GPT Image 2 做繁体中文图片，还能放心交付吗？

这里说的“乱码”，不只是不认识的符号，也包括字形变形、错别字、缺字、多字、简繁混用、标点错误，或者模型把你指定的文案改成了另一段意思。

查核结论：文字能力进步，但繁体中文零错还没被证明

目前公开资料能支持三点。

第一，gpt-image-2 这个模型名称已出现在 OpenAI API 文档中；OpenAI 也发布了 ChatGPT Images 2.0 的官方介绍页。

第二，新版被描述为更适合真实视觉工作流。PetaPixel 报道称，Images 2.0 被定位为可支持设计、教育、开发和内容创作等工作流的系统。

第三，多语言和图片内文字是这次升级的重点。The Times of India 报道称，新版能以更高准确度在图片中生成日文、韩文、中文、印地文、孟加拉文等语言文字，并提到海报、解说图、图表、漫画等文字与设计结合的场景。 ETtoday 报道也称 Images 2.0 在细节还原、版面配置与多语言处理上升级；Yahoo News UK／Engadget 的摘要则指出，新版对非拉丁文字的理解与渲染有明显进步。

但这些说法仍停留在“中文”“非英语”“非拉丁文字”这类较宽泛的层面。它们没有提供繁体中文专项错字率、简繁混用率、长菜单稳定性，或小字多栏信息图的公开对照数据。

所以，更准确的结论不是“终于不会乱码”，而是：比以前更值得用，但正式交付前仍要查字。

海报、菜单、图卡怎么用？先看文字密度

公开证据支持的是“文字渲染能力改善”，不是“繁体中文商用排版零错”。实际使用时，可以按文字密度和出错成本分级。

为什么“支持中文”不等于“繁体中文可直接商用”？

在实际设计里，繁体中文素材通常不只要求“看起来像中文”。菜单要品项和价格完全正确，活动海报要日期、地点、主办方无误，品牌图卡也常要求标点、语气和字形保持一致。

目前来源能支持的是 Images 2.0 在图片内文字、多语言、非拉丁文字与版面结构上更好；但“中文”不等于“繁体中文”，“非拉丁文字进步”也不等于“繁体中文长文、小字、多栏排版可以免校对”。

尤其要小心三类输出：

• 字很多：完整菜单、课程表、活动议程、产品规格表。
• 字很小：信息图角落注释、密集标签、细节图说。
• 不能出错：价格、电话、地址、法律文字、人名、品牌名、罕见字。

更稳妥的繁体中文工作流

如果要用 GPT Image 2 做繁体中文海报、菜单或图卡，最安全的定位是“视觉初稿工具”，而不是“免校对排版工具”。

1. 先把文案定稿。 主标题、副标题、品项、价格、日期、地址都先写好，不要让模型边画边改文案。
2. 在提示词中锁定原文。 明确要求不可翻译、不可改写、不可新增、不可省略。
3. 降低文字密度。 优先生成短标题、大字号、留白清楚的设计；不要一上来就要求完整菜单或长篇信息图。
4. 先看构图与风格。 把模型主要用在配色、视觉层次、插图、背景和版面草案上。
5. 逐字校对输出。 尤其检查价格、日期、电话、人名、品牌名、罕见字、英文大小写与标点。
6. 正式版再排字。 长文案、多栏表格、菜单价格和小字说明，建议用专业排版工具重新放入最终文字。

可以直接复制的提示词框架：

这种提示词不能保证零错误，但能让检查标准更清楚，也更方便在输出后逐项核对。

最终判断

GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0 确实比过去更适合用来做含文字的图片初稿。可查资料支持它在图片内文字、多语言处理、非拉丁文字渲染和实用视觉工作流方面有进步。

但如果问题是“繁体中文海报、菜单、图卡终于完全不会乱码了吗？”目前答案仍是：证据不足。

最保守也最实用的做法，是让模型加速视觉发想和版面初稿；把正式繁体中文文案、价格、小字信息交给人工校对和后期排版。