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Vorlagen für die visuelle KI-Generierung

GPT-Image2 ist eine Prompt-Engineering-Bibliothek, die Bilderstellungsprozesse als Code definiert (Prompt as Code). Mit mehr als 470 Reverse-Engineering-Beispielen und mehr als 20 Industrievorlagen ist es einfach, konsistente Ergebnisse aus KI-Modellen zu erzielen.

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GitHub Trending · 2026-08-24

Aktualisierungen

13. Oktober 2026: Sterne 32,734 → 34,422.
19. September 2026: Sterne 31,160 → 32,734.
11. September 2026: Sterne 29,494 → 31,160.
9. September 2026: Sterne 27,621 → 29,494.

Was es bringt

Über 500 rückentwickelte visuelle Eingabeaufforderungen
Über 20 industrielle Rendering-Vorlagen
Strukturprotokolle, die visuelle Prozesse als Code beschreiben

Installation

Installieren Sie alle Stile auf dem Computer

npx gpt-image-2-style-library install all

Ausführung

Hinzufügen von Funktionen zu einem KI-Agenten

npx skills add freestylefly/awesome-gpt-image-2 --skill gpt-image-2-style-library --agent claude-code codex --global --yes --copy

Wenn Sie nicht programmieren

Fügen Sie dies in Ihren Agenten ein (Claude Code · Codex · Antigravity)

Sie sind ein visueller Prompt-Ingenieur. Unter Verwendung der Strukturprotokolle in der Awesome GPT Image 2-Bibliothek habe ich das Bildsubjekt angegeben; Zerlegen Sie es in atomare Teile wie Beleuchtung, Materialien, Layout und visuelle Details. Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen erstellte Anfrage durch Modelle der künstlichen Intelligenz konsistente und kontrollierbare Ergebnisse liefert.

Repository: https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.

Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.

Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.

Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.

Links

TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-08-24 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Der Präsentationstext wurde mit KI aus der eigenen Dokumentation des Repositories erstellt und diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.