AI 作图能否直接交付,往往卡在图里的字上。海报标题错一笔、PPT 小字糊成一片、App 界面标签乱拼,即使画面再漂亮,也很难进入正式发布。
基于现有资料,GPT Image 2 是文字较多图像生成的更优先起点。但这个结论需要说得精确:它更像是实务建议,而不是一个已经由公开、同题、可复现基准测试证明的量化结论。
先说结论
当可读性很关键时,建议先试 GPT Image 2。OpenAI 开发者提示词指南使用 gpt-image-2 演示一个要求“高度可读的幻灯片文字、清晰数据层级、精细间距、专业创业路演风格”的任务 [23]。OpenAI 开发者社区公告称,
gpt-image-2 面向生产工作流,强调图像需要准确、可读、符合品牌、本地化、适配目标载体,并尽量不需要大量后期清理;公告还提到改进的多语言文字渲染 [32]。
TechCrunch 报道了 OpenAI 新闻稿中的说法:ChatGPT Images 2.0 能处理常让图像模型出错的细粒度元素,包括小字、图标、UI 元素、密集构图和细微风格约束,最高可到 2K 分辨率 [77]。
但要注意:这并不等于已经有一份公开、透明的 GPT Image 2 对 GPT Image 1.5 同题测试,给出拼写、字形准确率、排版对齐、多语言表现、输出尺寸和失败率等指标。这个缺口很重要,因为 GPT Image 1.5 本身发布时也强调了文字渲染改进,尤其是更密集、更小的文字 [69]。
现有证据能支持什么?
| 说法 | 证据状态 |
|---|---|
OpenAI 开发者材料中,gpt-image-2 被用于可读幻灯片生成示例。 | 有支持 [ |
gpt-image-2 被定位为适合准确、可读、本地化生产工作流的模型。 | 有支持 [ |
| ChatGPT Images 2.0 被描述为更能处理小字、UI 元素和密集构图,最高到 2K。 | TechCrunch 报道了 OpenAI 新闻稿说法 [ |
| GPT Image 1.5 也改进了密集和小字号文字渲染。 | 有支持 [ |
| 有公开透明的可读性基准,直接给 GPT Image 2 与 GPT Image 1.5 打分。 | 在已审阅资料中未找到。 |
为什么更倾向 GPT Image 2?
GPT Image 2 的优势,首先来自“使用场景匹配”。围绕 gpt-image-2 的材料不只是强调生成漂亮图片,而是反复落在可交付资产上:可读、本地化、符合品牌、适配实际展示位置,并减少后期清理 [32]。这正是图中文字最容易翻车的地方:PPT 页面、应用界面标签、商品包装、信息图注释、本地化广告、多语言文案,以及文字区块很多的版式。
OpenAI 的 ChatGPT Images 2.0 公共发布页也展示了涉及字体排版、编辑文字、桌面 UI 等文字密集视觉场景的示例 [31]。TechCrunch 的报道进一步引用了更明确的新闻稿表述:Images 2.0 能处理小字、图标、UI 元素、密集构图和细微风格约束,最高可到 2K 分辨率 [
77]。
把这些放在一起看,如果你的目标是“能不能尽量少修图、少返工地交付”,GPT Image 2 更适合作为默认起点。
GPT Image 1.5 仍然有意义
不要把 GPT Image 1.5 当成“完全不会生成文字”的旧模型。它的发布公告称,GPT Image 1.5 带来了更精确的图像编辑、更好的提示词遵循能力,以及改进的文字渲染,尤其是密集和小字号文本 [69]。
如果你的需求只是大标题、短标签、简单样机,或者团队本来就有人工校对和设计复修流程,GPT Image 1.5 仍可能够用。
同时,OpenAI 的 API 图像生成指南也把文字渲染列为限制项。该指南点名包括 gpt-image-1.5 在内的 GPT Image 模型,并说明尽管相比 DALL·E 系列已有显著改进,这些模型仍可能在精确文字位置和清晰度上遇到困难 [47]。换句话说,任何模型都不该被当成“绝不出错的排版工具”。
对 99% 排版准确率,先别急着下结论
一些第三方或社交来源提出 GPT Image 2 具备 99% 排版或字形准确率之类的强说法 [4][
7][
78]。这些说法可能反映了真实的改进方向,但目前可见资料没有展示足够的方法细节,不能直接当作已定论的公开基准。
一个 99% 准确率主张如果要有参考价值,至少应说明:
- 测试提示词是什么;
- 涵盖哪些语言和文字系统;
- 每组生成了多少张图;
- 使用了什么尺寸、质量和模型设置;
- 如何判定错字、漏字、替换字、字形错误和排版错误;
- 失败样本是否计入;
- 是否按最终发布尺寸评估可读性。
否则,一个模型可能在大幅海报标题上表现惊艳,却仍然在长段落、脚注、图表标签、UI 控件或复杂多语言排版里出错。
名称说明:gpt-image-2 与 ChatGPT Images 2.0
资料里出现了两个相关标签。面向开发者的材料使用 gpt-image-2:OpenAI 提示词指南包含这个模型 ID,开发者社区公告也称 gpt-image-2 已在 API 和 Codex 中可用 [23][
32]。OpenAI 的公共发布页和 TechCrunch 报道则使用 ChatGPT Images 2.0 这个名称 [
31][
77]。
由于现有资料没有提供一条明确句子,把所有 gpt-image-2 的说法逐项映射到所有 ChatGPT Images 2.0 的说法,最稳妥的写法是:在讨论重叠证据时称为 GPT Image 2 / ChatGPT Images 2.0。
该选哪个模型?
如果你的交付物包含多处文字区、小字号标签、信息图文案、商品包装文字、UI 元素、演示文稿文字、本地化广告或多语言内容,优先选择 GPT Image 2。这个建议来自 gpt-image-2 对可读生产工作流的定位,以及 OpenAI 被报道的说法:Images 2.0 能处理小字、UI 元素和密集构图 [32][
77]。
如果文字很短、字号很大、容易人工校对,或者 GPT Image 1.5 已经能满足你现有流程,也可以继续把 GPT Image 1.5 纳入考虑。它的发布说明确实强调了对密集和小字号文字渲染的改进 [69]。
如果文字绝不能错,建议自己做一次同题测试
在真正替换生产流程前,最好用同一组提示词做一次“小型擂台赛”:
- 原文照抄测试:让两个模型生成同一条标题、副标题和短标签。
- 小字测试:加入脚注、图表标注、按钮文字或包装细则,并按最终发布尺寸查看。
- 密集布局测试:生成信息图、菜单、仪表盘或多文字区幻灯片。
- 编辑保留测试:只改一处文字,观察其他画面元素是否保持稳定。
- 多语言测试:使用你的团队实际会发布的语言和文字系统。
- 人工评分:检查拼写、漏字、替换、可读性、对齐、层级,以及是否能不修图直接交付。
真正的赢家不是展示图最惊艳的模型,而是能在你的提示词、目标尺寸和审稿流程中,最稳定生成正确可读文字的模型。
底线
GPT Image 2 看起来更适合作为可读文字图像的起点,尤其是密集、小字、本地化、多语言和 UI 类文本。更严谨的说法是:OpenAI 相关材料将 GPT Image 2 / ChatGPT Images 2.0 放在可读生产输出和细粒度文本处理的语境中;而 GPT Image 1.5 同样改进了密集和小字号文字渲染;目前已审阅资料没有提供透明的公开正面对比可读性基准 [32][
77][
69]。




