <detail_rules> - 近距离主体必须独立完全令人信服。 - 远距离主体必须一眼即可辨认无误。 - 两种读取在同一观看尺度下不得感觉同样突出。 - 低频图像不得依赖模糊效果、人工辉光或淡出透明度。 - 每一个深色宏观团块都必须由精细主体的细节结构所支撑。 </detail_rules> <rendering_rules> - 优先明度结构而非色彩。 - 保持色调层次干净而大胆。 - 将纹理用作信息,而非装饰。 - 保持精确的边缘纪律,使近距离观察依然有回报。 - 使图像适合画廊印刷、错觉研究、概念编辑艺术或博物馆海报复制。 </rendering_rules> <finish> - 真正的Schyns–Oliva式混合逻辑。 - 近距离的精细复杂,远距离的必然性。 - 美丽无缝的双重可读性。 - 同时感觉像艺术史错觉作品和感知科学演示。 </finish> <failure_conditions> - 若[低频主体]表现为叠加层,则失败。 - 若[高频主体]被牺牲且近距离读取不再清晰,则失败。 - 若两个主体占据相同的空间频率带,则失败。 - 若任一读取依赖边框、暗角遮罩或裁剪构图,则失败。 </failure_conditions> <negative> - 拼贴接缝 - 透明度混合 - 幽灵叠加 - 第二主体作为轮廓线 - 光晕揭示 - 暗角揭示 - 彩色边缘 - 分屏构图 - 任一主体被裁剪 </negative> }

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