Kâğıt Mavisi vox görselleri
vox ve IP ile eğlenceli bilgi görselleştirme
Kâğıt Mavisi vox görselleri
vox ve IP ile eğlenceli bilgi görselleştirme
Açıklama
Çince makaleleri, eğitimleri, görüşleri, süreçleri ve verileri otomatik olarak tutarlı bir Kâğıt Mavisi Yazai görsel diline dönüştürür. Önce bilgi yoğunluğuna göre sahne metaforu, bilgi diyagramı veya bilgi görselleştirmesi seçer; ardından 16:9, 4:3 ya da dikey 3:4 formatına uygun görseller oluşturur. “Makale görseli”, “bilgi diyagramı”, “içgörü kartı”, “akış şeması” ve “bilgi görselleştirme” gibi taleplerde kullanılabilir; ayrıca görsel bir kapak tasarlamak için boyutu da belirtebilirsiniz.
İçerik önizlemesi
1 / 4
İlgili beceriler
Tümünü gör
AI Gelecek İnfografiği
Uzun teknoloji makalelerini, sektör raporlarını veya iş analizlerini otomatik olarak görsel açıdan etkileyici, gelecek odaklı bilgi grafiklerine dönüştürmeyi amaçlar. Bu araç, temel fikirleri derinlemesine özetleyerek karmaşık metin mantığını modüler bilgi kartlarına dönüştürür. Özellikle AI trend içgörülerini, iş modeli analizlerini ve sektör derinlemesine incelemelerini sunmak için uygundur. Oluşturulan çalışmalar, üst düzey danışmanlık raporlarının görsel dilini kullanır ve ürün lansmanlarının sade tarzını birleştirerek mobil cihazlarda okurken net bilgi hiyerarşisi ve öne çıkan içerik sunar. Otomatik görsel modelleme sayesinde bu araç, sıkıcı paragrafları halka grafikleri, karşılaştırma yolları veya beş boyutlu modeller gibi görsel formatlara dönüştürebilir. Her bir bilgi grafiği, koyu mavi ve mor-mavi gradyanlı profesyonel renk paleti ile birleşik bir teknoloji beyaz bülteni görsel standardı kullanır ve 9:16 dikey ekran oranına otomatik olarak uyum sağlar. İster tek sayfalık temel fikir sunumu, ister çok sayfalı sürekli derin yöntem özetleri olsun, yüksek profesyonellik ve gelecek odaklılık hissini korur. Yüksek kaliteli WeChat uzun görselleri, Xiaohongshu bilgi kartları ve arkadaş çevresi iş içgörüleri oluşturmak için ideal bir yardımcıdır.
GörselSuluboya Mühendislik Eskizi
Metin içeriğini hızla kağıt dokusuna sahip suluboya mühendislik eskiz görsellerine dönüştürür. Kullanıcı yalnızca ifade etmek istediği içeriği girmeli; Skill, orijinal metne dayanarak açık renkli suluboya, mühendislik eskizi ve ince çizgi etiketleri tarzında görseller oluşturur ve içeriğe göre kısa, okunması kolay başlıklar veya anahtar kelimeler ekler. Çince, İngilizce ve karışık Çince-İngilizce içerikleri destekler. Varsayılan olarak yatay 4:3 görsel üretir; ayrıca 3:4, 1:1, 16:9 gibi en-boy oranları da serbestçe belirlenebilir. Bilgi notları, WeChat makaleleri, sosyal medya, kurs içerikleri, kavram açıklamaları ve iş raporları için uygundur.
GörselÇok Platformlu Stilize Kapak
Makaleleri, notları, temaları veya uzun metinleri; yayınlamaya ve paylaşmaya uygun, stilize kapaklara dönüştürür. Başlıkların okunabilirliğini, içeriğin kolayca tanınmasını ve akılda kalıcı görsel metaforları dengeler. Xiaohongshu, WeChat resmi hesapları, X ve özel en-boy oranlarını destekler. Tek bir kapak oluşturmanın yanı sıra, açıkça belirtilen çoklu boyut ihtiyaçları için her birine özel bağımsız kompozisyonlar tasarlayarak basit kırpma veya esnetmeyi önler. Skill, içerikten başlığı, temayı, görsel odağı, hedef kitleyi, duyguyu ve arka plan bağlamını çıkarır. Ardından kapak veya posterlerde kullanılabilecek görsel stillerle bunları birleştirerek AI görüntü üretiminde doğrudan kullanılabilecek eksiksiz bir kapak istemi oluşturur. Başlık hiyerarşisi, yazı karakterinin görünümü, renkler, malzeme hissi, boşluk kullanımı ve metin-görsel ilişkisi seçilen stile göre tutarlı biçimde ele alınır. Böylece sonuç, genel bir illüstrasyon veya şablon bir posterden çok, tasarlanmış bir editoryal kapak gibi görünür. Yayın platformu veya görsel stil henüz belirtilmemişse önce ölçü ihtiyacını sorar ve içeriğe göre seçebileceğiniz üç uygun stil önerir; bilgiler netleştikten sonra üretime devam eder. Kapağı doğrudan oluşturmayı ya da yalnızca düzenlenmiş istemi almayı seçebilirsiniz. Skill; içerik üreticileri, editörler ve sosyal platformlar için farklı boyutlarda kapakları toplu olarak uyarlaması gereken ekipler için uygundur.
