GPT Image 2 繁體中文圖片查核：海報、餐牌、圖卡仲使唔使校字？

查核結論：有進步，但唔好當零亂碼

目前公開資料可以支持三點。

第一，gpt-image-2 呢個模型名稱已經出現喺 OpenAI API 文件；OpenAI 亦有 ChatGPT Images 2.0 官方介紹頁。

第二，新版定位唔止係「玩生圖」。PetaPixel 報道指，Images 2.0 被定位為可支援設計、教育、開發同內容創作等工作流嘅系統。

第三，多語言同圖片內文字係今次升級重點。The Times of India 報道稱，新版可以用更高準確度喺圖片入面生成日文、韓文、中文、印地文、孟加拉文等語言文字，並提到海報、解說圖、圖表、漫畫等文字同設計結合嘅情境。 ETtoday 亦報道 Images 2.0 喺細節還原、版面配置同多語言處理上升級；Yahoo News UK／Engadget 摘要則指新版對非拉丁文字嘅理解同渲染有明顯進步。

但重點係：呢啲說法仍然停留喺「中文」、「非英語」、「非拉丁文字」呢類較大範圍。公開資料未提供繁體中文專項錯字率、簡繁混用率、長餐牌穩定性，或者細字多欄資訊圖嘅公開對照數據。

換句話講，現階段唔應該講「終於完全唔會亂碼」，而應該講「比以前更可用，但正式交付前一定要查字」。

海報、餐牌、圖卡點用？先睇文字密度

公開證據支持嘅係「文字渲染能力改善」，唔係「繁體中文商用排版零錯」。實際用法，可以按文字密度同出錯成本分級。

點解「支援中文」唔等於「繁中可以直接出街」？

做繁體中文設計，要求通常唔止係「望落似中文」。餐牌要品項同價錢完全準確；活動海報要日期、地點、主辦單位無誤；品牌圖卡亦可能要求標點、語氣、字形同品牌名保持一致。

目前來源能夠支持嘅係：Images 2.0 喺圖片內文字、多語言、非拉丁文字同版面結構上更好；但「中文」唔等於「繁體中文一定準」，「非拉丁文字進步」亦唔等於「繁中長文、細字、多欄排版可以免校對」。

特別要小心三類輸出：

• 字好多：完整餐牌、課程表、活動流程、產品規格表。
• 字好細：資訊圖角落註解、密集標籤、細節圖說。
• 唔可以錯：價錢、電話、地址、法律字句、人名、品牌名、罕見字。

較穩陣嘅繁體中文工作流

如果你想用 GPT Image 2 做繁體中文海報、餐牌或圖卡，最安全嘅定位係：視覺初稿工具，而唔係免校對排版工具。

1. 先定稿文案。 主標、副標、品項、價錢、日期、地址先寫好，唔好畀模型一邊畫一邊改文。
2. 喺提示詞鎖死原文。 明確要求不可翻譯、不可改寫、不可新增、不可省略。
3. 降低文字密度。 優先生成短標題、大字、留白清楚嘅設計；唔好一開始就要求完整餐牌或長篇資訊圖。
4. 先攞構圖同風格。 將模型用喺色彩、視覺層次、插圖、背景同版面草案。
5. 逐隻字校對輸出。 特別檢查價錢、日期、電話、人名、品牌名、罕見字、英文大小寫同標點。
6. 正式版再排字。 長文案、多欄表格、餐牌價錢同細字說明，建議用可控排版工具重放最終文字。

可以直接複製呢個提示詞框架：

呢類提示詞唔能夠保證零錯，但好處係將檢查標準講清楚，之後比較容易逐項核對。

最後點判斷？

GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0 確實比過去更適合用嚟做含文字圖片初稿：可查資料支持佢喺圖片內文字、多語言處理、非拉丁文字渲染同實用視覺工作流上有進步。

但如果你問：「繁體中文海報、餐牌、圖卡係咪終於完全唔會亂碼？」目前答案仍然係：證據不足。

最保守、亦最實用嘅做法係：用模型加速視覺發想同版面初稿；至於正式繁體中文文案、價錢、地址同細字資料，就交畀人工校對同後製排版。