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MuziGeek/selective-train-motion

Reestiliza una fotografía suministrada como tránsito selectivo en movimiento / 车流静止主体. Utiliza este método visual específico preservando los sujetos observados y la estructura.

¿Qué es selective-train-motion?

Esta habilidad transforma una fotografía en una imagen de "tránsito selectivo en movimiento", donde el sujeto principal (persona u objeto) permanece nítido y perfectamente enfocado, mientras que el fondo se desdibuja horizontalmente para simular un efecto de movimiento vehicular. Es útil para lograr un estilo visual dinámico y cinematográfico sin perder la identidad del sujeto ni las relaciones espaciales. Funciona con herramientas de edición de imágenes que admitan imágenes de referencia, como editores de IA generativa, y se basa en un conjunto de reglas de preservación y un archivo de receta (recipe.yaml). El proceso incluye análisis de la imagen de entrada, aplicación de cambios de medio, composición, textura, paleta, iluminación y detalle, y verificación final para asegurar que se respeten las restricciones de preservación (como el recuento de sujetos, la identidad reconocible y las relaciones espaciales) y se eviten elementos no solicitados. La habilidad está diseñada para escenas nocturnas y evita la invención de sujetos o artefactos.

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Documentación

车流静止主体 · Tránsito selectivo en movimiento

Convierte el sujeto de la foto en un sujeto estático en medio del tráfico, con el fondo en movimiento horizontal y los bordes del sujeto y su rostro nítidos. Conserva la identidad reconocible y las relaciones espaciales principales.

Un sujeto nítido y estático contrastado con un movimiento de tránsito lateral solo en el fondo. Mantén a la persona original o al objeto principal perfectamente nítidos mientras estiras solo el fondo en movimiento existente en estelas horizontales coherentes.

Este método está adaptado de las instrucciones con licencia MIT de los colaboradores de gptimage25.ai. La autoría original, la fuente y las modificaciones se registran en provenance.json; la licencia upstream completa y los avisos de copyright se conservan en LICENSE-THIRD-PARTY.txt.

Atribución original: Copyright (c) 2026 colaboradores de gptimage25.ai Adaptado por MuziGeek de los colaboradores de gptimage25.ai; la atribución de la publicación original se conserva donde la colección la proporciona.

Análisis de entrada y preservación real

  1. Lee la imagen original proporcionada por el usuario; si no hay ninguna imagen disponible, solicita una. No uses los ejemplos de este repositorio como sustituto de la entrada del usuario.
  2. Observa el sujeto, la identidad, la cantidad, las conexiones, las occlusiones, la iluminación y el encuadre de la imagen original. Según las restricciones de preservación y los límites geométricos de esta habilidad, distingue lo que debe conservarse y lo que está explícitamente permitido transformar. Las descripciones de las muestras no deben tomarse como hechos de la entrada del usuario.
  3. Utiliza una herramienta disponible que admita la edición con imágenes de referencia, usando la imagen original como entrada de edición. Primero describe el sujeto observado, luego combina los mecanismos a continuación y los de recipe.yaml en orden; el nombre de la herramienta no es una dependencia que deba instalarse.
  4. Por defecto, conserva la proporción de la imagen original; ajusta la composición o la geometría solo según lo solicite el usuario y lo permita explícitamente esta habilidad. La proporción 4:5 de la receta es la proporción predeterminada de las muestras del catálogo, no una autorización para recortar sujetos que deben conservarse.
  5. Compara el resultado con la entrada y corrige solo los problemas encontrados; no cambies la identidad ni añadas elementos irrelevantes para realzar el estilo. Distingue entre las comprobaciones visuales completadas y los efectos no verificados.

Análisis de entrada y preservación (original)

  1. Inspecciona la imagen proporcionada; solicita una imagen solo cuando no haya ninguna disponible. Nunca sustituyas un ejemplo del repositorio por la entrada del usuario.
  2. Inspecciona los sujetos reales, la identidad, el recuento, las uniones, las superposiciones, la iluminación y el encuadre. Distingue los atributos preservados de las transformaciones explícitamente permitidas utilizando las reglas de preservación y geometría de esta habilidad; las descripciones de las muestras no son hechos sobre la entrada del usuario.
  3. Utiliza una herramienta de edición de imágenes de referencia disponible. Combina los hechos observados con los mecanismos ordenados en recipe.yaml; su etiqueta de familia de modelo no requiere un script de instalación.
  4. Mantén la proporción de entrada por defecto; cambia la composición o la geometría solo según lo solicite el usuario y esté expresamente permitido a continuación. La proporción 4:5 de la receta es un valor predeterminado de muestra del catálogo, no un permiso para recortar sujetos protegidos.
  5. Compara la salida con la entrada y corrige los fallos observados. Informa solo las comprobaciones visuales realmente completadas; un estilo más fuerte no debe anular la integridad de la identidad o la escena.

Mecanismo de estilo

  • Convierte el sujeto de la foto en un sujeto estático en medio del tráfico, con el fondo en movimiento horizontal y los bordes del sujeto y su rostro nítidos. Conserva la identidad reconocible y las relaciones espaciales principales.
  • Características distintivas: sujeto nítido, fondo desenfocado horizontalmente, bordes de oclusión correctos.
  • Anclaje medio: Un sujeto nítido y estático contrastado con un movimiento de tránsito lateral solo en el fondo.
  1. medio — Un sujeto nítido y estático contrastado con un movimiento de tránsito lateral solo en el fondo.
  2. composición — Mantén a la persona original o al objeto principal perfectamente nítidos mientras estiras solo el fondo en movimiento existente en estelas horizontales coherentes.
  3. textura — Respeta las occlusiones en primer plano y los puntos de apoyo; el desenfoque no debe manchar caras, manos ni flores.
  4. paleta — Utiliza una paleta controlada adecuada al medio solicitado; conserva los colores fuente identificativos siempre que el mecanismo lo permita.
  5. iluminación — Mantén la iluminación internamente coherente en toda la imagen editada, con sombras de contacto apropiadas para el medio solicitado.
  6. detalle — Conserva el recuento de sujetos fuente, las aberturas esenciales y la anatomía conectada; no elimines ningún detalle identificativo a menos que la transformación permitida lo requiera.
  7. acabado — Entrega una imagen finalizada en la proporción de aspecto de entrada, sin paneles de comparación, nuevas inscripciones, logotipos, marcas de agua ni un marco externo.

Restricciones de preservación

Aplica las siguientes restricciones a los hallazgos de la observación real de la entrada; la lista no autoriza a inventar elementos que no están presentes en la imagen.

  • Recuento de sujetos fuente, identidad reconocible, postura principal y anatomía conectada, sujeto a la transformación explícitamente permitida.
  • Aberturas esenciales, uniones y relaciones de primer plano a fondo.
  • El sujeto principal completo dentro del encuadre de entrada; sin recorte accidental.

Ámbito de aplicación y límites geométricos

  • Aplica a: escenas nocturnas.
  • Aplica a: noche.
  • Cambia solo el medio, la superficie o la iluminación explícitamente especificados; mantén el recuento de sujetos, la identidad reconocible, la postura, las aberturas esenciales y las relaciones espaciales.
  • Los cambios estructurales no permitidos explícitamente quedan fuera de este estilo. No interpretes estos métodos como una autorización para reproducir a un artista, marca u obra existente.

Exclusiones

  • Personas inventadas, extremidades adicionales, sujetos principales duplicados o anatomía desconectada.
  • Logotipos no solicitados, escritura decorativa, marcas de agua o afirmaciones técnicas fabricadas.
  • Un filtro genérico que no implemente el mecanismo físico u óptico especificado.

Aceptación

  • El fondo se mueve horizontalmente, los bordes del sujeto y el rostro se mantienen nítidos. Respeta las occlusiones en primer plano y los puntos de apoyo; el desenfoque no debe manchar caras, manos ni flores.
  • Cambia solo el medio, la superficie o la iluminación explícitamente especificados; mantén el recuento de sujetos, la identidad reconocible, la postura, las aberturas esenciales y las relaciones espaciales. Cambia solo el medio, la superficie o la iluminación explícitamente solicitados; mantén el recuento de sujetos, la identidad reconocible, la postura, las aberturas esenciales y las relaciones espaciales.
  • El sujeto es claramente reconocible y las conexiones son naturales; el efecto debe implementar el mecanismo específico, no solo un filtro genérico. El sujeto permanece legible con conexiones coherentes; el mecanismo físico u óptico solicitado se implementa visiblemente.
  • Entrega solo una imagen final completa, sin texto no relacionado, marcas, marcos o mediciones ficticias. Devuelve una imagen finalizada sin inscripciones no relacionadas, marcas, marcos ni mediciones fabricadas.

Receta, procedencia y licencia

  • recipe.yaml: receta estructurada de edición de imágenes.
  • provenance.json: autoría original, contexto del método y estado del ejemplo.
  • LICENSE: MIT se aplica a las contribuciones originales de MuziGeek.
  • LICENSE-THIRD-PARTY.txt: colaboradores de gptimage25.ai · MIT. El material adaptado conserva estos términos y la atribución.
  • Las imágenes de antes/después en los ejemplos son generadas por IA, no son fotografías de personas reales ni evidencia de la producción física de una técnica. Los resultados varían según el modelo y la entrada; no se promete una salida idéntica.
  • MIT no otorga derechos sobre entradas de usuario, obras de terceros, imágenes de personas o marcas comerciales, y no anula los términos de la plataforma de generación; los términos de los ejemplos se registran por separado en provenance.

Estado del ejemplo

listo: los registros de generación real y revisión visual de la imagen original y del efecto están completos; los ejemplos alojados en COS también conservan recibos de carga y lectura, y no almacenan imágenes en el repositorio.

Imagen original generada por IAEfecto aprobado

Individual skills in this repo

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