但关键在于:Chinese 不等于已经证明繁体中文海报、香港招牌或面向繁体读者的社交图可以稳定逐字正确。 现有公开资料没有提供繁体中文专项准确率,也没有系统说明港澳台用字、繁简混用、标点、字距、小字号可读性、招牌远距离观看,或社交平台压缩后的表现。
| 你想判断的问题 | 现有证据 | 更审慎的解读 |
|---|---|---|
| 多语文字渲染有没有改善? | OpenAI 页面展示了多语文字相关示例;OpenAIDevs 贴文摘要也称 gpt-image-2 改善 multilingual text rendering。 | 可以说多语文字是明确改进方向;不能直接推出每一种语言都已达到商用级准确率。 |
| 是否能处理中文? | 媒体报道称,模型可在图片内生成 Japanese、Korean、Chinese、Hindi、Bengali 等文字,准确度更高。 | 这里的 Chinese 没有细分简体、繁体、香港用字或台湾用字。 |
| 能不能做海报、图表、漫画? | OpenAIDevs 提到 diagrams、infographics、charts、comics、multi-panel;媒体报道也提到 posters、explainers、diagrams、comics。 | 说明这类文字较多的视觉内容值得尝试;不代表所有海报、招牌和社交图都可以直接商用。 |
| 能不能拿旧模型信息来推断? | OpenAI API 文件称 GPT Image 1 是之前的 image generation model;OpenAI 也曾称 GPT-4o image generation 擅长准确渲染文字。 | 这些是产品演进背景,不是 GPT Image 2 繁体中文准确度的直接证据。 |
最准确的判断是:GPT Image 2/ChatGPT Images 2.0 可能比上一代更适合做文字密集型设计初稿,但现有证据还不足以支持繁体中文可以零校对、直接上线这一结论。
繁体中文设计最怕的不是完全没有字,而是九成像、但一两个关键字错了。海报、招牌、菜单、广告图、活动图一旦出错,问题可能直接落到价格、地址、日期、品牌名或活动条款上。
正式发布前,至少要检查这些问题:
公开资料支持多语文字渲染正在改善;但商用繁体中文素材要求的是逐字可靠、版面稳定、最终尺寸可读,这部分仍然需要人工验证。
这类素材一旦出错,成本不只是再生成一次:你可能要重新印刷、重新提交广告素材、修改活动信息,甚至造成顾客误解。
更稳妥的做法,是把 GPT Image 2 当成视觉生成器,而不是最终排版器。
这样既能保留 AI 生成视觉的速度,也能避免把未经验证的繁体中文字直接推向商用场景。
下面这段 prompt 适合做内部压力测试。重点不是相信它一定零错误,而是让错字、漏字、繁简混用和小字不可读更容易暴露出来。
生成一张 4:5 IG 宣传图,风格:现代香港咖啡店海报,暖色灯光,干净排版。
请只使用以下繁体中文文字,不要加入其他文字,不要改字,不要使用简体字:
主标题:週末手沖咖啡日
副标题:兩杯同行,第二杯半價
日期:6月15日至6月16日
地点:中環皇后大道中88號
备注:每日限量50份,售完即止
文字要求:
- 所有出现在图片中的中文字必须为繁体中文
- 保持标点、数字、地址完全一致
- 主标题最大,副标题第二大,备注最小但仍然清楚可读
- 不要出现任何假字、错字、乱码或额外英文
测试时,不要只看第一眼像不像中文。应该把输出结果逐字和原稿比对,记录错字、漏字、简体字、变形字、小字不可读、换行错位等问题。即使连续几次生成都通过,正式商用版本仍建议保留人工排版和最终校对。
GPT Image 2/ChatGPT Images 2.0 在多语文字渲染和文字密集型视觉生成上,确实有明确的改进方向;公开资料也提到 Chinese 文字,以及 posters、diagrams、comics 等场景。 不过,针对繁体中文海报、招牌和 IG 宣传图中的逐字准确度,现有资料还不能证明它可以稳定、零校对、直接商用。
实务答案:可以用来起稿、试方向、做视觉概念;正式发布前,繁体中文字一定要逐字校对,最好用设计工具重新排版。