Rendering teks dalam pembuatan gambar AI mengacu pada kemampuan model untuk menghasilkan kata-kata yang terbaca dan ejaannya benar di dalam gambar yang dihasilkan. Secara historis, ini adalah kelemahan terbesar model berbasis difusi — huruf yang kacau, karakter yang hilang, dan coretan acak tambahan sudah menjadi hal biasa. Tantangannya adalah teks tidak toleran terhadap kesalahan: satu karakter yang salah membuat kata tidak terbaca atau mengubah maknanya. GPT Image 2 mendekati teks secara berbeda dari model difusi: arsitektur autoregressif-nya memproses token teks dengan cara yang sama seperti memproses bahasa, memahami urutan karakter alih-alih mencoba menggambar bentuk huruf piksel per piksel.
GPT Image 2 mereproduksi teks bahasa Inggris dan aksara Latin lainnya dengan akurasi yang hampir sempurna. Kata-kata hingga ~30 karakter dirender dengan benar termasuk huruf kapital, tanda baca, dan spasi. Ini mencakup sebagian besar judul, tagline, nama produk, dan paragraf pendek.
Karakter Tionghoa, Jepang (hiragana, katakana, kanji), dan Korea (hangul) dirender dengan urutan guratan dan proporsi yang benar. Ini merupakan lompatan besar dari model difusi, yang biasanya menghasilkan karakter CJK dengan guratan yang menyatu, berlebih, atau hilang.
Teks Hindi (Devanagari) dan Bengali dirender dengan konsonan gabungan dan tanda vokal yang benar — aksara di mana kesalahan kecil sekalipun membuat teks tidak terbaca. Model-model sebelumnya hampir sepenuhnya gagal pada aksara ini.
Deskripsikan gaya font dalam prompt Anda: "bold sans-serif", "serif elegan", "kursif tulisan tangan", "font kode monospaced". GPT Image 2 menyesuaikan bentuk huruf agar sesuai dengan gaya yang dideskripsikan sambil tetap menjaga keterbacaan.
Tentukan di mana teks muncul: "di tengah bagian atas", "sudut kiri bawah", "melengkung mengikuti lengkungan", "di dalam balon percakapan". Model mengikuti instruksi spasial untuk penempatan teks dengan akurasi yang wajar, meski tata letak kompleks (teks melingkar, kolom sempit) kurang dapat diandalkan.
Kunjungi PonPon Image dan pilih GPT Image 2 dari dropdown model.
Masukkan teks yang ingin Anda render dalam tanda kutip: *Sebuah poster dengan teks "Diskon Musim Panas 50%" dalam huruf merah tebal*. Gunakan tanda kutip untuk memisahkan teks yang dirender dengan jelas dari deskripsi adegan lainnya.
Tambahkan detail font: "sans-serif tebal besar di bagian atas", "serif miring kecil di sudut kanan bawah". Semakin spesifik instruksi tipografi Anda, semakin dekat output dengan yang Anda inginkan.
Klik Generate dan perbesar untuk memverifikasi setiap karakter. Meskipun akurasi ~99%, kata-kata kompleks, ejaan yang tidak biasa, atau string teks yang sangat panjang terkadang bisa mengandung kesalahan. Buat ulang jika diperlukan — hasilnya bervariasi antara setiap generasi.
Jika teksnya sudah benar tetapi elemen lain perlu disesuaikan, gunakan kemampuan pengeditan GPT Image 2 untuk memodifikasi gambar tanpa harus membuat ulang dari awal. Teks akan tetap utuh sementara Anda menyesuaikan desain sekitarnya.
Baik kamu kreator solo, agensi, maupun brand — setiap model menyesuaikan cara kerjamu.
Cozy reading nook portrait
A cozy bookshop window display with a hand-lettered wooden sign that reads "OPEN YOUR MIND" in warm brown serif letters. Stacked vintage books, a steaming mug, and fairy lights in the background. Soft focus, warm tones.
Lo-fi digicam editorial
A retro magazine cover with bold headline text "FILM IS NOT DEAD" in large white Impact font across the top. Below, a young photographer holding a 35mm camera, lo-fi digicam aesthetic, grain overlay, muted pastel background.
Double exposure portrait
A motivational poster with the quote "CREATE SOMETHING TODAY" in clean black sans-serif font centered on a cream background. Below in smaller text: "even if it's imperfect". Minimalist design, thin gold border frame.
Poster konser untuk malam jazz. Teks besar di bagian atas: "BLUE NOTE SESSIONS" dalam font serif emas. Di bawahnya: "Jumat, 20 Juni · 20.00" dalam sans-serif putih. Latar belakang: panggung biru berasap dengan pemain saksofon bersiluet. Skema warna biru tua dan emas. Orientasi potret.
Model: GPT Image 2 · Aspect: 2:3 · Quality: High
Desain kantong kopi yang minimalis. Nama merek "DAWN ROASTERS" dalam sans-serif hitam bersih di tengah kantong kertas kraft. Di bawah nama: "Single Origin · Ethiopia Yirgacheffe · Medium Roast" dalam teks lebih kecil. Gambar garis sederhana dahan tanaman kopi. Kesan bersih dan premium.
Model: GPT Image 2 · Aspect: 3:4 · Quality: High
Header menu restoran Jepang modern. Teks: "鉄板焼き" (Teppanyaki) dalam kaligrafi gaya sapuan kuas besar di tengah. Di bawah dalam teks lebih kecil: "炭火焼肉 · 寿司 · 天ぷら". Latar belakang putih minimalis dengan aksen garis merah tipis. Tata letak yang bersih dan elegan.
Model: GPT Image 2 · Aspect: 16:9 · Quality: High
Seekor golden retriever berkacamata baca duduk di meja dengan laptop. Teks atas: "KETIKA RAPAT ITU BISA JADI EMAIL" dalam font Impact putih tebal dengan outline hitam. Teks bawah: "TAPI BEGINILAH ADANYA" dengan gaya yang sama. Latar belakang kantor, pencahayaan terang.
Model: GPT Image 2 · Aspect: 1:1 · Quality: Standard
Buat carousel Instagram, banner Twitter/X, dan grafis postingan LinkedIn dengan judul dan teks isi yang terbaca langsung di dalam gambar. Tidak perlu lapisan Canva atau Photoshop — teks sudah menjadi bagian dari generasi. Buat 10 variasi untuk pengujian A/B dalam hitungan menit.
Buat mockup kemasan produk yang menampilkan nama merek, tagline, dan daftar bahan yang sebenarnya. Buat desain kaos dengan teks tercetak, sampul buku dengan judul dan nama penulis, atau tangkapan layar aplikasi dengan teks UI yang realistis. Teks terbaca dengan jelas dalam sekali pandang.
Buat meme dengan teks atas/bawah yang benar-benar terbaca. Model AI sebelumnya membuat meme tidak bisa digunakan karena teksnya kacau. GPT Image 2 menghasilkan teks yang bersih dan ejaannya benar dalam font Impact, Arial, atau gaya font apa pun yang dideskripsikan.
Buat visual iklan untuk kampanye internasional di mana teks judul dalam bahasa Tionghoa, Jepang, Hindi, atau Korea. Sebelumnya memerlukan desainer untuk menambahkan teks secara manual. Kini satu prompt menghasilkan visual lengkap dengan teks non-Latin yang dirender dengan benar.
| GPT Image 2 | Model Lain | |
|---|---|---|
| Akurasi teks Latin | Akurasi karakter ~99% untuk kata hingga 30 karakter | Midjourney V8: meningkat tapi masih ~85–90%. Flux: ~95% untuk teks pendek. Stable Diffusion: ~70–80% |
| Rendering CJK | Urutan guratan dan proporsi yang benar untuk Tionghoa, Jepang, Korea | Sebagian besar model menghasilkan guratan kacau atau menyatu dalam CJK. Flux menangani sebagian Jepang tapi kesulitan dengan kanji kompleks |
| Aksara Indik | Devanagari dan Bengali dengan konsonan gabungan dan tanda vokal yang benar | Hampir tidak ada model gambar lain yang menangani aksara Indik secara andal |
| Kontrol gaya font | Merespons instruksi font deskriptif (serif, sans-serif, tulisan tangan, monospaced) | Kontrol gaya font terbatas atau tidak ada di sebagian besar model. Midjourney menawarkan beberapa tapi kurang konsisten |
| Panjang teks maksimal yang andal | ~30 karakter per elemen teks, beberapa elemen teks per gambar | Sebagian besar model menurun kualitasnya di atas 10–15 karakter. Nano Banana Pro menangani ~20 karakter dengan baik |
Selalu masukkan teks yang ingin Anda render dalam tanda kutip di dalam prompt. "Diskon Musim Panas" memberikan hasil lebih baik daripada hanya menulis Diskon Musim Panas dalam deskripsi adegan. Tanda kutip memberi sinyal kepada model bahwa karakter-karakter ini harus muncul persis seperti adanya.
Akurasi menurun untuk string teks yang sangat panjang. Jika Anda membutuhkan paragraf, pecah menjadi baris terpisah dalam deskripsi prompt: "baris pertama bertuliskan X, baris kedua bertuliskan Y". Setiap baris dirender lebih akurat daripada satu blok panjang.
Teks hanya berguna jika terbaca. Deskripsikan kontras secara eksplisit: "teks putih di latar belakang biru tua", "teks hitam di permukaan krem terang". Tanpa ini, model mungkin menempatkan teks di latar belakang yang sibuk di mana teks sulit dibaca.
Akurasi ~99% berarti sekitar 1 dari 100 karakter mungkin salah. Untuk judul 10 kata, itu biasanya tidak masalah. Untuk label produk 200 kata, perkirakan beberapa kesalahan. Selalu perbesar dan baca setiap kata sebelum menggunakan gambar dalam produksi. Buat ulang jika ada karakter yang salah.
Bergabunglah dengan ribuan kreator, agensi, dan brand yang menggunakan PonPon setiap hari.
