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[逃跑的韭菜🇺🇸 @quaintlotus142]

为什么绝大多数中国人接不住真诚和善良？

我移民以后这些年越来越有一种强烈的感��：

中国人，是真的接不住真诚，更接不住善良。

不是因为别人对中国人🇨🇳不好。

恰恰相反，很多时候，正是因为别人太善良了。

我刚来美国的时候，见过不少早年来美的福建老移民，他们刚出来时确实苦。语言不会，没钱。很多美国人看他们可怜，吃饭、做生���的时候，会多给一点小费，$50，$100，美国人民给得非常大方。

结果你猜有些人背后怎么说那些慷慨故意给多小费的美国人？
他们洋洋得意充满轻蔑地说人家：鬼佬傻。”“鬼佬数学不好。”

我第一次听到这种话的时候，最难受的不是那几十块钱。

而是感到彻骨的心寒：人家给你的，是善意。你却把他们的善意当成傻逼。

这是一种非常可怕的思维方式。

别人厚道，中国人觉得他们傻逼；别人守规矩，中国人觉得他们死板；别人信任你，中国人就开始得寸进尺想着怎么钻空子占更多便宜。

别人愿意让一步，中国人想的是还能不能再占一点。

久而久之，善良的人总吃亏 ，也会学会不给了，越来越不信任你们中国人了。

最近很多在日中国人因为日本的新移民政策气得跳脚。

因为日本2025年确实大幅收紧了经营管理在留资格，导致很多真正守规矩的人，被殃及池鱼。

但我们换个位置思考，假如你是普通日本人：

你可以理解一个中国人刚移民的时候穷，生存压力大，偶尔想找便宜。

可为什么有些人后来已经赚到钱了，饭店生意很好，房子也买了，日子早就过起来了，还是每天琢磨怎么少交一点税、少付一点钱、再钻几个空子，把便宜占尽？

这就已经不是穷了。这是习惯。

更准确地说，是一种只要我占到了便宜，我就是“聪明”“智慧”“本事大”，至于规则是谁维护的、公共服务谁付钱、信任是谁建立的，不重要。

并且中国人身上这种“便宜占尽，绝不为创造好的社会出一分钱和力”“只take绝不share”的意识，还不仅仅只存在于移民制度当中。

它也存在于中国人与人的关系里。

你们的人生中有没有碰到过这样一类“朋友”：

他生日，你送他一部iPhone，转头到你生日的时候，他随手送你一盆自家分枝插活的盆栽。

你敞开心扉充满善意，他第一时间上下一打量，先看你能对他有什么用，你具备什么样的功能性。

你跟他私下说的话，他转头就转述给他人。利用你的话，来达成他的某种目的。

他曾经帮过你一次忙，往后几十年，不停跟你提起他帮过你，然后用这一次帮助，让你用一辈子还他的恩。

你送他的东西，他转身借花献佛送给别人做了人情。

当这些事情发生以后，你开始疏远他保持距离收回你的善意，最后反倒被他倒打一耙颠倒黑��成了“你怎么这么计较”“朋友怎么能这样”。

这和钻制度漏洞，本质上非常像。

都是把别人的善意，当成一块没有产权的公共资源。能拿一点是一点，能多占一点是一点，拿久了，甚至会觉得这是自己应得的。

最可悲的是，这种人往往还会在内心深处嘲笑你，觉得你给予的善意真诚就是笨。

可他们很少想一件事：

一个社会为什么愿意给陌生人善意？
为什么有人敢先信任你？
为什么有的国家和制度愿意给一个外国人创业、居留、发展的机会？

因为这个社会和这类人默认：大多数人拿到善意以后，会把善意接住，而不是把它当漏洞得寸进尺再进一步。

一旦这个默认被一次次消耗，最终出现的结果一定是：移民政策收紧，曾经的信任收回。

然后守规矩的人也跟着遭殃。
很多人说：“中国人苦。”

有些苦当然是真的。是战争、贫困、时代、制度造成，都是真的。

但是还有一些苦，是一个群体里的绝大多数人几千年来，一点一点给自己和后来人攒下来的。

前人占一次便宜，后人多填一张表。
前人钻一次漏洞，后人多过一道审查。
前人把别人的善良当傻，后来的人就再也收不到那份善良。

到最后善意收回政策收紧，这群人又问：

为什么你们要变心？
你们以前都愿意给我们的信任和东西，为什么现在不愿意再给了？

这时候，我也想问问他们：信任是天上掉下来的吗？

别人第一次善待你，那叫善良。
第二次还愿意信你，那叫信用。
如果你每次拿到的东西，都只想着怎样再多占一点，那么总有一天，别人会把那扇信任的门给关上。

而这群中国人此时还站在门外抱怨：

他们怎么突然变坏了？不想再给我们东西了？

其实不是别人突然变坏了。

是善良被透支完了。

[あぎ @agi_aibusi]

【GPT Image 2.5でドローンショット】
好きなキャラの静止画1枚が
迫力あるドローン映像に変わる

キャラ画像を添付するだけで
足元から顔までの撮影ルートを一撃で描画
・元のキャラや背景を維持
・難しいカメラワークも線で可視化
・Seedanceに渡してそのまま動画化

コピペOKのプロンプトはツリー⇩
※AIビジネスの最先端情報は固定ポストから配布中

[黑澀會投資觀察 @cha747888]

你们哪些官场秘籍都弱爆了，差远了，比起下面这篇官场秘籍都可以甩了，花钱请人丢到3里外去。

别不服气，认真通读全文，我不信你不谢我！
遗憾的是，当年的我懵懂无知，看了还嗤之以鼻，简直错过一个正厅级的机会。如果当年读懂了，现在怎么可能在网上与大家相见。想见我，一般人根本没机会，要么要经过楼层保卫和秘书的允许。要么要经过管教干部的允许！

这封“教儿子官场逻辑”的信，是江苏省建设厅原厅长徐其耀写给儿子的信。他2000年因贪污受贿被���捕，侦查材料里发现了这封信。也被称作“官场金科玉律”。

孩子：你的来信我已收到，对你在大学里的表现，我很欣慰，你要再接再厉。既然你选择了一定要走仕途这条路，你就一定要把我下面的劝告铭记在心：不要追求真理，不要探询事物的本来面目。把探索真理这类事情让知识分子去做吧，这是他们的事情。要牢牢记住这样的信条：对自己有利的，就是正确的。实在把握不了，可简化为：上级领导提倡的就是正确的。
不但要学会说假话，更要善于说假话。要把说假话当成一个习惯，不，当成事业，说到自己也相信的程度。妓女和做官是最相似的职业，只不过做官出卖的是嘴。记住，做官以后你的嘴不仅仅属于你自己的，说什么要根据需要。
要有文凭，但不要真有知识，真有知识会害了你。有了知识你就会独立思考，而独立思考是从政的大忌。别看现在的领导都是硕士博士，那都是假的。有的人博士毕业就去应招公务员走向仕途，那是他从读书的那天起就没想研究学问，肯定不学无术。记住，真博士是永远做不了官的。
做官的目的是什么？是利益。要不知疲倦地攫取各种利益。有人现在把这叫腐败。你不但要明确地把攫取各种利益作为当官的目的，而且要作为唯一的目的。你的领导提拔你，是因为你能给他带来利益；你的下属服从你，是因为你能给他带来利益；你周围的同僚朋友关照你，是因为你能给他带来利益。你自己可以不要，但别人的你必须给。记住，攫取利益这个目的一模糊，你就离失败不远了。
必须把会做人放在首位，然后才是会做事。这里的做人做事你可别理解为德才兼备的意思。这里说的做人，就是处关系。做事是实际工作，这点会不会都无所谓。做人就是把自己作为一个点编织到上下左右的网中，成为这个网的一部分。记住，现在说谁工作能力强，一点都不是说他做事能力强，而是指做人能力强。
我们的社会无论外表怎样变化，其实质都是农民社会。谁迎合了农民谁就会成功。我们周围的人无论外表是什么，骨子里都是农民。农民的特点是目光短浅，注重眼前利益。所以你做事的方式方法必须具有农民特点，要搞短期效益，要鼠目寸光。一旦你把眼光放远，你就不属于这个群体了，后果可想而知。要多学习封建的那一套，比如拜个把兄弟什么的，这都不过分。
要相信拍马是一种高级艺术。千万不要以为拍马只要豁出脸皮就行……拍马就是为了得到上级的赏识。在人治的社会里，上级的赏识是升官的唯一途径，别的都是形式。
所有的法律法规、政策制度都不是必须严格遵守的，确切地说，执行起来都是可以变通的。法律法规、政策制度的制订者从没想到要用这些来约束自己，而是想约束他人。但你要知道，这些不是人人都可以违反的。什么时候坚决遵守，什么时候偷偷违反，让谁违反，要审势而定，否则宽严皆误。
以上这些都是做官的原则。现在要仔细想想，如果你真能逐条做到，你就能一帆风顺，如果感觉力不从心，就马上另外选择职业吧。

怎么样？读了是不是先是义愤填膺，然后是醍醐灌顶，最后是后背发凉！
官场里全是这样的所谓“明白人”，中国的好日子都被他们过了，剩下全是苦日子。
是不是只想骂人，骂吧，别憋坏了身子

[AYi @AYi_AInotes]

所有 AI 公司，最终都会变成支付公司。
金融科技专家 Simon Taylor 这句话绝不是随口造梗，实际上是把扎克伯格最新访谈里的阳谋，直接抽离到了整个软件工业的终局层：

很多人还在讨论 20 刀一个月的 ChatGPT 会不会涨价，

扎克伯格在 Alex Heath 的播客里，已经极度坦诚地交代了那个残酷的财务现实：
靠卖会员或者挂广告，根本填不平“给每个人配一台 7×24 小时云端电脑”的恐怖算力黑洞。

看懂 Meta 刚发布的个人 Agent 产品 Muse，你会发现它从底层就不是聊天框：
它给每个用户分配一台独立的 Linux 虚拟机、真实浏览器环境、凭证库、每周烧掉约 1 亿 Token。
如果按传统方式按字数收费，没有任何普通人消费得起；

所以小扎选了一条极其狠辣的商业路径：Commerce Model（商业抽成模型）。

它帮你砍掉账单、在二手市场自动上下架商品、处理复杂的跨平台交易，
用户感觉几乎是免费的，而 Meta 坐在那笔被创造出来的交易中间，向商家抽极薄的一刀。
这不再是“卖智能”，而是把大模型做成了对真实经济活动征税的基础设施！

回头看整个���联网平台演化史，几乎所有超级巨头都在重复同一条必经之路：
Niche（垂直切入） $\to$ Commerce（商业交易） $\to$ Payments（支付结算）。
• 搜索最终变成了 Google 购物与竞价；
• 社交最终长成了微信支付与小程序生态；
• 苹果的 iOS 最终变成了不可动摇的 30% 苹果税。

今天的 AI Agent 只是把这条路走得更决绝：
一旦一个 Agent 能够自己比价、自己下单、自己处理退款纠纷、甚至替你打理小生意，
这家 AI 公司就不再是一个写算法的软件商，它在物理上直接变成了新一代的清算中心——
钱包、风控、授信、争议仲裁、资金划转，全部在它的网络里发生。

纯卖模型的公司，宿命是越卷越薄的自来水管道；
而真正能活成万亿帝国的平台，
必须同时��有三样东西：
能在浏览器里做脏活的「行动层」、用户敢把银行卡和密码交出来的「信任层」、以及资金必须穿流而过的「结算层」。

广告抽的是注意力税，订阅抽的是使用权税，
而把手伸进真实世界的 Agent，抽的是无可辩驳的“结果税”。

时代最暴利的密码早已明牌了：
谁先把 Agent 做成一个能稳定碰钱、替人结账的系统，
谁就不再是一家科技公司，而是下一座统治物理世界的隐形金融帝国。

[AI探路者Tim @AIExplorerTim]

想象一下，你最丑的一张照片，几秒钟就能变成专业级艺术作品！

更神的是，ChatGPT 6 Astra 能做到这点，而且不会改变你原本的面部特征。

下面这 6 条指令（Prompts）能让你用对这项能力，用法如下：

1. 打开 ChatGPT。
2. 让它启用图���生成功能（imagegen skill）。
3. 选择 GPT-6 Astra。
4. 复制粘贴下面的指令。

[Simply Ray @kingofdairyque]

AI slop looks generated. Realism feels remembered.

Made with Seedance 2.5

Create a 30-second, 1080p, 16:9 ultra-realistic live-action home video of a naturally beautiful adult Korean woman in her early 20s spending a warm late-summer afternoon with her friend in an older Seoul neighborhood.

The video should feel like a genuine early-2000s consumer DV recording—not a commercial, music video, or staged production. Keep everything simple, attractive, spontaneous, and believable.

MAIN SUBJECT & CONTINUITY
Long dark-brown hair worn down with a soft natural wave, minimal makeup, realistic skin texture, relaxed expressions. She wears a fitted white short-sleeve top, light-blue straight-leg jeans, white sneakers, a small dark-brown shoulder bag, and a delicate silver necklace. Keep her face, hairstyle, outfit, accessories, body proportions, and the same bottled drink perfectly consistent throughout.

LOCATION
A quiet older Seoul residential neighborhood: narrow concrete streets, small apartment buildings, brick walls, potted plants, parked bicycles, utility poles, overhead wires, a tiny convenience shop, and shaded walkways. No landmarks, recognizable brands, advertisements, or commercial activity.

VISUAL STYLE
Authentic handheld DV footage with natural camera shake, imperfect framing, autofocus breathing, occasional exposure changes, soft digital detail, faded colors, mild video noise, natural motion blur, and occasional accidental zooms. The friend filming should react naturally. No stabilization, drone shots, gimbal movement, slow motion, beauty filters, or polished cinematic look.

STORY — 30 SECONDS

- 00:00–00:05: She leaves her apartment, adjusts her bag, notices the camera, and smiles. Her friend follows casually.
- 00:05–00:10: She buys a cold bottled drink, presses it against her cheek, laughs at a camera zoom, and says, “It's so hot today.”
- 00:10–00:15: They walk down a quieter street. A bicycle passes, she steps aside, then smiles back at the camera as a breeze moves her hair.
- 00:15–00:20: She sits on a low wall beside an apartment garden. Her friend points out a tiny leaf in her hair. She removes it and laughs.
- 00:20–00:25: They walk again. She briefly takes the drink from her friend, takes a sip, gives it back, and smiles toward the camera.
- 00:25–00:30: At her apartment entrance, she waves and says, “See you tomorrow.” She walks inside. The friend keeps filming for one second as the door closes, then the footage abruptly cuts to black.

AUDIO
Natural location audio only: footsteps, distant traffic, bicycles, summer insects, apartment ambience, shop refrigerator hum, bottle movement, leaves, and quiet neighborhood voices. Natural dialogue only. No music, narration, artificial sound effects, subtitles, captions, logos, watermarks, or random text.

REALISM
Natural walking, sitting, drinking, hair movement, and hand gestures. No exaggerated acting, identity drift, outfit changes, distorted hands, extra fingers, duplicated people, teleportation, CGI appearance, or impossible physics.

FINAL FEEL
Simple, pretty, and real. Like a random personal video discovered years later nothing dramatic happened, but it somehow feels like a real memory.

[huangserva @servasyy_ai]

最近好多朋友问我 AI 短剧剧本的工作流用什么？
统一回复：shuohao-skills，我现在的主力就是它。

丢一本小说进去，出来的是一整套能直接开工的制作素材。
不仅仅"帮你想想创意"，更是大纲、人设、美术、剧本、分镜全链路落地。
Claude Code 和 Codex 上都能跑。

五个 skill，按顺序：

1️⃣ novel-outline
小说 → 短剧大纲五件套：改编说明、人物表、爽点表、分集梗概、资产清单。14 道质量门脚本自动检查，还有体检模式，可以先诊断再动手。

2️⃣ novel-characters
角色设定集：人物画像、形象提示词、音色提示词、角色设定图。会自动读大纲预填人物表，不用再手抄一遍。

3️⃣ novel-art
美术设定集：场景 + 叙事道具，带一致性锚点、光照与状态变体、尺度参照。11 道质量门。这一步做扎实了，后面出图才不会"每张都像不同的剧"。

4️⃣ novel-script
剧本：场次 + 节拍流。每集时长按语速确定性折算，不靠拍脑袋；台词本按角色聚合并附音色提示词，直接喂 TTS。10 道质量门。

5️⃣ novel-storyboard
分镜：段 → 分镜 → 分镜图，每镜 2–5 秒。MiniMax H3 提示词逐字对账，分镜图拿设定图当参考保证一致性，最后一键导出投产包。17 道质量门。

几个我很在意的点：

▸ 流程是收敛式的：大纲定框架，人设 / 美术 / 剧本可以来回迭代，分镜只做最终输出。改一处不会把整条线搞乱。
▸ 每个 skill 自包含，能单独跑。
▸ 零 npm 依赖，Node 18+ 就行。本地自测不用调模型、不用 API key。
▸ 报告中英双语，五段还能合成一个带导航的单页。

GitHub：https://t.co/ndeN45YyWn

[Md Ismail Šojal 🕷️ @0x0SojalSec]

The best Top 5 frontier level local models you can now run at your home.

1. Qwen3.8-27B : best local default.
Dense 27B, vision, 256K, SWE-Pro 61.7. Fits 16–24GB at Q4.

- https://t.co/5aCOXzSIm4

2. Qwen3.8-Flash-Next : best if you have 75–128GB.
125B & 51B n-gram, 6B active, Stronger agents than 27B. Needs fat RAM.

- https://t.co/1ceCNH99I7

3. GLM-5.3-Flash : home frontier coding.
320B/18B active, MIT, multimodal, Heavier than Flash-Next.

- https://t.co/DDGUC9efzn

4. Ornith-1.5-35B-A3B : fast local agents
35B total/ 3B active, Tool-calling + coding, Fits 16–24GB mid-quant.

- https://t.co/b5osF14Qwk

5. Qwen3.5-9B/Gemma 4 12B : 8GB daily for simple tasks. runs well on RX 570 + 16GB RAM.

- https://t.co/nvIMoo42BN
- https://t.co/V03A1hwthr

If you have 8–24GB, grab Qwen3.8-27B.
If you have 128GB, then talk Flash.

[AYi @AYi_AInotes]

🎨 2000+ DESIGN.md 完整设计库与使用指南自取 👇

1️⃣ 核心包含内容：
- 涵盖品牌：Linear（极简工程风）、Notion（温润极简）、ElevenLabs（前沿科技感）、Stripe、Lamborghini 等 2,000+ 款
- 单文件规范：Color Tokens / Typography / Spacing & Layout / Component Styles / Do's and Don'ts 规则清单

2️⃣ 三步极速落地：
① 挑风格：在库里挑选最贴合你产品气质的设计文件（如 linear.design.md）
② 放根目录：直接复制或拖入你项目的根目录，重命名为 DESIGN.md
③ 下指令：跟 Claude Code / Cursor / Codex 说：「根据根目录的 DESIGN.md，重构当前页面 UI 或生成新组件」

3️⃣ 高阶复利技巧：
- 在 CLAUDE.md 里加一行：`UI development must strictly follow rules in ./DESIGN.md`，彻底把大厂审美固化为 Agent 的长期记忆。

🔗 免费资源库地址与仓库索引自取：
- 完整设计系统库：https://t.co/d5dO2PM1U1 / getdesign.md
- 开源仓库：awesome-design-md (GitHub)

https://t.co/v4SpXelEt4

[Sandro @pupposandro]

Excited to announce that Lucebox engine now serves Qwen3.8-27B on a single AMD Radeon AI PRO R9700 (32 GB, RDNA4) with the DFlash2 block-diffusion drafter from z-lab:

- up to 227 tok/s on code
- 208 tok/s HumanEval average
- math at 133 tok/s
on an off-the-shelf quant that matches an 8-bit reference on HumanEval and GSM8K.

And it is lossless: greedy verification commits only tokens the model itself would produce, so the drafter changes how fast you get the answer, never what the answer is.

Full breakdown in the article below👇

[Unsloth AI @UnslothAI]

Qwen3.8-Flash can now be run locally! 🔥

The 125B MoE model outperforms Claude-Opus-4.6 (Max).

Run on 75GB RAM via Unsloth GGUFs.

Qwen3.8-Flash-Next enables CPU RAM / unified mem setups to deliver near VRAM speeds.

Guide: https://t.co/LLMclyJTeL
GGUF: https://t.co/vXkjO3W0fj

[Framer 🇱🇹 @Framer_X]

This is the best Seedance hack ever.

You can convert any 16:9 video to 9:16 with just one prompt.

Meaning you can repurpose all your horizontal videos as vertical IG Reels, YouTube Shorts, or TikToks 🤯

Prompt below 👇

[Àshàké(not Ololade)❤️ @Molayoo_]

ChatGPT can now edit your photos like a professional photographer.

Here are some prompts you can use:

[pxeeww @PXeeww]

#Codex
最近熬了几个通宵，记录一点 Codex 的使用心得

1. 关于子智能体的灵活使用，新开 Codex 对话输入："读取我的所有项目，帮我建立一个15 人以内适合我的持久子代理团队，团队成员明确他的职责，并且指定每个成员使用的模型和推理级别。当团队建立后，编辑全�� agents.md，告诉他我的每个对话根据需求可以自动判断启用团队子智能体。最后输出团队人员名称、职责、模型与推理级别，输出全局 agents.md 的链接，输出团队文件夹的链接，方便我自行查看”。
这个能让任意模型对话的情况下，自动判断使用合理的子代理并行工作，结果是速度快完成度高还省 Token，要注意的是有可能会给某些角色分配gpt-5.3-codex-spark模型，这个需要手动改，因为gpt-5.3-codex-spark额度太少了，几次工作就没了，然后会不停的出错。

2. 项目快速迭代期或线上调试期，codex 花大量精力做安全、边界、门禁、复杂测试体系、生产级加固……我曾经一个任务 codex 做了 17 个小时才结束，估计 15 个小时都是在打转修复，临时解决方案：
在对应的项目中打开新对话输入：“我的项目目前是“线上内测与功能快速迭代”时期，当前工作的核心职责是快速开发整套系统工作流程、打通基础功能、完善算���效果与运行链路、完善 ToB/C 端 API 接口，并把这些能力部署到线上内测环境。所有工作必须围绕这一职责安排时间，不得主动把工作重心转向网络安全专项、全面生产加固或复杂测试工程，将你认为必要的深度测试、安全扫描、网络安全等工作计入备忘文档，每次完成对话的工作后都需要更新备忘文档。你自行利用对话与记忆判断项目的成熟度达到需要关注以上被边缘化的内容时在对话中提醒我：“项目应该进入下一阶段，应该更新 agents了”。将以上内容标准化后写入项目级 agents.md，然后将项目级 agents.md链接发给我，我会再次审核”
这个因项目而异，工作重心与边缘化事件让你的 codex 帮你写，拿我这个发给他做参考就行，记住这个一定是项目级的，不是全局级的。

3. 一定要善于利用“侧边聊天”的功能，右上角打开右��栏就会看到侧边聊天的选项，这个可以看作是主对话的临时子智能体，只不过是有人工控制，我经常用到的对话是“看看主对话是不是跑偏了，如果偏离了主线任务，帮我纠正”，“告诉主对话，热加载 agents.md”，“看看主对话的工作做到什么程度了，预计还有多久结束”，“看看xxx对话，他有没有激活子智能体，每个子智能体的职责是什么，使用了什么模型，你有什么建议来优化子智能体团队的职责或者模型与推理级别”等等
侧边聊天最大的好处是不会污染主对话，这个应该挺重要的。

[Jack @Tech_Rose1]

I DON'T UNDERSTAND WHY PEOPLE DON'T USE GROK FOR CRYPTO.

MOST TRADERS ARE LOOKING AT CHARTS FROM 3 MONTHS AGO.
GROK ANALYZES REAL-TIME SENTIMENT ON X TO ANTICIPATE TOMORROW.

HERE ARE 8 PROMPTS TO FIND THE NEXT 10X GEM:

[M. Asif @meAsifAi]

To keep a character consistent in AI video, you need a character sheet of the face. If the face is too small in the character sheet, the AI starts drifting and changing the face during video generation. So I built this prompt to generate close-up head shots only, no full body, so the model gets maximum facial detail to lock onto.
Prompt:

Using the attached photo(s) as the exact identity and outfit reference, create a single high-resolution character reference sheet image on a seamless plain light-grey studio background, arranged as a clean grid of six panels in two rows, all panels evenly lit with soft neutral studio light and no shadows on the background.

TOP ROW — three full-body outfit panels of the same person's body and clothing, shown WITHOUT the head: the neck and everything above it smoothly faded out into the background so only the outfit and body are visible. Panel 1: straight front view, head-to-shoe, arms relaxed at the sides, every garment detail visible exactly as in the reference — fabric, color, stitching, buttons, collar, sleeves, cuffs, trouser and footwear, plus any watch, rings or accessories. Panel 2: straight back view, head-to-shoe, same outfit from behind, showing the back cut of the garments and footwear heels. Panel 3: side profile view, head-to-shoe, showing the side drape and fit of the outfit.

BOTTOM ROW — three close-up head-and-shoulders portraits of the same real person's face, identical facial identity in all three, matching the reference photo exactly — same skin tone and texture, same hairstyle and hair color, same facial hair, same eye color, same facial marks. Panel 4: straight front view, neutral calm expression, eyes to camera. Panel 5: three-quarter left view, soft natural expression. Panel 6: right side profile view, neutral expression.

All six panels photorealistic studio photographs of the same single person, consistent scale within each row, sharp focus throughout, natural skin and fabric texture, shot on a full-frame camera with an 85mm lens, even softbox lighting, crisp and clean like a professional film production wardrobe and casting reference.

[Awa K. Penn @TawohAwa]

🚨BREAKING: ChatGPT can now fix your photos so well people will think you hired a pro.

It keeps your face and your identity the same.

Here are the 5 prompts:👇

[LOOPY @VibeEverything]

사용한 모델: Nano Banana Pro

[프롬프트]
Create a photorealistic three-panel character reference sheet based strictly on the uploaded reference image. The uploaded image is the single source of truth for identity, age, facial structure, hairstyle, body proportions, skin tone, clothing design, fabric, colors, and accessories. Do not redesign or reinterpret.

LAYOUT — Horizontal landscape composition, read left to right, arranged as three vertical panel areas of equal height and equal width. All three panel areas must have exactly the same width, each occupying one third of the total image width. The first two panels are full-body views, and the third is a face / upper-body close-up. The three panel areas must form one continuous, seamless composition with no visible divider lines, borders, frames, gutters, gaps, spacing, or changes in the background between panels.

PANEL 1 — FULL-BODY FRONT VIEW (HEAD OMITTED)
Standing straight in a neutral pose, arms naturally at the sides, facing directly toward the camera. The outfit is fully visible from the neckline down to the footwear. First establish the figure at exactly the same full-body scale and framing as in Panel 2, then omit only the head area above the neckline, leaving normal empty space where the head would have been. No decapitation effect, no wound, no severed neck, no surrealism, and no anatomical damage — a clean character-design presentation in which the head information has been intentionally removed. Never enlarge, zoom, reframe, shift, or re-crop the body to compensate for the missing head.

PANEL 2 — FULL-BODY REAR VIEW
The exact same character seen from directly behind, in the same neutral pose, arms at the sides. Clearly show the back silhouette, the hairstyle from behind, the garment construction and seams, the lower-body garment, and the footwear, exactly as in the reference.

PANELS 1 & 2 — SCALE-LOCKED
Shot consecutively as if from a tripod that never moved: identical focal length, camera height, camera distance, subject scale, and lighting. Identical on-screen shoulder width, torso length, leg length, shoe size, shoulders-to-floor distance, and side margins. Both figures share one identical horizontal ground baseline and one identical horizontal shoulder line, and each figure occupies the same percentage of the panel height. No zoom, crop, vertical shift, or difference in body size between them. Near-orthographic, technical feel with minimal perspective distortion.

PANEL 3 — FACE / UPPER-BODY CLOSE-UP
Head-and-shoulders portrait of the exact same character, cropped from the upper chest upward. Turn the head slightly to the subject’s right, creating a subtle three-quarter angle while keeping the face mostly toward the camera. The subject’s left cheek and left side of the face must be visibly more exposed than the right side, with the nose pointing slightly toward the subject’s right rather than straight at the camera. Keep both eyes clearly visible and maintain direct eye contact with the camera. Do not use a perfectly frontal, symmetrical face angle. Maintain a serious neutral expression. Keep the entire head, hairstyle, chin, and hair outline fully inside the frame with a small amount of space above the hair. Preserve the exact identity, age, facial structure, hairstyle, skin texture, wrinkles, and natural asymmetry of the  reference.

CONSISTENCY
Identical character identity, age, skin tone, hairstyle, body proportions, wardrobe (every garment, its cut, and all accessories exactly as in the reference), fabrics, colors, lighting, and color grading across all three panels. This is a technical visual reference / costume documentation sheet, not a creative reinterpretation.

BACKGROUND
Neutral mid-grey (#808080) seamless background extending continuously across the entire image without any interruption or panel separation. Identical background color and brightness across all three panel areas.

LIGHTING & RENDER
Clean soft even lighting, large diffused key light with gentle fill, soft natural shadows, no harsh highlights, true-to-life skin tones, neutral white balance, minimalist high-fashion editorial look, polished modern professional model-sheet aesthetic, shot on a full-frame camera with an 85mm lens, deep controlled depth of field with the entire figure in focus, crisp tack-sharp detail, high dynamic range.

NEGATIVE
No text, labels, typography, logos, measurements, props, furniture, environmental objects, decorative graphic design, divider lines, borders, frames, gutters, panel gaps, or visible seams between panels. No unequal panel widths, and no panel wider or narrower than the others. No rim light, colored lighting, harsh spotlight, or theatrical lighting.

[Liam Holt @liam_holt7]

AI: No Longer a Promise, But Your Reality. 🤖🔥

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