Photoreal ML Developer Desktop
プログラマーが VS Code で Python 画像分類モデルをトレーニングしている様子を、ライブブラウザダッシュボードと共に macOS のスクリーンショットとして極めてリアルに生成します。製品モックアップ、SNS 投稿、AI デモのビジュアル素材として最適です。
プロンプト
機械学習エンジニアのワークスペースを夜間に撮影したような、極めてリアルな macOS デスクトップのスクリーンショット。ダークブルーの macOS メニューバーと下部の Dock が表示された正面からのアングルです。デスクトップには、2 つのメインアプリケーションウィンドウが左右に並んでいます。左側には、ダークテーマの Visual Studio Code ウィンドウが画面の約 3 分の 2 を占めています。VS Code のプロジェクト名はエクスプローラーのサイドバーで「VISIONCLASSIFIER」となっており、.venv、data、raw、processed、images、notebooks、src、utils、config.yaml、requirements.txt、README.md という 11 個のトップレベルまたは展開された項目を含む、リアルな Python ML フォルダツリーが表示されています。notebooks 内には 01_data_exploration.ipynb と 02_model_training.ipynb の 2 つのファイルを表示してください。src 内には、dataset.py、transforms.py、models、resnet.py、train、engine.py、trainer.py、utils.py を含むリアルな ML コード構造を表示します。エディタ領域には trainer.py、engine.py、resnet.py、config.yaml の 4 つのタブが開かれており、アクティブなタブは trainer.py です。ResNet 画像分類パイプライン用の、クリーンで説得力のある Python トレーニングコードを表示してください。これには、クラス Trainer、メソッド train(self) および train_epoch(self, epoch: int) -> Dict[str, float]、self.cfg.training.epochs、train_metrics、val_metrics、scheduler.step、save_checkpoint、self.model.train()、batch["image"]、batch["label"]、optimizer.zero_grad、criterion、loss.backward、optimizer.step、accuracy(outputs, targets, topk=(1,))[0] への参照を含めます。コードはシャープでありながら自然なスクリーン表示のようにし、24 行目から 52 行目付近の行番号を表示してください。VS Code ウィンドウの下部には統合ターミナルが「TERMINAL」タブで開かれており、Epoch 12/50、13/50、14/50、15/50 という 4 エポック分のリアルなトレーニングログが表示されています。各行には Loss、Acc@1、Acc@5 が記載され、最終行には新しいベストチェックポイントが保存された旨を表示します。トレーニングが成功している妥当な数値として、Top-1 精度を 0.88 ～ 0.91、Top-5 精度を 0.97 ～ 0.98 程度に設定してください。下部には Python 環境の詳細を含む通常の VS Code ステータスバーを含めます。右側には、localhost:8000 で動作するダークテーマの Web ブラウザウィンドウを 1 つ配置し、ページタイトル「VisionClassifier | Dashboard」、アプリヘッダー「VisionClassifier」、サブタイトル「Image Classification Model」を表示します。ダッシュボードには 3 つのセクションを積み重ねて配置します。最初のセクション「Model Overview」には、Top-1 Accuracy 91.23%、Top-5 Accuracy 98.30%、Total Parameters 23.51M、Model ResNet-50 という 4 つのメトリックカードを配置します。2 番目のセクション「Recent Training」には、50 エポックにわたる精度のダークな折れ線グラフを表示し、Train (Top-1) と Val (Top-1) とラベル付けされた 2 つの曲線が、90% 前後で安定する様子を描きます。3 番目のセクション「Confusion Matrix」には、対角線が明るく表示された 10x10 のヒートマップを表示し、軸には True Label と Predicted Label とラベル付けします。繊細な反射、鮮明なタイポグラフィ、リアルな UI の間隔、そして画面特有の光沢を表現してください。macOS の上部メニューバーには、左側に Code、File、Edit、Selection、View、Go、Run、Terminal、Window、Help などの一般的なメニューを、右側にはシステムアイコンと「Tue May 13 9:41 AM」という時刻を表示します。Dock には認識可能なアプリのアイコンを多数配置し、本物らしくありながらも気が散らない自然な雰囲気に仕上げてください。全体的なスタイルは、超リアルなスクリーンショット、プロフェッショナルな開発者ワークステーション、洗練されたダークモードインターフェースとし、様式化やイラスト化は行わず、実際のスクリーンキャプチャと見分けがつかないクオリティを目指してください。
このプロンプトの使い方
- 1
上の完全なプロンプトをコピーします。
- 2
GPT Image 2 に対応したプラットフォーム（YouMind など）を開き、プロンプトを貼り付けます。
- 3
アイデアに合わせて被写体・スタイル・細部を入れ替え、生成します。
これは YouMind のプロンプトライブラリにある無料の AI プロンプトです。ほかにも数千点の 画像 プロンプトがあり、すべて自由にコピーして使えます。
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画像からプロンプト
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YouMind は世界中のクリエイターに信頼される AI 制作パートナーです。ここにあるプロンプトは、より速く、より良い制作を助けるために厳選されています。