COPS_MORPHO_FEMME_ATLAS

COPS_MORPHO_FEMME_ATLAS - バージョン1.0（英語）

コミュニティの皆へ、

私は、私のプロジェクトCOPS_MORPHO_FEMME_ATLASの初版を発表できることを喜ばしく思います。これは、Z Image Turbo（ZIT）のようなモデルが同じベースフィギュアを繰り返し生成する問題を回避するために特別に開発された純粋な構文プロンプトです。

🎯 ミッション：純粋な解剖学的焦点と最大限の変化

このアトラスは、明確な目標を持って開発されました：フィギュアからすべての外部要素を排除し、無制限の生理的組み合わせを可能にすることです。

このプロンプトは、衣装、服、背景、照明、環境、一時的なアクセサリーを一貫して無視するように厳密に設計されています。これは、その後に創造的なシナリオを構築するためのランダムで解剖学的に一貫したベースフィギュアを生成するための理想的なツールです。

⚙️ アーキテクチャ：25層の純粋な精密さ

ATLASのアーキテクチャは、頭から足までをカバーする25の独立した事前定義された層（またはグループ）に基づいています。各層はリアリズムと最大限の詳細に焦点を当てて開発されました：

メトリック	値	意義
層の数	25	すべてのフィギュアの[詳細]を完全かつ重複なしに制御
合計用語数	~993	各カテゴリ内での高い選択肢（髪型：150種、色：85種）
理論的変化数	$\mathbf{\approx 3.93 \times 10^{41}}$	この膨大な組み合わせ数により、同一のベースフィギュアの生成を効果的に防止

互換性に関する注意： このプロンプトは、Z Image Turbo（ZIT）の冗長性問題を克服するために特別に開発されました。詳細な構成のためトークン数は多いですが、初期テストでは同一フィギュアを頻繁に生成する傾向を効果的に軽減できることを示しています。ただし、これはテスト版であり、すべてのモデルがすべての変化を100％実装できるとは保証できません。

💡 COPS_MORPHO_FEMME_ATLASの使い方

このアトラスの主な利点は、ワイルドカード使用にあります：

1. ランダムベースフィギュア（推奨）： 完全なプロンプト文字列（{...|...|...}構文ファイル全体）をジェネレーターのプロンプトフィールドに貼り付けます。ジェネレーターは25のグループからそれぞれ1つの用語をランダムに選択し、ユニークなフィギュアを生成します。手動で選択する必要はありません！

2. ターゲット制御： 逆に、非常に具体的なフィギュアを思い描いている場合は、25層の用語を手動で選択することもできます。

🛠️ コミュニティによるカスタマイズと修正

これはバージョン1.0であり、それぞれのユーザーに好みがあるため、このプロンプトは完全にモジュール化されています。

• プロンプト全体のテキストを大規模言語モデル（例：ChatGPTやGemini）にアップロードし、AIに層とその変化数の概要を作成するよう指示できます。

• その後、不要な層（例：「体毛」や「足」）を削除するようAIに指示できます。

• さらに、衣装や背景用に独自の層（例：{衣装：レザージャケット | ミニドレス | Tシャツ}）を追加することも可能です。

純粋な解剖学の実験を楽しんでください！あなたの成果を楽しみにしています。