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Def init(self, subject= Subject , particle= Particle Type )
class procedural_particle_sim: def __init__(self, subject="[Subject]", particle="[Particle Type]"): self.canvas = "infinite light-grey 3d void, soft shadow-catcher floor, studio ambient occlusion." self.geometry = f"a 3d mesh of...

Prompt
class procedural_particle_sim:
def __init__(self, subject="[Subject]", particle="[Particle Type]"):
self.canvas = "infinite light-grey 3d void, soft shadow-catcher floor, studio ambient occlusion."
self.geometry = f"a 3d mesh of {self.subject} completely voxelized into thousands of tiny, dense {self.particle}s."
def apply_kinetic_forces(self, narrative="[Force Narrative]"):
# ai auto-inference: calculate wind, turbulence, and attractors
force_vector = infer_directional_velocity(narrative)
swarm_logic = f"a massive, dense cloud of {self.particle}s filling the left frame, trailing and interacting with the {self.subject} via {force_vector}."
return swarm_logic
def render_settings(self):
return "octane render, path tracing, perfectly spherical particles, deep micro-shadows between intersecting points, monochrome dark grey material."
render_simulation(procedural_particle_sim())Cómo usar este prompt
- 1Copia el prompt exactamente y pégalo en tu modelo preferido o en un proyecto de Ideart.
- 2Sustituye detalles de producto, sujeto, audiencia y estilo por tu propio contexto.
- 3Genera primero un resultado base y luego remezcla la dirección más fuerte en una campaña, serie de imágenes o concepto de vídeo.
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