สร้างอินโฟกราฟิกยาวพิเศษด้วย AI อัตโนมัติ

โปรดสร้างอินโฟกราฟิกที่มีความยาวพิเศษโดยอัตโนมัติจากข้อมูลหัวข้อที่ผู้ใช้ป้อน นี่ไม่ใช่งานสร้างภาพทั่วไป โปรดพิจารณางานนี้เป็นโครงการผลิตอินโฟกราฟิกขนาดยาวที่มีความสมบูรณ์ ซึ่งจะดำเนินการโดยอัตโนมัติในงานรอบนี้: การทำความเข้าใจข้อมูล / การยืนยันข้อมูลบนเว็บเมื่อจำเป็น / การวางแผนสถาปัตยกรรมข้อมูล / การออกแบบแคนวาสหลัก / การสร้างส่วนต่อเนื่อง / การเย็บต่อไร้รอยต่อ / การตรวจสอบข้อผิดพลาด / การส่งออกขั้นสุดท้าย อย่าบีบอัดอัตราส่วนที่สูงมากให้เป็นภาพแนวตั้งธรรมดา และอย่าสร้างแค่ภาพสั้นๆ เพียงภาพเดียวโดยแสร้งว่าเป็นภาพยาวยิ่ง อย่าแสดงกระบวนการกลาง, ฉบับร่าง, ภาพแยกส่วน หรือกระบวนการวิเคราะห์; ส่งคืนเฉพาะผลลัพธ์สุดท้ายที่สมบูรณ์เท่านั้น 【ตัวแปรที่ผู้ใช้ป้อน】 หัวข้อ: {topic} ความกว้างสุดท้าย: {width} ความสูงสุดท้าย: {height} อัตราส่วนสุดท้าย: {aspect_ratio} สไตล์ภาพ: {style} ความหนาแน่นของข้อมูล: {density} ภาษาที่ส่งออก: {language} การเข้าถึงเว็บ: {web_mode} โหมดการสร้างข้อความ: {text_mode} โทนสี: {palette} จุดยึดภาพหลัก: {visual_anchor} รูปแบบการส่งออก: {format} 【กฎการประมวลผลอัตโนมัติ】 1. กำหนดหมวดหมู่ที่หัวข้อเป็นของโดยอัตโนมัติ เช่น: ประวัติศาสตร์ / เทคโนโลยี / ธุรกิจ / ภูมิศาสตร์ / บทแนะนำ / บุคคลสำคัญ / วัฒนธรรม / ผลิตภัณฑ์ / การวิเคราะห์อุตสาหกรรม / สรุปแนวโน้ม 2. ออกแบบโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดตามประเภทหัวข้อโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องใช้เทมเพลตที่ตายตัว 3. หากหัวข้ออ้างอิงข้อเท็จจริง, ไทม์ไลน์, ข้อมูล, ประวัติการพัฒนา, การแบ่งช่วง, บุคคลสำคัญ, กรณีศึกษาจริง หรือข้อมูลล่าสุด โปรดยืนยันข้อมูลบนเว็บและดึงข้อมูลสำคัญโดยอัตโนมัติ 4. หากหัวข้อเป็นแนวคิด, ความสวยงาม, การจัดระเบียบความรู้ หรือเนื้อหาที่ไม่ขึ้นกับเวลา การออกแบบโครงสร้างสามารถทำได้โดยตรงจากความรู้ที่มีอยู่ 5. สร้างจุดยึดภาพหลักที่ตรงกับหัวข้อโดยอัตโนมัติ เช่น: แม่น้ำ, เส้นทาง, ไทม์ไลน์, เส้นพลังงาน, แผนผังความรู้, เส้นสายแผนที่, ถนนในเมือง, แผนที่ดาว, ผังกระบวนการ, ห่วงโซ่ผลิตภัณฑ์ เป็นต้น และทำให้มันวิ่งผ่านอินโฟกราฟิกยาวทั้งหมด 【ข้อกำหนดโครงสร้างเนื้อหา】 สร้างโครงสร้างข้อมูลที่สมเหตุสมผลตามหัวข้อโดยอัตโนมัติ ประกอบด้วยอย่างน้อย: - ชื่อหลัก - คำบรรยายประกอบ / บทนำ - 4 ถึง 10 ส่วนหลัก - ประเด็นสำคัญใต้แต่ละส่วน - องค์ประกอบภาพที่เป็นตัวแทน - สรุปตอนท้าย / ข้อคิด / บทสรุป / รายการตรวจสอบวิธีการ หากหัวข้อเป็นประวัติศาสตร์ ควรประกอบด้วย: ต้นกำเนิด, วิวัฒนาการตามช่วงเวลา, เหตุการณ์สำคัญ, บุคคลสำคัญ, ระบบ / อารยธรรม / วัฒนธรรม, ผลกระทบและบทสรุป หากหัวข้อเป็นเทคโนโลยี ควรประกอบด้วย: คำจำกัดความ, หลักการหลัก, ขั้นตอนการพัฒนา, เทคโนโลยีสำคัญ, บริษัท / ผลิตภัณฑ์ที่เป็นตัวแทน, สถานการณ์การใช้งาน, แนวโน้มและความท้าทาย หากหัวข้อเป็นธุรกิจ / แบรนด์ ควรประกอบด้วย: ต้นกำเนิด, จุดพัฒนา, ระบบผลิตภัณฑ์ / บริการ, โมเดลธุรกิจ, กลุ่มผู้ใช้, ภูมิทัศน์การแข่งขัน, ข้อมูลสำคัญ, สรุปแนวโน้ม หากหัวข้อเป็นบทแนะนำ / ระเบียบวิธี ควรประกอบด้วย: คำจำกัดความเชิงแนวคิด, ขั้นตอน/กระบวนการ, วิธีการหลัก, ข้อควรระวัง, ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย, รายการตรวจสอบเครื่องมือ, คำอธิบายกรณีศึกษา, ข้อเสนอแนะสรุป 【กลยุทธ์ข้อความ】 ชื่อเรื่องทั้งหมด, ชื่อส่วน, คำอธิบายเนื้อหา, ป้ายกำกับ, ปี, ตัวเลข, คำคม และข้อความสรุป ควรสร้างโดยโมเดลภาพโดยตรงและรวมเข้ากับภาพรวมเพื่อให้เกิดผลลัพธ์อินโฟกราฟิกที่บูรณาการแบบ AI-native ข้อความต้องเป็นจริงและอ่านได้ และต้องไม่ใช้ตัวอักษรที่ผิดเพี้ยน, อักขระจีนปลอม หรือ placeholder ที่ไร้ความหมาย เมื่อมีข้อผิดพลาดในการพิมพ์ที่ชัดเจน, ลำดับที่ไม่ถูกต้อง, ข้อผิดพลาดตามข้อเท็จจริง, ข้อผิดพลาดด้านปี, วรรคตอนซ้ำซ้อน หรือการจัดวางผิดปกติ อนุญาตให้แก้ไขบางส่วนของปัญหาได้ แต่สไตล์สุดท้ายต้องคงความสอดคล้องกัน โดยไม่มีความรู้สึกของการตัดแปะที่ไม่สอดคล้องกัน 【ข้อกำหนดสไตล์ภาพ】 ภาพทั้งหมดต้องคงความสอดคล้องกัน: - ระบบสี - ตรรกะของกระดาษ / พื้นหลัง / พื้นผิว - ระบบขอบ - อารมณ์ของฟอนต์ชื่อเรื่อง - ความรู้สึกของขนาดฟอนต์เนื้อหา - ระบบไอคอน - ภาษาภาพประกอบ - ความหนาแน่นของการจัดวาง - ลำดับชั้นของข้อมูล สไตล์เริ่มต้นคืออินโฟกราฟิก AI-native ที่มีความหนาแน่นสูง, โครงสร้างชัดเจน, ความเป็นอันหนึ่งอันเดียวกันทางสายตา และรายละเอียดที่สมบูรณ์ หลีกเลี่ยงความรู้สึกแบบ Power Point ทั่วไป, ความรู้สึกแบบการรวมเทมเพลต, ความรู้สึกโปสเตอร์การตลาดราคาถูก, การจัดวางที่ยุ่งเหยิง และการแบ่งวรรคตอนที่ชัดเจน 【กฎการผลิตอินโฟกราฟิกยาว】 1. กำหนดแคนวาสหลักสุดท้ายก่อนโดยมีขนาด {width} × {height} 2. แบ่งส่วนต่อเนื่องโดยอัตโนมัติตามความสูงสุดท้าย; แนะนำให้ความสูงของการสร้างแต่ละส่วนอยู่ที่ประมาณ 1000–1400 พิกเซล 3. จำนวนส่วนคำนวณโดยอัตโนมัติ โดยสามารถประเมินได้จาก ceil({height} / 1100) 4. ส่วนที่อยู่ติดกันจะมีการทับซ้อนกันของเนื้อหา 15%–20% 5. แต่ละส่วนต้องสืบทอดจุดยึดภาพ, ขอบ, โทนสี, พื้นผิว, อารมณ์ข้อความ, ความหนาแน่นของโครงสร้าง และตรรกะการจัดองค์ประกอบจากส่วนท้ายของส่วนก่อนหน้า 6. ไม่อนุญาตให้เริ่มการออกแบบใหม่สำหรับแต่ละส่วน; ต้องขยายออกไปอย่างเป็นธรรมชาติเหมือนอินโฟกราฟิกยาวเดียวกัน 7. หากเกิดการซ้ำซ้อนของเนื้อหา, การเชื่อมต่อขาดหาย, ข้อความบิดเบี้ยว หรือภาพเสียระหว่างการสร้างส่วนแรกของบางส่วน ระบบจะแก้ไขโดยอัตโนมัติก่อนที่จะรวมเข้ากับการเย็บต่อขั้นสุดท้าย 【กฎการเย็บต่อไร้รอยต่อ】 1. ระบุพื้นที่ทับซ้อนโดยอัตโนมัติ 2. ครอบตัดเนื้อหาที่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติ 3. จัดตำแหน่งแนวตั้งโดยอัตโนมัติ 4. จับคู่พื้นผิวกระดาษ, สีหมึก, ความสว่าง, คอนทราสต์, อุณหภูมิสี และรูปแบบขอบโดยอัตโนมัติ 5. ใช้ feathering ขอบ, การซ่อมแซมเฉพาะจุด, การต่อเนื่องของโครงสร้าง เป็นต้น เพื่อกำจัดรอยเย็บ 6. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าจุดยึดภาพหลัก, ไทม์ไลน์, เส้นทาง, ภูเขา, เส้นขอบฟ้าของเมือง, เส้นกระแส หรือลวดลายตกแต่งยังคงต่อเนื่อง 【ตรวจสอบขั้นสุดท้าย】 ตรวจสอบและแก้ไขปัญหาต่อไปนี้โดยอัตโนมัติ: - ข้อผิดพลาดในการพิมพ์, ตัวอักษรที่ผิดเพี้ยน, ตัวอักษรปลอม - ข้อผิดพลาดของข้อมูลหรือข้อผิดพลาดทางตรรกะ - ข้อผิดพลาดในลำดับเวลา - ลำดับชั้นของชื่อเรื่องที่สับสน - โมดูลซ้ำซ้อน - รอยต่อที่ชัดเจน - จุดยึดภาพหลักขาด - ความไม่สอดคล้องกันของสไตล์ระหว่างส่วนบนและส่วนล่าง - เนื้อหาส่วนล่างถูกตัดออก - ความไม่สมดุลของพื้นที่ว่าง - ลายเซ็นหายไป 【ผลลัพธ์สุดท้าย】 ส่งคืนอินโฟกราฟิกยาวที่สมบูรณ์เพียง 1 ชิ้นเท่านั้น รูปแบบ: {format} ขนาด: {width} × {height} อัตราส่วน: {aspect_ratio} เพิ่มลายเซ็นศิลปะที่ไม่เด่นชัด "nuyoah" ที่มุมล่างขวา อย่าส่งคืนส่วนกลาง, อย่าส่งคืนคำอธิบายกระบวนการ, อย่าใช้ภาพสั้นๆ เพื่อแสร้งว่าเป็นภาพยาว

Please automatically create an ultra-long infographic based on the topic input by the user. This is not an ordinary image generation task. Please treat this task as a complete long infographic production project, automatically completed in this round of tasks: data understanding / web verification when necessary / information architecture planning / master canvas design / segmented continuous generation / seamless stitching / error checking / final export. Do not simply compress extreme ratios into ordinary vertical images, and do not just generate a single short image pretending to be a long image. Do not show intermediate processes, drafts, segmented images, or analysis processes; only return the final complete product. 【User Input Variables】 Topic: {topic} Final Width: {width} Final Height: {height} Final Aspect Ratio: {aspect_ratio} Visual Style: {style} Information Density: {density} Output Language: {language} Web Access: {web_mode} Text Generation Mode: {text_mode} Color Palette: {palette} Main Visual Anchor: {visual_anchor} Output Format: {format} 【Automatic Processing Rules】 1. Automatically determine the category the topic belongs to, such as: History / Technology / Business / Geography / Tutorial / Figure / Culture / Product / Industry Analysis / Trend Summary. 2. Automatically design the most suitable information structure according to the topic type, without using rigid templates. 3. If the topic depends on real facts, timelines, data, development history, phase divisions, representative figures, real cases, or the latest information, automatically verify on the web and extract key information. 4. If the topic is conceptual, aesthetic, knowledge organization, or non-time-sensitive content, the structural design can be completed directly based on existing knowledge. 5. Automatically generate a main visual anchor matching the topic, such as: rivers, paths, timelines, energy lines, knowledge trees, map veins, city roads, star maps, process flows, product chains, etc., and make it run through the entire long infographic. 【Content Structure Requirements】 Automatically generate a reasonable information structure based on the topic. Include at least: - Main Title - Subtitle / Introduction - 4 to 10 main sections - Key points under each section - Representative visual elements - Bottom summary / Enlightenment / Conclusion / Method checklist If the topic is History, it should prioritizedly include: Origins, stage evolution, key events, representative figures, systems / civilizations / cultures, impacts and summaries. If the topic is Technology, it should prioritizedly include: Definition, core principles, development stages, key technologies, representative companies / products, application scenarios, trends and challenges. If the topic is Business / Brand, it should prioritizedly include: Origins, development nodes, product / service systems, business models, user personas, competitive landscape, key data, trend summaries. If the topic is Tutorial / Methodology, it should prioritizedly include: Conceptual definition, steps/processes, core methods, precautions, common mistakes, tool checklists, case descriptions, summary suggestions. 【Text Strategy】 All titles, section names, body descriptions, labels, years, numbers, quotes, and summary texts should prioritizedly be generated directly by the image model and integrated into the overall image to form an AI-native integrated infographic effect. Text must be real and readable, and must not use garbled characters, fake Chinese characters, or meaningless placeholders. When there are obvious typos, incorrect orders, factual errors, year errors, duplicate paragraphs, or layout breakdowns, partial corrections of the problem areas are allowed, but the final style must remain unified, without a post-pasted disjointed feel. 【Visual Style Requirements】 The entire image must maintain a unified: - Color system - Paper / Background / Texture logic - Margin system - Title font temperament - Body font size sense - Icon system - Illustration language - Layout density - Information hierarchy The default style is high-density, clear structure, visual unity, and detail-rich AI-native infographic. Avoid ordinary PPT feel, template collage feel, cheap marketing poster feel, messy layout, and obvious paragraph fragmentation. 【Long Infographic Production Rules】 1. First establish the final master canvas, with dimensions of {width} × {height}. 2. Automatically split continuous segments according to the final height; it is recommended that each segment's effective generation height is about 1000–1400 pixels. 3. The number of segments is automatically calculated, which can be estimated by ceil({height} / 1100). 4. Adjacent segments retain 15%–20% content overlap. 5. Each segment must inherit the visual anchor, margins, hue, texture, text temperament, structural density, and composition logic of the end of the previous segment. 6. It is not allowed to restart design for each segment; it must extend naturally like the same long infographic. 7. If content duplication, connection breakage, text distortion, or image breakdown occurs in the first generation of a certain segment, it will be automatically corrected before being included in the final stitching. 【Seamless Stitching Rules】 1. Automatically identify overlapping areas. 2. Automatically crop duplicate content. 3. Automatically perform vertical position alignment. 4. Automatically match paper texture, ink color, brightness, contrast, color temperature, and border style. 5. Use edge feathering, local repair, structural continuation, etc., to eliminate stitching marks. 6. Ensure that the main visual anchor, timeline, path, mountains, city skyline, flow line, or decorative patterns remain continuous. 【Final Check】 Automatically check and correct the following issues: - Typos, garbled characters, fake characters - Data errors or logical errors - Chronological order errors - Confusing title hierarchy - Module duplication - Obvious seams - Main visual anchor breakage - Style inconsistency between upper and lower segments - Bottom content truncated - Imbalance of white space - Missing signature 【Final Output】 Only return 1 final complete long infographic. Format: {format} Dimensions: {width} × {height} Ratio: {aspect_ratio} Add an unobtrusive artistic signature "nuyoah" in the bottom right corner. Do not return intermediate segments, do not return process descriptions, do not use short images to pretend to be long images.

请根据用户输入的主题，自动制作一张超长信息图。 这不是一次普通生图任务。请将本任务视为一个完整的长图制作工程，在本轮任务中自动完成： 资料理解 / 必要时联网核验 / 信息架构规划 / 母版画布设计 / 分段连续生成 / 无缝拼接 / 错误检查 / 最终导出。 不要将极端比例简单压缩成普通竖图，也不要只生成单张短图冒充长图。不要展示中间过程、草稿、分段图或分析过程，只返回最终完整成品。 【用户输入变量】 主题：{topic} 最终宽度：{width} 最终高度：{height} 最终比例：{aspect_ratio} 视觉风格：{style} 信息密度：{density} 输出语言：{language} 是否联网：{web_mode} 文字生成方式：{text_mode} 配色倾向：{palette} 主视觉锚点：{visual_anchor} 输出格式：{format} 【自动处理规则】 1. 自动判断该主题所属类型，例如：历史 / 科技 / 商业 / 地理 / 教程 / 人物 / 文化 / 产品 / 行业分析 / 趋势总结。 2. 根据主题类型自动设计最适合的信息结构，不使用固定死板模板。 3. 如果该主题依赖真实事实、时间线、数据、发展历程、阶段划分、代表人物、真实案例或最新信息，则自动联网核验并提炼关键信息。 4. 如果主题偏概念、审美、知识整理或非时效性内容，则可直接基于已有知识完成结构设计。 5. 自动生成与主题匹配的主视觉锚点，例如：河流、路径、时间线、能量线、知识树、地图脉络、城市道路、星图结构、工艺流程、产品链路等，并使其贯穿整张长图。 【内容结构要求】 自动根据主题生成合理的信息结构。至少包含： - 总标题 - 副标题 / 导语 - 4至10个主要章节 - 每章节下的关键要点 - 代表性视觉元素 - 底部总结 / 启示 / 结论 / 方法清单 如果主题是历史类，应优先包含： 起源、阶段演进、关键事件、代表人物、制度 / 文明 / 文化、影响与总结。 如果主题是科技类，应优先包含： 定义、核心原理、发展阶段、关键技术、代表企业 / 产品、应用场景、趋势与挑战。 如果主题是商业 / 品牌类，应优先包含： 起源、发展节点、产品 / 服务体系、商业模式、用户画像、竞争格局、关键数据、趋势总结。 如果主题是教程 / 方法论类，应优先包含： 概念定义、步骤流程、核心方法、注意事项、常见误区、工具清单、案例说明、总结建议。 【文字策略】 所有标题、章节名、正文说明、标签、年代、数字、引语、总结文字，优先由图像模型直接生成，并融入整体画面，形成AI原生一体化信息图效果。 文字必须真实可读，不得使用乱码、伪汉字或无意义占位符。 当存在明显错字、错序、事实错误、年份错误、重复段落或排版崩坏时，允许对问题区域进行局部修正，但最终风格必须保持统一，不能出现后贴式割裂感。 【视觉风格要求】 整张图必须保持统一的： - 配色体系 - 纸张 / 背景 / 纹理逻辑 - 边距系统 - 标题字气质 - 正文字号感 - 图标系统 - 插画语言 - 版式密度 - 信息层级 默认风格为高密度、结构清晰、视觉统一、细节丰富的AI原生信息图。 避免普通PPT感、模板拼贴感、廉价营销海报感、凌乱排版和明显段落割裂。 【长图生产规则】 1. 先建立最终母版画布，尺寸为 {width} × {height}。 2. 根据最终高度自动拆分连续区段，建议每段有效生成高度约 1000–1400 像素。 3. 区段数自动计算，可按 ceil({height} / 1100) 估算。 4. 相邻区段保留 15%–20% 的内容重叠。 5. 每一段必须继承上一段结尾的视觉锚点、边距、色调、纹理、文字气质、结构密度和构图逻辑。 6. 不允许每段重新开始设计，必须像同一张长图自然延展。 7. 若某段首次生成出现内容重复、接续断裂、文字失真、图像崩坏，则自动修正后再纳入最终拼接。 【无缝拼接规则】 1. 自动识别重叠区域。 2. 自动裁切重复内容。 3. 自动进行纵向位置对齐。 4. 自动匹配纸张纹理、墨色、亮度、对比度、色温和边框风格。 5. 使用边缘羽化、局部修补、结构延续等方式消除拼接痕迹。 6. 确保主视觉锚点、时间线、路径、山脉、城市天际线、流程线或装饰纹样保持连续。 【最终检查】 自动检查并修正以下问题： - 错字、乱码、伪字 - 数据错误或逻辑错误 - 年代顺序错误 - 标题层级混乱 - 模块重复 - 接缝明显 - 主视觉锚点断裂 - 上下段风格不一致 - 底部内容被截断 - 留白失衡 - 签名缺失 【最终输出】 只返回 1 张最终完整长图。 格式：{format} 尺寸：{width} × {height} 比例：{aspect_ratio} 右下角加入不起眼的艺术签名“nuyoah”。 不要返回中间分段，不要返回过程说明，不要用短图冒充长图。