GPT Image 2 複雜版面能力查核：未能證實可穩定做資訊圖、漫畫同海報

最接近「複雜版面」需求嘅官方說法，其實來自 4o image generation，而唔係 GPT Image 2。OpenAI 嘅 4o image generation system card addendum 指出，4o 圖像生成可以跟隨詳細指令，並可靠地將文字放入圖片；OpenAI 發布介紹亦話 GPT-4o image generation 擅長準確渲染文字、精準跟隨 prompt，並可利用 4o 本身知識及聊天脈絡。

但呢一點仍然唔等於 GPT Image 2 已具備同等、甚至更強嘅複雜排版可靠性。今批來源入面，直接談 GPT Image 2 嘅資料係第三方整理，而唔係 OpenAI 官方發布；getimg.ai 指 OpenAI 尚未宣布 GPT Image 2，Kubeez 亦將 Image V2／GPT Image 2 相關內容描述為未確認測試同報道。

而家可以確認啲咩？

點解「聽得明 prompt」唔等於「排版可靠」？

複雜版面唔係單一技能。資訊圖表要標題、欄位、圖例、數字標籤同比例關係都準；多格漫畫要固定格數、閱讀次序、角色一致性同對白框位置；海報排版就通常要主標、副標、日期、地點、CTA（行動呼籲，例如「立即報名」）、品牌區、留白同對齊一齊成立。

OpenAI 對 4o 圖像生成嘅官方描述，的確提到文字渲染同詳細指令遵循，呢啲能力同複雜版面有關。 但如果要話一個名為 GPT Image 2 嘅模型已經可以「穩定」完成呢類任務，就需要更直接證據，例如官方產品確認、針對資訊圖或漫畫分鏡嘅測試樣張、可重複評測設計、成功率、常見失敗模式同限制說明。現有來源未提供到呢一層證據。

所以，更準確嘅講法唔係「GPT Image 2 做唔到」，而係：目前未能證明 GPT Image 2 可以穩定做到。

團隊如果想落 production，應該點樣測？

如果要將 AI 圖像生成放入內容生產、產品行銷或者設計流程，最好將「單張圖睇落幾靚」同「可重複交付」分開測。可以先建立三類測試題：

• 資訊圖表測試： 指定固定區塊、標題、圖例、欄位、數字標籤同資料次序，檢查有冇漏字、錯位、欄位混淆、數字放錯位，或者文字唔可讀。
• 多格漫畫測試： 指定精確格數、閱讀方向、每格情節、角色外觀同對白框位置，檢查格數、次序同角色一致性係咪穩定。
• 海報排版測試： 指定主標、副標、日期、地點、CTA、品牌區同圖片比例，檢查視覺層級、對齊、留白同文字清晰度。

同一組 prompt 應該重複生成多次，並記錄每次有冇違反格線、次序、文字可讀性、元素位置或者圖文比例。OpenAI 嘅 4o 圖像生成資料可以用嚟設計測試題，因為它明確強調文字渲染同 prompt 遵循；但喺 GPT Image 2 缺乏官方驗證之前，測試結果仍然要由團隊自行審核。

比較穩陣嘅寫法

可以寫：OpenAI 官方資料顯示，其圖像生成 API 支援按 prompt 生成圖片同編輯既有圖片，而 4o 圖像生成強調文字渲染同詳細指令遵循；但目前來源不足以證明 GPT Image 2 已由 OpenAI 正式發布，亦不足以證明它能穩定完成資訊圖表、多格漫畫同海報排版。

唔建議寫成：「OpenAI 已證實 GPT Image 2 好懂複雜排版。」呢句將未確認嘅模型名稱、已公開嘅其他圖像生成能力，同複雜版面可靠性混埋一齊；以目前證據嚟講，屬於過度延伸。