VigoZhao/AI-Visual-Prompt-Cookbook
Plug-and-play JSON style prompts for Nano Banana Pro, GPT Image & Midjourney. Copy one style.json, get a consistent look. New styles every week.
개요
AI Visual Prompt Cookbook은 텍스트-이미지 생성을 위한 비주얼 스타일 프롬프트의 커뮤니티 관리 라이브러리입니다. 각 스타일은 고유한 폴더에 단일 style.json 파일로 저장되며 다음을 포함합니다:
{SUBJECT}또는{ASPECT_RATIO}와 같은 자리 표시자가 있는 프롬프트 템플릿- 필수 자리 표시자를 정의하는 환경 변수 목록
- 구체적인 값을 보여주는 선택적 예제 케이스
- 모델이 유지하거나 피해야 할 것을 지시하는 "충실도 앵커" 및 네거티브 프롬프트
아이디어는 정교하고 반복 가능한 비주얼 방향을 모든 LLM 기반 이미지 모델(ChatGPT-4-Vision, Gemini-3-Pro Image 등)에 쉽게 적용할 수 있게 하는 것입니다. 사용자는 JSON을 복사하고 자신의 값을 입력한 다음 전체를 채팅에 붙여넣으면 모델이 완전한 이미지 프롬프트를 반환합니다.
이 저장소는 169개의 기성 스타일(예: "Everyday Riso", "Chromatic Gesture Characters", "Velocity Type Sport")과 미리보기 이미지 및 짧은 복사 가능한 프롬프트를 제공합니다. 스타일은 시각적 테마(사진+낙서, 진+콜라주, 타입 포스터, 여행, 에디토리얼, 제품)로 그룹화됩니다. 온라인 갤러리와 토론 공간을 통해 사용자는 결과를 전시하고 새 스타일을 요청할 수 있습니다.
대상 사용자
| 대상 | 도움되는 이유 |
|---|---|
| 창의적 전문가(그래픽 디자이너, 아트 디렉터) | 매번 긴 텍스트 프롬프트를 수동으로 작성하지 않고 일관된 목업이나 무드보드를 빠르게 생성할 수 있습니다. |
| 프롬프트 엔지니어 / AI 아티스트 | 구조화된 JSON 형식으로 프로젝트 전반에 걸쳐 비주얼 시스템을 버전 관리, 공유, 반복하기 쉽습니다. |
| 멀티모달 파이프라인을 구축하는 개발자 | style.json을 프로그래밍 방식으로 로드하고 변수를 채운 다음 최종 프롬프트를 이미지 생성 API에 보낼 수 있습니다. |
| 교육자 / 학생 | 시각적 스타일을 재사용 가능한 구성 요소로 분해하는 방법에 대한 구체적인 예를 제공합니다. |
시작하기 (빠른 둘러보기)
- 스타일 선택 – 추천 갤러리 또는 전체 카탈로그를 탐색하고 해당 폴더를 엽니다(예:
styles/mono-noir-type-portrait-poster-style/). - JSON 복사 –
style.json(또는docs/copy-prompts/의 짧은 복사용 프롬프트)을 가져옵니다. - 값 입력 –
examples[*].values섹션을 편집하거나environment_variables에 나열된 변수에 대한 고유한 값을 제공합니다. - 멀티모달 LLM에 붙여넣기 – 전체 JSON을 ChatGPT-4-Vision, Gemini-3-Pro Image 또는 긴 구조화 프롬프트를 수용하는 다른 모델에 보냅니다.
- 생성된 이미지 수신 – 모델이 채워진 템플릿을 해석하고 설명된 비주얼 시스템과 일치하는 이미지를 출력합니다.
README에는 템플릿, 변수 값, 최종 조합된 프롬프트 및 생성된 이미지의 미리보기를 보여주는 완전한 예제가 포함되어 있습니다.
저장소 구조
AI-Visual-Prompt-Cookbook/
│
├─ styles/ # 비주얼 스타일별 폴더
│ ├─ <style-slug>/
│ │ ├─ style.json # 기계가 읽을 수 있는 프롬프트 정의
│ │ ├─ preview-16x9.jpg # 가로 예제
│ │ └─ preview-9x16.jpg # 세로 예제
│ └─ …
│
├─ docs/
│ ├─ CATALOG.md # 설명이 포함된 전체 169개 스타일 목록
│ └─ copy-prompts/ # 사람이 읽을 수 있는 붙여넣기 가능한 프롬프트
│
├─ assets/ # 히어로 이미지, 썸네일 등
│
├─ scripts/validate-style-json.py # JSON 스키마용 간단한 검증기
│
└─ README.md (이 파일)
각 style.json은 스키마 버전 2.2를 따릅니다:
{
"schema_version": "2.2",
"prompt_template": "Create a {ASPECT_RATIO} …",
"environment_variables": ["ASPECT_RATIO", "SUBJECT", "MAIN_TEXT", …],
"examples": [{"case_name": "demo", "values": {"SUBJECT": "…"}}],
"style_fidelity_anchors": "…",
"negative_prompt": "no watermarks, no logos, …"
}
AI 생태계와의 통합
- 프롬프트 엔지니어링 – 종종 비구조화된 이미지 프롬프트 작성 프로세스를 반복 가능하고 버전 관리되는 데이터 형식으로 변환합니다.
- 멀티모달 LLM – 긴 JSON 문자열을 입력으로 받아 이미지를 생성할 수 있는 모든 모델(OpenAI의 GPT-4-Vision, Google Gemini-3-Pro Image 등)에서 작동합니다.
- 창의적 파이프라인 – 스크립트 가능: 프로그램이 스타일을 읽고, 데이터베이스나 UI에서 변수를 채우고, 이미지 생성 API를 호출하고, 결과를 저장하여 스타일화된 자산의 일괄 생성을 가능하게 합니다.
- 오픈소스 커뮤니티 – 풀 리퀘스트를 통해 새 스타일이 추가되며, 저장소에는 JSON 스키마의 일관성을 유지하기 위한 검증 스크립트가 포함되어 있습니다.
대안을 고려해야 할 경우
- 프롬프트 수준의 스타일 안내가 아닌 픽셀 수준의 제어(예: 커스텀 디퓨전 파인튜닝)가 필요한 경우.
- 텍스트 프롬프트를 수용하지 않는 비-LLM 이미지 생성기(예: 언어 모델이 없는 순수 디퓨전 파이프라인)를 사용하는 경우.
- 프롬프트 작성을 위한 그래픽 UI를 선호하는 경우; 이 저장소는 텍스트 중심입니다.
TL;DR
AI Visual Prompt Cookbook은 텍스트-이미지 모델용 169개의 JSON 기반 비주얼 스타일 템플릿의 큐레이션 컬렉션입니다. style.json을 복사하고 몇 가지 변수를 채운 다음 멀티모달 LLM에 붙여넣으면 미리 정의된 비주얼 시스템을 따르는 일관된 고품질 이미지를 얻을 수 있습니다. 디자이너, 프롬프트 엔지니어, 반복 가능하고 공유 가능한 이미지 생성 프롬프트를 원하는 모든 사람에게 적합합니다.
관련
- 프로젝트
- 프로젝트
- 프로젝트
- Dispatch
- 프로젝트