การแสดงผลข้อความในการสร้างภาพ AI หมายถึงความสามารถของโมเดลในการสร้างคำที่อ่านได้และสะกดถูกต้องภายในภาพที่สร้างขึ้น ในอดีตจุดนี้คือจุดอ่อนที่สุดของโมเดลแบบ diffusion ตัวอักษรที่เบี้ยว ตัวอักษรที่ขาดหาย และเส้นขีดสุ่มเพิ่มเติมเป็นเรื่องปกติ ความท้าทายคือข้อความไม่ยอมรับข้อผิดพลาด ตัวอักษรผิดแค่ตัวเดียวก็ทำให้คำอ่านไม่ออกหรือเปลี่ยนความหมาย GPT Image 2 จัดการข้อความต่างจากโมเดล diffusion สถาปัตยกรรม autoregressive ประมวลผล text token เหมือนกับที่ประมวลผลภาษา ทำความเข้าใจลำดับตัวอักษรแทนที่จะพยายามวาดรูปร่างตัวอักษรทีละพิกเซล
GPT Image 2 แสดงผลข้อความภาษาอังกฤษและอักษรละตินอื่น ๆ ด้วยความแม่นยำใกล้เคียงสมบูรณ์แบบ คำที่มีความยาวถึงประมาณ 30 ตัวอักษรแสดงผลได้ถูกต้องรวมถึงการใช้ตัวพิมพ์ใหญ่ เครื่องหมายวรรคตอน และการเว้นวรรค ครอบคลุมหัวข้อข่าว แท็กไลน์ ชื่อผลิตภัณฑ์ และย่อหน้าสั้น ๆ ส่วนใหญ่
ตัวอักษรจีน ญี่ปุ่น (ฮิระงะนะ คะตะกะนะ คันจิ) และเกาหลี (ฮันกึล) แสดงผลด้วยลำดับเส้นและสัดส่วนที่ถูกต้อง นี่คือการก้าวกระโดดจากโมเดล diffusion ที่มักสร้างตัวอักษร CJK ด้วยเส้นที่ผสมกัน เพิ่มเติม หรือขาดหายไป
ข้อความภาษาฮินดี (Devanagari) และบังกลาแสดงผลด้วยพยัญชนะผสมและเครื่องหมายสระที่ถูกต้อง สำหรับอักษรที่แม้แต่ข้อผิดพลาดเล็กน้อยก็ทำให้ข้อความอ่านไม่ออก โมเดลก่อนหน้านี้ล้มเหลวเกือบทั้งหมดกับอักษรเหล่านี้
อธิบายสไตล์ฟอนต์ใน prompt ของคุณว่า "bold sans-serif" "elegant serif" "handwritten cursive" "monospaced code font" GPT Image 2 ปรับรูปแบบตัวอักษรให้ตรงกับสไตล์ที่อธิบายไว้ในขณะที่ยังคงความอ่านได้
ระบุตำแหน่งที่ข้อความปรากฏ "centered at the top" "bottom-left corner" "curved along the arch" "inside the speech bubble" โมเดลปฏิบัติตามคำแนะนำเชิงพื้นที่สำหรับการจัดวางข้อความด้วยความแม่นยำที่สมเหตุสมผล แม้ว่าเลย์เอาต์ที่ซับซ้อน (ข้อความวงกลม คอลัมน์แคบ) จะไม่น่าเชื่อถือเท่า
ไปที่ PonPon Image และเลือก GPT Image 2 จากเมนูดรอปดาวน์ของโมเดล
ใส่ข้อความที่ต้องการแสดงในเครื่องหมายคำพูด เช่น *A poster with the text "Summer Sale 50% Off" in bold red letters* ใช้เครื่องหมายคำพูดเพื่อแยกข้อความที่แสดงออกจากคำอธิบายฉากที่เหลืออย่างชัดเจน
เพิ่มรายละเอียดฟอนต์ "large bold sans-serif at the top" "small italic serif in the bottom-right corner" ยิ่งคำแนะนำการจัดตัวอักษรของคุณเฉพาะเจาะจงมากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ก็ยิ่งตรงกับเจตนาของคุณมากขึ้น
คลิก Generate และซูมเข้าเพื่อตรวจสอบทุกตัวอักษร แม้ว่าความแม่นยำจะประมาณ 99% แต่คำที่ซับซ้อน การสะกดที่ผิดปกติ หรือสตริงข้อความยาวมากอาจมีข้อผิดพลาดเป็นครั้งคราว สร้างใหม่หากจำเป็น ผลลัพธ์แตกต่างกันในแต่ละการสร้าง
หากข้อความถูกต้องแต่องค์ประกอบอื่นต้องการปรับ ใช้ความสามารถการแก้ไขของ GPT Image 2 เพื่อแก้ไขภาพโดยไม่ต้องสร้างใหม่ตั้งแต่ต้น ข้อความจะยังคงอยู่ในขณะที่คุณปรับการออกแบบโดยรอบ
ไม่ว่าคุณจะเป็นครีเอเตอร์คนเดียว เอเจนซี หรือแบรนด์ — ทุกโมเดลปรับตัวให้เข้ากับวิธีทำงานของคุณ
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.
A concert poster for a jazz night. Large text at the top: "BLUE NOTE SESSIONS" in gold serif font. Below: "Friday, June 20 · 8PM" in white sans-serif. Background: a smoky blue stage with a silhouetted saxophone player. Dark blue and gold color scheme. Portrait orientation.
Model: GPT Image 2 · Aspect: 2:3 · Quality: High
A minimal coffee bag design. The brand name "DAWN ROASTERS" in clean black sans-serif centered on a kraft paper bag. Below the name: "Single Origin · Ethiopia Yirgacheffe · Medium Roast" in smaller text. Simple line drawing of a coffee plant branch. Clean, premium feel.
Model: GPT Image 2 · Aspect: 3:4 · Quality: High
A modern Japanese restaurant menu header. Text: "鉄板焼き" (Teppanyaki) in large brushstroke-style calligraphy at the center. Below in smaller text: "炭火焼肉 · 寿司 · 天ぷら". Minimalist white background with a thin red line accent. Clean, elegant layout.
Model: GPT Image 2 · Aspect: 16:9 · Quality: High
A golden retriever wearing reading glasses sitting at a desk with a laptop. Top text: "WHEN THE MEETING COULD HAVE BEEN AN EMAIL" in bold white Impact font with black outline. Bottom text: "BUT HERE WE ARE" in the same style. Office background, bright lighting.
Model: GPT Image 2 · Aspect: 1:1 · Quality: Standard
สร้างคาโรเซล Instagram แบนเนอร์ Twitter/X และกราฟิกโพสต์ LinkedIn ที่มีหัวข้อและข้อความเนื้อหาที่อ่านได้ฝังอยู่ในภาพ ไม่จำเป็นต้องใช้ Canva หรือเลเยอร์ Photoshop ข้อความเป็นส่วนหนึ่งของการสร้าง สร้าง 10 รูปแบบสำหรับการทดสอบ A/B ภายในไม่กี่นาที
สร้างม็อคอัพบรรจุภัณฑ์ผลิตภัณฑ์ที่แสดงชื่อแบรนด์จริง แท็กไลน์ และรายการส่วนผสมของคุณ สร้างดีไซน์เสื้อที่มีข้อความพิมพ์ ปกหนังสือที่มีชื่อเรื่องและชื่อผู้แต่ง หรือภาพหน้าจอแอปที่มีข้อความ UI จริง ข้อความอ่านได้อย่างถูกต้องในทันที
สร้างมีมที่มีข้อความบน/ล่างที่อ่านได้จริง โมเดล AI ก่อนหน้านี้ทำให้มีมใช้ไม่ได้เพราะข้อความเบี้ยว GPT Image 2 สร้างข้อความที่สะอาดและสะกดถูกต้องในฟอนต์ Impact, Arial หรือสไตล์ฟอนต์ที่อธิบายไว้
สร้างภาพโฆษณาสำหรับแคมเปญนานาชาติที่ข้อความหัวข้ออยู่ในภาษาจีน ญี่ปุ่น ฮินดี หรือเกาหลี ก่อนหน้านี้ต้องใช้นักออกแบบซ้อนทับข้อความด้วยตนเอง ตอนนี้ prompt เดียวสร้างภาพสมบูรณ์ที่มีข้อความอักษรที่ไม่ใช่ละตินแสดงผลถูกต้อง
| GPT Image 2 | โมเดลอื่น | |
|---|---|---|
| ความแม่นยำข้อความละติน | ความแม่นยำของตัวอักษรประมาณ 99% สำหรับคำที่มีความยาวถึง 30 ตัวอักษร | Midjourney V8: ดีขึ้นแต่ยังอยู่ที่ประมาณ 85–90% Flux: ประมาณ 95% สำหรับข้อความสั้น Stable Diffusion: ประมาณ 70–80% |
| การแสดงผล CJK | ลำดับเส้นและสัดส่วนที่ถูกต้องสำหรับภาษาจีน ญี่ปุ่น เกาหลี | โมเดลส่วนใหญ่สร้างเส้นที่เบี้ยวหรือผสมกันใน CJK Flux จัดการภาษาญี่ปุ่นบางส่วนได้แต่ยังติดขัดกับคันจิที่ซับซ้อน |
| อักษร Indic | Devanagari และบังกลาด้วยพยัญชนะผสมและเครื่องหมายสระที่ถูกต้อง | แทบไม่มีโมเดลภาพอื่นใดที่จัดการอักษร Indic ได้อย่างน่าเชื่อถือ |
| การควบคุมสไตล์ฟอนต์ | ตอบสนองต่อคำแนะนำฟอนต์เชิงพรรณนา (serif, sans-serif, handwritten, monospaced) | การควบคุมสไตล์ฟอนต์มีจำกัดหรือไม่มีเลยในโมเดลส่วนใหญ่ Midjourney มีบ้างแต่ไม่สม่ำเสมอ |
| ความยาวข้อความสูงสุดที่น่าเชื่อถือ | ประมาณ 30 ตัวอักษรต่อองค์ประกอบข้อความ รองรับหลายองค์ประกอบข้อความต่อภาพ | โมเดลส่วนใหญ่เริ่มเสื่อมถอยเกิน 10–15 ตัวอักษร Nano Banana Pro จัดการประมาณ 20 ตัวอักษรได้ดี |
ใส่ข้อความที่ต้องการแสดงในเครื่องหมายคำพูดใน prompt เสมอ "Summer Sale" ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการเขียน Summer Sale ในคำอธิบายฉากเฉย ๆ เครื่องหมายคำพูดส่งสัญญาณให้โมเดลว่าตัวอักษรเหล่านี้ต้องปรากฏตามตัวอักษร
ความแม่นยำลดลงสำหรับสตริงข้อความยาวมาก หากคุณต้องการย่อหน้า แบ่งออกเป็นบรรทัดแยกกันในคำอธิบาย prompt "first line says X, second line says Y" แต่ละบรรทัดแสดงผลได้แม่นยำกว่าบล็อกยาวเดียว
ข้อความจะมีประโยชน์เฉพาะเมื่ออ่านได้ อธิบายความคมชัดอย่างชัดเจน "white text on dark blue background" "black text on light cream surface" หากไม่ระบุ โมเดลอาจวางข้อความบนพื้นหลังที่วุ่นวายซึ่งอ่านยาก
ความแม่นยำประมาณ 99% หมายความว่าประมาณ 1 ใน 100 ตัวอักษรอาจผิด สำหรับหัวข้อ 10 คำมักไม่เป็นปัญหา แต่สำหรับฉลากผลิตภัณฑ์ 200 คำ คาดว่าจะมีข้อผิดพลาดบ้าง ซูมเข้าและอ่านทุกคำก่อนใช้ภาพในโปรดักชันเสมอ สร้างใหม่หากตัวอักษรผิด
เข้าร่วมกับครีเอเตอร์ เอเจนซี และแบรนด์นับพันที่ใช้ PonPon ทุกวัน
