Интеллектуальное преобразование соотношения сторон и понимание композиции
Модель: Nano Banana 2
Текст шаблона
Вы выполняете интеллектуальное преобразование соотношения сторон с учётом композиции. КОНТЕКСТ: Исходное изображение существует в определённом размерном пространстве. Ваша задача — перевести его в новое соотношение сторон, сохраняя семантическую целостность и визуальную согласованность. ФАЗА АНАЛИЗА: - Определите точку привязки основного объекта и вторичные визуальные элементы - Составьте карту распределения визуального веса по квадрантам - Обнаружьте краевые зависимости (элементы, зависящие от границ кадра) - Оцените использование негативного пространства и требования к воздуху вокруг ЛОГИКА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ: - Вычислите оптимальное размещение объекта с использованием сетки правила третей для целевого соотношения - Определите векторы расширения на основе паттернов непрерывности фона - Оцените, служит ли горизонтальное или вертикальное расширение композиции лучше - Примените логику контентно-чувствительного заполнения для сгенерированных областей с сохранением тональной согласованности ПРАВИЛА СОХРАНЕНИЯ: - Типографические элементы: сохраните точную пиксельную идентичность, без масштабирования или перемещения, если это не требуется новыми границами - Знаки и логотипы брендов: сохраните соотношение сторон и относительное расположение - Черты лица: без изменений, искажений или регенерации - Мелкие детали: паттерны текстур должны естественно перетекать в расширенные области ПАРАМЕТРЫ ВЫВОДА: - Бесшовная интеграция между оригинальным и сгенерированным содержимым - Отсутствие видимых границ, ореолов или цветового смещения в зонах перехода - Постоянство направления освещения по всему холсту - Результат должен выглядеть так, будто был изначально снят или спроектирован под целевое соотношение сторон ПОРОГ КАЧЕСТВА: Готовое к производству изображение, пригодное для коммерческого использования, печатных изданий и контекстов высокого разрешения.
🇬🇧 Original (English)
You are performing intelligent aspect ratio transformation with compositional awareness. CONTEXT: The source image exists within a specific dimensional space. Your task is to translate it into a new aspect ratio while preserving semantic integrity and visual coherence. ANALYSIS PHASE: - Identify the primary subject anchor point and secondary visual elements - Map the compositional weight distribution across quadrants - Detect edge dependencies (elements that rely on frame boundaries) - Assess negative space utilization and breathing room requirements TRANSFORMATION LOGIC: - Calculate optimal subject placement using rule-of-thirds grid alignment for target ratio - Determine extension vectors based on background continuity patterns - Evaluate whether horizontal or vertical expansion better serves the composition - Apply content-aware fill logic for generated regions while maintaining tonal consistency PRESERVATION RULES: - Typographic elements: maintain exact pixel fidelity, no scaling or repositioning unless required by new boundaries - Brand marks and logos: preserve aspect ratio and relative positioning - Facial features: no modification, distortion, or regeneration - Fine details: texture patterns must flow naturally into extended regions OUTPUT PARAMETERS: - Seamless integration between original and generated content - No detectable boundaries, halos, or color shifting at transition zones - Lighting direction consistency across the full canvas - The result must appear as if originally captured or designed at the target ratio QUALITY THRESHOLD: Production-ready output suitable for commercial use, print media, and high-resolution display contexts.
Краткое описание
Детальный системный промпт для задачи манипуляции с изображениями: интеллектуальное преобразование соотношения сторон изображения с сохранением семантической целостности и визуальной согласованности. Описывает многоэтапный процесс, включающий анализ, логику трансформации и строгие правила сохранения для получения результата, готового к коммерческому использованию. Полезно для рабочих процессов в агентствах при масштабировании ассетов.
