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生成画像 · N° 0434

Schematic Comparison of Methanol Oxidation on Pure Ni vs DyNi3 Alloy

似た画像を生成

モデル

アスペクト比

auto

解像度

1536 × 1024

作成日

May 08, 2026

// 分類

      > Scientific mechanism schematic for anodic methanol oxidation reaction (MOR), landscape rectangular layout, clean flat professional style for top academic journal, exactly divided into two equal left-right comparison panels, same contrast structure as the provided reference example.

Left Panel (Pure Ni, Problem Side):

Label at bottom: Pure Ni
Catalyst surface: Uniform light golden ball model of Ni lattice
Core feature: Pure Ni has weak OH⁻ adsorption, only 1-2 scattered adsorbed OH (O red, H white) on the surface, mark with text: Weak OH adsorption
Reaction process: CH₃OH molecule (C gray, H white, O red) adsorbs on the surface. Lacking enough OH to attack intermediates, methanol undergoes continuous deep dehydrogenation, finally a large number of gray *CO toxic intermediates accumulate and occupy all active sites.
Bold red summary text: Weak OH adsorption → Deep dehydrogenation → Severe CO poisoning
Right Panel (DyNi₃ Alloy, Solution Side):

Label at bottom: DyNi₃ Alloy
Catalyst surface: Ni lattice (light golden balls), one Ni atom is replaced by a prominent cyan Dy atom, add a clear arrow from Dy to adjacent Ni labeled e⁻, explicitly show Dy donates electrons to Ni.
Core cause (highlighted): Dy electron donation significantly enhances OH⁻ adsorption, draw multiple pre-adsorbed OH (red O + white H balls) densely distributed on the whole surface, mark with bold text: Strong pre-adsorbed OH
Reaction process: CH₃OH adsorbs on the surface, early dehydrogenation intermediates are immediately attacked by dense pre-adsorbed OH, directly oxidized to HCOO* (formate) without further deep dehydrogenation, no CO intermediates generated at all, the final HCOO⁻ product smoothly desorbs and leaves the surface via an arrow.
Bold red summary text: Enhanced OH adsorption → OH-assisted oxidation → CO-free path, high activity & stability
Color scheme: Ni = light golden, Dy = cyan, O = red, C = gray, H = white. Background = off-white, lines are clean, contrast between left and right is sharp, no redundant decoration.
    

// プロンプトの分解 PLACARD · N° 01

PART / 01

被写体

プロダクトまたはオブジェクトを早めに指定し、モデルがそれを中心に配置して読みやすく保ちます。

PART / 02

スタイル

商用スタイルのキューがレンダーをキャンペーン、パッケージ写真、EC画像として使える方向に導きます。

PART / 03

ライティング

スタジオライティングの表現が反射、エッジ定義、素材の質感を制御します。

PART / 04

構図

テーブルトップ、ヒーローアングル、センタークロップ、ネガティブスペースの用語がレイアウトを形成します。

PART / 05

修飾語

クリーン、プレミアム、マット、グロッシー、エディトリアルなどの仕上げワードが最終的な質感を導きます。

// この画像の作り方 PLACARD · N° 02

モデル

モード

text_to_image

アスペクト比

auto

解像度

1536 × 1024

// 画像スペック PLACARD · N° 03

ライセンス

公開プレビュー。商用利用はプランおよびモデルの利用規約によります。

作成日

May 08, 2026 12:13

ソース

imagev2.me で gpt-image-2 を使用して生成。

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// バリエーションを試す PLACARD · N° 04

VAR / 01

同じ被写体、異なるモデル

被写体はそのままにエンジンを切り替え、リアリズム、イラスト、テキストレンダリングを比較。

VAR / 02

同じモデル、異なるアスペクト

gpt-image-2 を選択したまま、正方形、縦長、横長、シネマティックフレームを切り替え。

VAR / 03

同じスタイル、異なるトピック

AI画像スタイルのビジュアル言語を保ちつつ、被写体を置き換えて関連コンセプトを作成。

// エンジンとスタイルノート PLACARD · N° 05

gpt-image-2 について

gpt-image-2 がこの公開画像を生成しました。モデルページを開いて他の出力を比較し、強みを確認してから、あなたのプロンプトに使うかどうか判断してください。

gpt-image-2 の出力を見る →

AI画像スタイルについて

AI画像スタイルはこの画像のトピック語彙を表します。タグページを閲覧して、他のプロンプトが同じビジュアルの方向性をどう表現しているか確認してください。

// 画像 FAQ PLACARD · N° 06

Q01 似た画像を生成できますか？

はい。このドロワーのプロンプトバーを使って、同じプロンプト、モデル、モードから始められます。

Q02 この画像はどのモデルで作成されましたか？

この画像は gpt-image-2 で生成されました。モデルチップをクリックすると、モデルページがある場合は他の公開出力を確認できます。

Q03 この画像はどのスタイルに関連していますか？

ここに表示されている最も近い公開トピックは AI画像スタイルです。関連画像は重複するプロンプト語彙を使用しています。

Q04 このプロンプトは検索エンジンから見えますか？

はい。公開されたインデックス可能な画像ページはプロンプト、メタデータ、関連画像、FAQコンテンツをサーバーサイドHTMLでレンダリングします。

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