Der Code für die in diesem Post erstelle Anwendung liegt hier.
Einrichten der Starter-App
Erstellen der Starter App.
Sie können dazu dieses Kommando verwenden:
❯ laravel new site --jet --teams --api --pest --dark --database sqlite --stack livewire --verification --git
Dieser Post arbeitet mit der hier beschriebenen StarterApp. Der Post beschreibt, wie eine Starter-App erstellt und die grundlegenden Anpassungen durchgeführt werden. Sie können auch direkt mit dem dazugehörigen Repository starten:
Nicht nur, das mehrfach den gleichen Code geschrieben wurde, auch bei Änderungen muss an mehreren Stellen geändert werden.
Dabei sollte aus Designer-Sicht das Layout oder Aussehend der Seite aus “logischen” Bestandteilen bestehen, z. B. einer Überschrift, einer Kopfzeile, einen Textabschnitt.
Das aussehen dieser Bestandteile wird dann an andere Stelle festgelegt, aber jeder dieser Bestandteile hat das gleiche Aussehen.
Unsere Startseite würde dann vielleicht so aussehen:
Um dies zu implementieren, setzen wir Blade Komponenten ein.
Hinweis: Der Begriff Blade kommt ihnen vielleicht bekannt vor. Sie haben ihn bestimmt schon in den Dateinamen gesehen:
welcome.blade.php
Was ist Blade.
Die Projektseite formuliert es so:
Blade is the simple, yet powerful templating engine that is included with Laravel.
Oder, wie Wikipedia es formuliert:
Funktional erweiterbare Templating-Sprache zur Erstellung von Views.
Blade ist Funktional erweiterbare Templating-Sprache zur Erstellung von Views.. Eine Template-Engine (von englisch für Vorlage bzw. Schablone und Maschine) ist eine Software, die eine Vorlagen-Datei (engl. Template) verarbeitet und bestimmte Platzhalter darin ähnlich wie bei einem Formular durch jeweils aktuelle Inhalte ersetzt.
Unsere Blade besteht also nicht nur aus grafischen Elementen, z. B. Text, Icon, Auswahlbox. Sondern auch aus Programmkomponenten um diese Seite mit dynamischen Werten zu füllen.
Bezogen auf unser Beispiel des <starter-header> besteht der dynamische Teil aus dem tatächlich anzuzeugendem Text. Dadurch kann diese Komponente an beliebiger Stelle eingesetzt werden und jedesmal einen anderen Text darstellen, immer mit dem gleichen Aussehen.
Erstellen wir also unsere erste Komponente.
Blade Komponente erstellen
Wir erstellen eine Komponente mit dem nachfolgenden Kommando:
❯ php artisan make:component StarterHeader
Dadurch werden zwei neue Dateien erstellt:
resources/views/components/starter-header.blade.php In dieser Datei wird das Aussehen der Komponente festgelegt, Dabei können zusätzlich “Variablen” (also die dynamischen Teile) verwende werden.
app/View/Components/StarterHeader.php Diese ist die zum Blade-View zugehöroge PHP-Klasse. In dieser Daten wird die Verbindung zwischen dem Komponentennamen (starter-header) und dem dazugehörigen View definiert. Zusätzlich werden hier auch die dynamischen Teile festgelegt, also die Parameter für unsere Komponente (im Beispiel “title”)
Blade Komponente konfigurieren
PHP Klasse: app/View/Components/StarterHeader.php
Betrachten wird im ersten Schritt die PHP Klasse der Komponente: app/View/Components/StarterHeader.php
Der Name der Klasse in Zeile 9: StarterHeader
Den dazugehörigen Blade-View in Zeile 24: components.starter-header
Fügen wir nun einen Parameter für unsere Komponente hinzu: title
public $title;
public function __construct($title = 'Header')
{
$this->title = $title;
}
Wird in einer Blade-Seite einen Komponenten verwendet, so wird der Konstruktor (__construct) dieser Komponente aufgerufen, um den notwendigen Programmcode zu erstellen.
Die beim Aufruf angegebene Parameter werden diesem Konstruktor übergeben.
Der Aufruf:
<starter-header title=Laravel" />
führt zu einem Aufruf des Konstruktor __construct("Laravel"). Der Parameter $title wird dabei durch den angegebene Wert "Laravel" ersetzt.
Betrachten wir nun den Blade-View in der Datei resources/views/components/starter-header.blade.php:
Der View hat noch sehr wenig Inhalt. Wir ersetzen nun den vorhandenen Inhalt mit dem Inhalt aus der Datei welcome.blade.php, der für die Formatierung und Darstellung es Headers verwendet wird:
Wir sehen zwei Header: in Zeile 1013 und in Zeile 1047. Beide beinhalten die gleichen HTML-Anweisungen und unterscheiden sich nur im Text des Headers:
Wir kopieren also diese Anweisungen in unseren Blade-View. Dabei ersetzen wir gleichzeitig den (statischen) Text, z. B. Laracast, durch unsere Variable $title, die den gewüscnhten Titel enthält.
Hinweis: Damit Blade erkenne kann, wann HTML Code verwendet wird und wann Programmcode, wird dieser durch die Zeichen {{ und }} umschlossen.
In unserer Seite welcome.blade.php können wir nun die Komponente einsetzen und den vorhandenen Text ersetzen:
Wichtig: Beachten Sie, das wir dem Komponentennamen mit x- beginnen müssen:
Die erstelle Laravel-Anwendung enthält bereits die Funktionalität, das sich Benutzer Registrieren und Anmelden können. Hierzu finden Sie auf der Startseite rechts oben entsprechende Links.
Mit den verwendeten Standardeinstellungen sin Ausreichend für das Einrichten neuen Benutzer.
Um eine höhere Sicherheit zu erreichen, werden diese Einstellungen so geändert, das einen Bestätigungsmail an den Benutzer gesendet wird. Erst durch den Klick auf den darin enthaltenen Bestätigungslink wird die Einrichtung des Benutzers abgeschlossen.
Hinweis: Diese wurden ebenfalls durch die Starter App durchführt.
Aktivieren des Features emailVerification in der Datei config/fortify.php
Einrichtern der E-Mail-Verifizierung bei der Registrierung
Passen sie die Datei app/User.php an:
use Illuminate\Contracts\Auth\MustVerifyEmail;
class User extends Authenticatable implements MustVerifyEmail
Einrichten der emailVerification
Festlegen der E-Mail Konfiguration
Damit Laravel eine E-Mail versenden kann wird der Zugang zu einem E-Mail Server verwendet. Hier benötigen wir die Zugangsdaten für den SMTP-Versand.
Für das Empfangen der Verifizierungsmail gibt es zwei Möglichkeiten:
die Verifizierungsmail wird im Laravel-Log gespeichert
die Verifizierungsmail wird an einen SMPT-Server gesenden
sie können hier ihren eigenen SMTP-Server verwenden
oder sie verwenden mailpit (Lokaler SMTP-Server für Tests)
Festgelegt werden diese Parameter wieder in der Datei .env:
Die entsprechenden Werte hängen vom verwendeten Mailserver ab.
Laravel Log verwenden
Der Eintrag in der Datei .env lautet dann:
MAIL_MAILER=log
Die Verifizierungsmail finden sie dann in der Datei storage/logs/laravel.log:
Eigener SMTP-Server
Der Eintrag in der Datei .env lautet dann:
MAIL_MAILER=smtp
Zuerst müssen Sie bei ihrem Provider ein Mailkonto einrichten (Benutzer und Passwort). Testen Sie am besten diese Daten über den von ihrem Provider bereitgestellten Webmailer.
Die weiteren Werte (Port, Protokoll) entnehmen Sie der Dokumentation ihres Providers.
Installieren sie diesen und starten sie ihn dann mit den Parametern aus der Laravel-Konfiguration: dem SMTP-Port aus der Datei .env. Passen sie zusätzlich den Parameter MAIL_MAILER an:
MAIL_MAILER=smtp
❯ mailpit -s 0.0.0.0:2525
INFO[2024/04/09 18:42:33] [smtpd] starting on 0.0.0.0:2525 (no encryption)
INFO[2024/04/09 18:42:33] [http] starting on [::]:8025
INFO[2024/04/09 18:42:33] [http] accessible via http://localhost:8025/
mailpit Frontend öffnen
Klicken sie auf den angegeben Link der Ausgabe von mailpit, um das Frontend zu starten:
Starten Sie die Anwendung neu und richten Sie einen weiteren Benutzer ein
php artisan serve
Lokalen Webserver starten
Registrierung durchführen
Starten Sie die Registrierung über den Link Register auf der Startseite.
Geben Sie die notwendigen Benutzerdaten ein. Bestätigen Sie ebenfalls die Terms of Services, falls diese aktiviert sind. Wie sie diese aktivieren können sie hier nachlese.
Bei erfolgreichen Versand der Bestätigungsmail erscheint diese Anzeige. Sie erhalten ebenfalls eine Bestätigungsmail an die verwendete E-Mail-Adresse.
Öffnen Sie die E-Mail und klicken Sie auf den Bestätigungslink. Achten Sie darauf, das der Link im gleichen Browser geöffnet wird, mit dem Sie die Registrierung durchgeführt haben.
Alternativ kopieren Sie einfach den Link, wechseln wieder zurück in das Registrierungsfenster und fügen den kopierten Link ein.
Wenn sie mit mailpit arbeiten, so sehen sie im Frontend, das eine neue E-Mail eingegangen ist:
Danach befinden Sie sich auf dem Dashboard der Anwendung. Die Registrierung hat somit funktioniert.
Mögliche Konfigurationsfehler
E-Mail Server ist falsch
Fehlermeldung: Der angegebene Host ist unbekannt
Port ist falsch
Fehlermeldung: Es konnte keine Verbindung hergestellt werden, da der Zielcomputer die Verbindung verweigerte
Aktivieren Sie dazu das Feature termsAndPrivacyPolicy in der Datei config/jetstream.php
Dadurch sehen sie im Registrierungsdialog ein zusätzliches Optionsfeld
Ändern der Sprache
Bearbeiten Sie in der Datei config/app.php die Einstellung locale. Ändern Sie den Wert auf 'de'.
Nach einem Neustart der Anwendung werden aber weiterhin die englischen Texte angezeigt.
Die Ursache liegt an der nicht vorhandenen deutschen Übersetzung der verwendeten Texte. Prüfen Sie einfach den Ordner mit den vorhandenen Übersetzungen: resources/lang
Es gibt nur einen Unterordner en für die englischen Texte:
Zusätzlich zu den Übersetzungen muss noch ein weiterer Schritt erfolgen. Um ihre Anwendung komplett auf Mehrsprachlichkeit umzustellen dürfen keine Texte direkt angegeben werden.
Betrachten wir hierzu die Startseite, speziell die Links in der rechten oberen Ecke:
Der View für die Startseite wird in der Datei resources/views/welcome.blade.php definiert:
Wir sehen, das hier der Text direkt in englischer Sprache angegeben wird.
Es ist sehr schwierig, eine automatische Übersetzung für alle Texte durchzuführen, wenn nicht angegeben wird, ob ein bestimmter Text übersetzt werden soll. Einfach alle Texte zu übersetzen kann zu Problemen führen.
Daher wird bei Laravel der Weg gewählt, explizit anzugeben, ob ein Text übersetzt werden soll.
Diese Angabe der nachfolgende Text soll übersetzt werden erfolgt mit Hilfe der Funktion __ (Der Name der Funktion lautet tatsächlich __, als zwei Unterstriche)
Anstatt
Register
schreiben wir nun
{{ __('Register') }}
Dadurch erkennt Laravel (speziell die Blade Template Engine), das hier eine Übersetzung durchgeführt werden soll und sucht eine passenden Übersetzungstext.
Hier kommt nun der bereits angesprochen Ordner resources/lang ins Spiel. Erstellen Sie in diesem Ordner eine Datei de,json und verwenden Sie als Inhalt den nachfolgenden Text:
Nach einen Neustart der Anwendung sehen wir gewünschte Ergebnis:
Den gewünschten Übersetzungstext findet Blades anhand des angegebenen Textes innerhalb der Funktion __:
welcome.blade.php
de.json
Die Übersetzung der Anwendung erfordert somit für alle Texte die gleichen Schritte
Ermitteln des Views mit dem zu übersetzenden Text, z. B. Sample Text
Einbinden des Textes in die Funktion , z. B. {{ ('Sample text') }}
Hinzufügen der Übersetzung in der Datei de.json, z. B. "Sample text“: Beispieltext“
Erstellen einer neue Startseite
Die Startseite entspricht immer noch der Standardanwendung. Der entsprechende View ist welcome.blade.php.
Zur Startseite wird dieser View aber nicht durch den Namen, sondern durch eine Einstellung in der Datei routes/web.php
Mit Hilfe des von Laravel verwendeten Routing, wird festgelegt, welcher View angezeigt wird, wenn eine bestimmte URI aufgerufen wird.
In der vorhandenen Einstellung legt fest, das bei der Uri '/' der View 'welcome' angezeigt wird.
❯ npm create astro@latest "Tutorial - Working with Preact"
.../21.6.2/pnpm/store/v3/tmp/dlx-99714 | +39 ++++
.../21.6.2/pnpm/store/v3/tmp/dlx-99714 | Progress: resolved 39, reused 39, downloaded 0, added 39, done
astro Launch sequence initiated.
◼ dir Using Tutorial - Working with Preact as project directory
tmpl How would you like to start your new project?
Empty
ts Do you plan to write TypeScript?
Yes
use How strict should TypeScript be?
Strict
deps Install dependencies?
Yes
git Initialize a new git repository?
Yes
✔ Project initialized!
■ Template copied
■ TypeScript customized
■ Dependencies installed
■ Git initialized
next Liftoff confirmed. Explore your project!
Enter your project directory using cd "./Tutorial - Working with Preact"
Run pnpm dev to start the dev server. CTRL+C to stop.
Add frameworks like react or tailwind using astro add.
Stuck? Join us at https://astro.build/chat
╭─────╮ Houston:
│ ◠ ◡ ◠ Good luck out there, astronaut! 🚀
╰─────╯
Run Starter
❯ cd "Tutorial - Working with Preact"
❯ npm run dev
> tutorial---working-with-preact@0.0.1 dev /Users/Shared/CLOUD/Programmier-Workshops/Kurse/Astro/Einsteiger/Tutorial - Working with Preact
> astro dev
astro v4.5.13 ready in 156 ms
┃ Local http://localhost:4321/
┃ Network use --host to expose
14:34:39 watching for file changes...
❯ npm create astro@latest
.../21.6.2/pnpm/store/v3/tmp/dlx-5990 | +39 ++++
.../21.6.2/pnpm/store/v3/tmp/dlx-5990 | Progress: resolved 39, reused 39, downloaded 0, added 39, done
astro Launch sequence initiated.
dir Where should we create your new project?
./Tutorial - Add TOC to PostLayout
tmpl How would you like to start your new project?
Use blog template
ts Do you plan to write TypeScript?
Yes
use How strict should TypeScript be?
Strict
deps Install dependencies?
Yes
git Initialize a new git repository?
Yes
✔ Project initialized!
■ Template copied
■ TypeScript customized
■ Dependencies installed
■ Git initialized
next Liftoff confirmed. Explore your project!
Enter your project directory using cd "./Tutorial - Add TOC to PostLayout"
Run pnpm dev to start the dev server. CTRL+C to stop.
Add frameworks like react or tailwind using astro add.
Stuck? Join us at https://astro.build/chat
╭─────╮ Houston:
│ ◠ ◡ ◠ Good luck out there, astronaut! 🚀
╰─────╯
Run Starter
❯ cd Tutorial\ -\ Add\ TOC\ to\ PostLayout/
Tutorial - Add TOC to PostLayout on master [+] is 📦 v0.0.1 via v21.6.2 via 🐍 v3.12.2 (3.12)
❯ npm run dev
> tutorial---add-toc-to-postlayout@0.0.1 dev /Users/Shared/CLOUD/Programmier-Workshops/Kurse/Astro/Einsteiger/Tutorial - Add TOC to PostLayout
> astro dev
astro v4.5.12 ready in 300 ms
┃ Local http://localhost:4321/
┃ Network use --host to expose
12:18:45 watching for file changes...
Today, i want to find out, how to create / recreating images with ChatGPT.
Challenge: I found an image and want to recreate the image:
Write a Prompt that creates this Image
Create an image of a woman with long, sleek black hair and striking features. She should have a strong, confident posture with her arms crossed. She's wearing a simple, elegant black dress with a round neckline. The background is a modern, minimalist office with a hint of sophistication. The color palette should be neutral, with emphasis on shades of grey and black to match her attire. The lighting is soft and diffused, highlighting her from the front and casting a gentle shadow behind her. The overall aesthetic is chic and polished with a touch of corporate professionalism.
Write a Prompt that creates this Image
Create an image of a poised and professional woman with long, sleek black hair and prominent, striking features. She stands with a sense of authority, her arms confidently crossed in front of her. She is dressed in a simple yet sophisticated black dress with a modest round neckline. The setting is a contemporary, minimalist office space that exudes a refined elegance. The color scheme is a harmonious blend of neutral tones, dominated by greys and blacks that complement her attire. Soft, ambient lighting bathes the scene, casting a gentle illumination that accentuates her silhouette against the muted sophistication of the office backdrop. The composition should convey an atmosphere of chic professionalism and understated luxury.
Write a Prompt that creates this Image
Create an image of an elegant and professional woman with long, black hair and defined, striking features. She exhibits a posture of confidence and composure with her arms crossed. Her attire is a chic, form-fitting black dress with a modest neckline. The environment is a stylish, minimalist office setting with sophisticated furnishings and a neutral color scheme emphasizing grays and blacks. The scene is illuminated with soft, ambient lighting that casts a gentle glow on the woman, highlighting her assertive stance against the contemporary backdrop, evoking a sense of refined grace and corporate elegance.
Notes:
Mostly, after running the same prompt the second time, ChatGPT responded with something like that:
So, i ask ChatGPT nicely to do it again:
Create the image again, because each time the image looks different
Next Step: find the precise prompt
As we see, using the same prompt results in different images. So i asked ChatGPT how to create a prompt that produces the same image each time:
Me
Using one prompt multiple times, each image is different from another. How can a state the prompt more clearly so that the prompt creates each time exactly the same imageChatGPT
ChatGPT
Creating exactly the same image multiple times using a text-to-image AI model like DALL-E is challenging due to the inherent variability in how these models interpret and render prompts. Each time a prompt is processed, the model generates a unique interpretation based on its training and algorithms, which can lead to variations in the resulting images. However, there are some strategies you can use to minimize these differences: Be Highly Specific: Provide as many details as possible in your prompt, including specifics about posture, facial expression, clothing, and background elements. The more detailed your description, the less room there is for the AI to interpret differently. Use Precise Descriptors: Instead of using general terms, use precise descriptors. For example, instead of saying “long, black hair,” specify the style, such as “long, straight, black hair that falls to mid-back.” Define the Scene Layout: Be explicit about the composition of the image, like where the subject is positioned in the frame, how much of the background is visible, and the perspective or angle of the view. Describe Colors and Lighting: Clearly state the colors you want to be used, including shades and tones, and describe the lighting (e.g., “soft, diffused lighting from the front left”). Include Comparable Examples: If possible, reference a similar existing image or style to guide the AI’s interpretation. Consistency in Format: If you’re looking for a portrait, landscape, or specific aspect ratio, mention this explicitly. Even with these strategies, it’s important to remember that AI models like DALL-E are probabilistic and may still produce variations with each rendering. The nature of these models means they interpret prompts creatively, so exact replication of images is not always possible.
Ok, lets try:
Me
Using your suggestions, create a precise prompt that create this image. Use all 6 strategies in your prompt
ChatGPT
Create a digital portrait of a woman who embodies elegance and professionalism. She should have long, straight, jet-black hair with a glossy sheen, cascading down to mid-back. Her facial features are sharply defined, with high cheekbones, almond-shaped hazel eyes, meticulously groomed eyebrows, and full, neutral-colored lips. Her skin has a matte finish with a porcelain-like quality. Her stance is assertive; she stands straight with her shoulders back and arms crossed at the waist, showcasing a silver bracelet on her right wrist and a matching ring on her left middle finger. She wears a tailored, form-fitting black sheath dress with three-quarter sleeves and a boat neckline, ending just above the knees. The setting is an upscale, minimalist office: to her right is a steel-gray filing cabinet with a potted green succulent on top; to her left, a sleek, black office chair behind a dark walnut desk, on which rests a closed silver laptop and a white ceramic mug. The background comprises floor-to-ceiling windows with thin, vertical blinds casting soft shadows, and the walls are a light gray. The lighting is soft and directional, coming from the top left, creating a subtle highlight on her left cheek and a soft shadow to her right, enhancing her features without harshness. The overall color palette is monochrome, with a focus on blacks, whites, and grays, providing contrast against her black dress and the lighter office environment. The composition is centered and balanced, with the woman placed in the middle of the frame, allowing for an equal amount of office space on either side of her. The camera angle is at eye level, ensuring a direct and engaging connection with the viewer. The image should convey a narrative of confidence, sophistication, and modern professional elegance.
Wow, impresiv. Ok, here are the image created by this prompt:
The results looks more the same, but still lacking these “unique” factor.
So i asked ChatGPT again:
Me
The images still looks different. Is there a deterministic way to uniquely generate an imageChatGPT
ChatGPT
AI image generation models like DALL-E are designed to introduce variation and creativity into their outputs. Even with highly detailed prompts, they are not deterministic in the traditional sense — you won’t get the exact same image with each generation because the model incorporates an element of randomness or “seed” into each creation process. This randomness is a core feature, as it enables the generation of unique images from the same prompt. However, in some advanced implementations of these models, you can specify a “seed” value, which can help in producing the same image across multiple runs if the seed is kept constant. The “seed” is essentially a starting point for the random number generator used in the generation process. By using the same seed, you tell the AI to start from the same random point, leading to the same sequence of “random” numbers, which can result in the same output. At the moment, the system you are interacting with does not provide an option to control the seed value manually for each request. Each new image generation is treated as a fresh instance, without a way to replicate the exact randomness of a previous run. Therefore, while you can guide the AI with very specific and detailed prompts to achieve close approximations, there is currently no way to ensure that a publicly available AI image generation model like DALL-E will produce the exact same image twice.
Ok, so we wont get 100% equal images. But being more precise, hopefully we will reach someting around 90 – 95%.
Me
Could you suggest the general structure of an image creating prompt, so that this prompt will create nearly the same images, each time i run the pr
To achieve the most consistent results with an AI image generation model like DALL-E, you should craft a prompt that is detailed and specific, reducing the room for interpretation as much as possible. Here’s a general structure you can follow:
Subject Description: Start with a detailed description of the main subject, including physical characteristics, expressions, and attire.
Example: “Create an image of a woman in her 30s with shoulder-length curly brown hair, green eyes, wearing a navy blue blazer and white shirt.”
Posture and Expression: Clearly describe the subject’s posture, facial expression, and any gestures.
Example: “She has a friendly smile, direct eye contact with the viewer, and her hands are folded in her lap.”
Setting and Background: Detail the setting, including specific objects, colors, and the overall atmosphere.
Example: “She is seated on a red armchair in a well-lit room with bookshelves filled with colorful books in the background.”
Lighting and Shadows: Describe the lighting direction and intensity, as well as the resulting shadows.
Example: “There is soft lighting coming from the left, creating a gentle shadow on the right side of her face.”
Color Palette: Specify the colors you want to be dominant in the image.
Example: “The color palette is warm, with rich browns and creams, accentuating the wooden elements of the furniture and books.”
Camera Angle and Composition: Mention the perspective of the image, such as the angle and framing.
Example: “The viewpoint is at eye level, capturing the upper body of the woman, centered in the frame with equal space on both sides.”
Additional Details: Add any other specific details that you want to include.
Example: “She wears a silver pendant necklace and has a small mole on her right cheek.”
Here’s how it would look put together:
“Create an image of a woman in her 30s with shoulder-length curly brown hair and green eyes, smiling friendly at the viewer, seated on a red armchair with hands folded in her lap. She is wearing a navy blue blazer and white shirt. The room is well-lit, with soft lighting coming from the left creating a gentle shadow on the right side of her face. The background is filled with bookshelves with colorful books. The color palette is warm, with rich browns and creams. The viewpoint is eye level, framing the woman in the center with equal space on both sides. She wears a silver pendant necklace and has a small mole on her right cheek.”
Even with this structure, slight variations can occur due to the stochastic nature of AI image generation. However, providing a highly structured and detailed prompt like the one above can significantly increase the consistency of the images produced.
Ok, let’s try i out
Me
Create an image of a woman in her 30s with shoulder-length curly brown hair and green eyes, smiling friendly at the viewer, seated on a red armchair with hands folded in her lap. She is wearing a navy blue blazer and white shirt. The room is well-lit, with soft lighting coming from the left creating a gentle shadow on the right side of her face. The background is filled with bookshelves with colorful books. The color palette is warm, with rich browns and creams. The viewpoint is eye level, framing the woman in the center with equal space on both sides. She wears a silver pendant necklace and has a small mole on her right cheek.
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