但要注意:**Chinese 不等於已經證明繁體中文海報、香港招牌、台灣社群圖都能穩定逐字正確。**上述公開資料沒有提供繁體中文專項準確率,也沒有看到針對港澳台用字差異、繁簡混用、標點、字距、小字可讀性、招牌遠距離觀看,或社群平台壓縮後效果的系統性測試。
| 想判斷的問題 | 目前公開資料支持什麼 | 謹慎解讀 |
|---|---|---|
| 多語文字渲染是否有改善? | OpenAI 頁面展示多語文字相關範例,OpenAIDevs 貼文摘要也稱 gpt-image-2 改善 multilingual text rendering。 | 可以說多語文字是明確產品方向;不應直接推論每一種語言都已達商用級準確率。 |
| 是否能處理中文? | 媒體報導稱模型可在圖片內生成 Japanese、Korean、Chinese、Hindi、Bengali 等文字,且準確度較高。 | 這裡的 Chinese 沒有細分簡體、繁體、香港用字、台灣用字或澳門常見用字。 |
| 是否適合做海報、圖表、漫畫? | OpenAIDevs 提到 diagrams、infographics、charts、comics、multi-panel;媒體報導也提到 posters、explainers、diagrams、comics。 | 代表這類文字密集視覺更值得測試;不代表所有海報、招牌與社群圖都能直接商用。 |
| 能否用舊模型資料推論? | OpenAI API 文件稱 GPT Image 1 是先前的 image generation model;OpenAI 也曾形容 GPT‑4o image generation 擅長準確渲染文字。 | 這些是產品脈絡,不是 GPT Image 2 繁體中文準確度的直接證據。 |
比較精準的說法是:GPT Image 2/ChatGPT Images 2.0 可能比上一代更適合嘗試文字密集設計初稿,但現有證據不足以支持「繁體中文可以零校對直接商用」這個結論。
繁體中文設計最怕的不是完全沒有字,而是「九成像,但一兩個字錯」。海報、招牌、菜單、廣告圖與活動主視覺一旦出錯,影響的可能是價格、地址、日期、品牌名、活動條款,甚至是法規或消費者溝通。
正式發布前,至少要檢查這幾類問題:
目前公開資料支持的是「多語文字渲染有改善」;但商用繁體中文素材需要的是逐字可靠、版面穩定、最終尺寸可讀,這些仍然需要人工驗證。
這類素材一旦出錯,成本通常不只是「再生成一次」:可能要重印、重送廣告審核、修改活動資訊,甚至造成顧客誤解。
比較穩妥的做法,是把 GPT Image 2 當成「視覺生成器」,而不是「最終排版器」。
這樣可以保留 AI 生成視覺的速度,同時避免把未驗證的繁體中文字直接推向商用場景。
以下 prompt 適合做內部壓力測試。重點不是相信它一定零錯,而是讓錯字、漏字、繁簡混用與小字可讀性問題更容易被看見。
生成一張 4:5 IG 宣傳圖,風格:現代咖啡店海報,暖色燈光,乾淨排版。
請只使用以下繁體中文文字,不要加入其他文字,不要改字,不要使用簡體字:
主標題:週末手沖咖啡日
副標題:兩杯同行,第二杯半價
日期:6月15日至6月16日
地點:中環皇后大道中88號
備註:每日限量50份,售完即止
文字要求:
- 所有中文字必須為繁體中文
- 保持標點、數字、地址完全一致
- 主標題最大,副標題第二大,備註最細但仍然清楚可讀
- 不要出現任何假字、錯字、亂碼或額外英文
測試時不要只看第一眼「像不像中文」。應該把輸出逐字和原稿比對,記錄錯字、漏字、簡體字、變形字、小字不可讀、換行錯位等問題。即使連續幾次生成都通過,正式商用版本仍建議保留人工排版與最終校對。
GPT Image 2/ChatGPT Images 2.0 對多語文字渲染與文字密集視覺生成有明確改善方向,公開資料也提到 Chinese 文字,以及 posters、diagrams、comics 等場景。 不過,針對繁體中文海報、香港招牌與 IG 宣傳圖的逐字準確度,現有資料仍不足以證明它能穩定、零校對、直接商用。
實務答案:可以用來起稿、試方向、做視覺概念;正式對外發布前,繁體中文字一定要逐字校對,最好用設計工具重新排版。