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프롬프트 도감 › No.1275

마네킹 조명 분석도

Mannequin Lighting Map

입력 사진의 자세와 카메라 각도만 남긴 흰 선 마네킹이 검은 배경에 그려집니다. 추정한 조명 위치와 밝기는 초록빛 글로우와 라벨로 표시됩니다.

이럴 때 포즈 참고 자료, 조명 공부, 캐릭터 작화 가이드

도구 ChatGPT Images (GPT Image 2) · Nano Banana Pro

프롬프트

[CORE TASK]
Transform the provided input image into a pose-and-light analysis sheet.

This is NOT a finished character illustration.
This is NOT a clothing sheet.
This is NOT a beauty-preserving redraw.

This is a white-line rough mannequin conversion.

[PRIMARY GOAL]
Extract and visualize only:
- pose structure
- body balance
- camera angle
- body line flow
- inferred light source placement
- illuminated areas and light intensity

[INPUT ROLE]
Use the provided image as the strict anchor for:
- pose
- camera angle
- body tilt
- weight distribution
- approximate lighting situation

Do NOT preserve:
- face rendering
- hairstyle rendering
- clothing detail
- accessories
- weapon detail
- background architecture
- character identity
- emotional expression

[FIGURE CONVERSION]
single rough mannequin-like human figure
white body contour lines
white internal construction lines
simple mannequin head
no face
no eyes
no mouth
no eyelashes
no personality
no individual identity

human figure should look like:
- rough pose mannequin
- anatomy proxy
- line-based body guide
- structural sketch
- white-line rough dummy

keep:
- pose readability
- silhouette flow
- head tilt
- torso direction
- pelvis direction
- limb placement

[BACKGROUND]
pure black background
negative-style dark field
no scenery
no props
no architecture
no environmental storytelling

[LINE STYLE]
rough white line drawing
clean but sketch-like
construction-line feeling
anatomy guide lines visible
joint flow visible
body contour emphasized
no polished illustration finish

[LIGHT ESTIMATION]
predict the likely light source positions from the input image
visualize the light sources and illuminated areas using green glow only

use green light intensity with variation:
- strongest green where the light directly hits
- medium green for wrap light
- soft green for reflected or fading light

mark the estimated light sources with labels and arrows such as:
- Main Light
- Rim Light
- Fill Light
- Floor Bounce
- Back Light
only if appropriate

IMPORTANT:
do not invent random lights
infer lighting from the original input image
if the lighting is ambiguous, keep the annotations simple and plausible

[GREEN LIGHT VISUALIZATION]
show green glow on:
- head / skull plane
- neck
- shoulders
- chest plane
- ribcage direction
- pelvis edge
- thigh planes
- knee contact points
- floor contact bounce if applicable

use green l

팁

출처

권리: MIT (freestylefly/awesome-gpt-image-2). 원작자: @WOZ1Tx2JZ3kCeBj. 이미지도 같은 라이선스. 사례집 고지에 따라 권리자 요청 시 삭제.

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🎯 뭘 하고 싶어요?

목표를 하나 고르면 그 스킬트리만 펼쳐집니다. 전체는 "전체 코스"

📡 실시간 수집함

깃허브·사례집·레딧·해커뉴스를 매일 긁어 쌓습니다. 사람이 검토하기 전까지는 미검증
수집중▮

★ 별점 기준

  • 5: 거의 실패 없음, 결과가 곧바로 쓸 만함
  • 4: 한두 번 재생성하면 됨
  • 3: 재미는 있으나 편차 크거나 근거 약함

🔋 토큰 산정

  • 입력: 한글 1.3자, 영문 4자를 1토큰으로 추정
  • 텍스트 프롬프트는 Qwen2.5-14B 로컬 실행 실측치로 교체
  • 이미지 1장은 Gemini 이미지 모델 기준 1,290토큰
  • 영상·음악은 토큰이 아닌 초당 크레딧 과금

🎯 추천 코스

  • '뭘 하고 싶은지'를 먼저 고르면 그 목표에 맞는 프롬프트를 쓰는 순서대로 묶어 보여줍니다
  • 카드마다 '이럴 때 쓰세요'와 '어디에 올리나'를 적어 두었습니다
  • 같은 프롬프트가 여러 코스에 들어갈 수 있습니다

⚖️ 라이선스·삭제 요청

  • 원문을 그대로 실은 프롬프트는 재배포가 허용된 출처(CC0·MIT·CC BY 4.0 등)만이며, 항목마다 라이선스와 원작자를 표기합니다
  • 상업 매체에서 소개된 프롬프트는 원문을 옮기지 않고 도감 편집부가 같은 기능으로 다시 썼습니다. 출처 링크는 참고용입니다
  • 결과 이미지는 원작자가 공개한 것을 라이선스에 따라 싣고, 실존 인물의 얼굴이 식별되는 이미지는 싣지 않습니다. 상표·캐릭터가 보이는 이미지는 예시 목적이며 권리는 각 소유자에게 있습니다
  • 권리자의 삭제 요청은 Contact로 보내 주세요. 확인 즉시 내립니다
  • '빌더로그 직접 작성' 표시가 있는 항목은 © 빌더로그입니다. 개인적·비상업적 용도로 본인의 에이전트에 붙여넣어 쓰는 것만 허용하며, 상업적 이용과 원문 전체·일부의 복제·재게시·재배포(블로그·SNS·강의·유료 자료 포함)를 금지합니다. 소개는 해당 페이지 링크로만 해 주세요. 항목에 다른 라이선스가 적혀 있으면 그것이 우선합니다

📡 실시간 수집

  • scripts/collect.py 가 GitHub API·사례집 README·Reddit·Hacker News를 긁어 inbox.json 에 쌓습니다 (LLM 없이 결정적 코드)
  • GitHub Actions(매일 06:00 KST) 또는 로컬 launchd로 자동 실행. 처음 본 항목은 NEW 표시
  • 수집함의 항목은 미검증입니다. 사람이 검토해 도감으로 승격합니다

📸 결과 캡처

  • 텍스트·설정 프롬프트: 로컬 Qwen2.5-14B 실행 출력을 그대로 캡처 (입력값은 카드에 표시)
  • 이미지 프롬프트: CC BY 4.0 / MIT로 공개된 오픈소스 사례집의 결과물. 원작자 링크 표기
  • 같은 프롬프트가 아닌 경우 '유사 사례'로 구분. 캡처가 없는 항목은 출처 링크로 확인

✅ 검증 방식

  • 결과 공개 확인: 매체·계정에서 실제 결과물이 여러 건 공개된 것
  • 직접 테스트: 텍스트·설정 프롬프트를 로컬 모델로 실행해 형식과 의도가 재현되는지 확인
  • 원문 인용을 원칙으로 하되, 저작권상 전문을 못 옮긴 항목은 핵심 요소 기준으로 재구성했다고 표시
⚪ 내 도감

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