AIREITER如今几乎所有 AI 图像模型都宣称自己擅长生成文字，但实际效果往往没有宣传得那么可靠。我用同一组包含四个文字区域的包装设计提示词，以及一组含六个标签的 UI 登录页提示词，测试了 GPT Image 2、Nano Banana 2、Nano Banana Pro 和 Seedream 5 Pro，看看谁能真正生成清晰、拼写无误的文字。先说结论：只有 GPT Image 2 能在单次生成中完整且准确地处理全部四个文本块，不过它也并非所有场景下的最佳选择。
测试怎么做：让四款模型处理多区域文字
拿一个单词测试文字生成能力没有多少意义。能在海报上写对“HELLO”的模型，未必能应付包装标签上分布在四个区域的文字。因此我设计了两组更贴近实际生产需求的提示词，专门考验一个关键难点：同一画面内，多个不同字号的文本块能否同时准确生成。
测试 1：咖啡袋包装。要求生成“PREMIUM ROAST”（大标题）、“Single Origin Colombia”（副标题）、“340g / 12 oz”（小字）和“Ethically Sourced Since 2019”（标语）。一件产品上共有四个独立文字区域。
测试 2：移动端登录 UI。包括“Welcome Back”（标题）、“Sign in to your account”（说明文字）、“Email Address”与“Password”（输入框标签）、“Sign In”（按钮），以及“Forgot your password?”和“Don't have an account? Sign Up”（底部文字）。总计六个独立文本元素。
每个模型针对每组提示词只运行一次，分辨率为 1024×1024 或等效规格，不挑图、不重抽。下文展示的都是第一次生成结果，并非五次里选出的最佳样本。
参与测试的模型：
| 模型 | 开发者 | API 标识符 |
|---|---|---|
| GPT Image 2 | OpenAI | gpt-image-2 |
| Nano Banana 2 | Google DeepMind | gemini-3.1-flash-image |
| Nano Banana Pro | Google DeepMind | gemini-3-pro-image |
| Seedream 5 Pro | ByteDance | seedream-v5-pro |
我还通过各自 API，用相同提示词测试了 Ideogram V3 和 FLUX.2。它们的结果会在选型建议部分提及，但由于两者尚未接入 AIReiter 平台，本文不展示完整测试图片。
咖啡包装实测：四个文字区域同时挑战
咖啡袋提示词要求在不同字号下生成四个文本块。这正是区分真正具备文字渲染能力的模型，与只是偶然写对单个词的模型的典型场景。
GPT Image 2 准确生成了全部四个文本块。“PREMIUM ROAST”粗体醒目且居中；副标题“Single Origin Colombia”没有任何错字；小字号的“340g / 12 oz”依然清晰可读；标语拼写同样正确。没有凭空多出的字符，也没有缺失文本区域。
Nano Banana 2 准确完成了标题和副标题，但在小字上出现偏差。“340g”正确生成，但“12 oz”与周边设计元素混在了一起；标语的字间距也不够稳定。不过，它的场景质感是四款中最好的：桌面和光影看上去更像产品摄影，而不是渲染图。
Nano Banana Pro 给出了视觉冲击力最强的设计，字体风格更突出，也更有编辑设计感。标题很干净，但副标题有一个字符被替换，小字则有部分内容是模型自行编造的。Nano Banana Pro 更倾向于把文字当成设计元素，而非需要严格准确还原的对象。
Seedream 5 Pro 对标题和副标题的处理准确，重量文字大体正确，标语则有一处拼写错误。ByteDance 的模型在中文文字上表现很突出，我用另一组中文标签提示词验证过这一点；但在英文多区域文字任务中，它仍落后于 GPT Image 2。
| 模型 | 标题正确？ | 副标题正确？ | 重量文字正确？ | 标语正确？ | 全部 4 个区域都干净？ |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| Nano Banana 2 | 是 | 是 | 部分正确 | 字间距有问题 | 否 |
| Nano Banana Pro | 是 | 字符替换 | 否 | 否 | 否 |
| Seedream 5 Pro | 是 | 是 | 基本正确 | 1 处拼写错误 | 否 |
登录页 UI 实测：一张图里的六个标签
登录页提示词比包装测试更难：它不仅要生成六个不同字号的文字元素，还要维持按钮、输入框等 UI 结构。这同时考验文字准确度和版式约束能力。
GPT Image 2 生成了一个可辨识的登录页面，六个文本元素均出现且拼写正确。按钮文字居中，输入框标签放在对应输入区域上方，底部文字清晰可读。布局还谈不上像素级精准，毕竟目前没有 AI 生成的 UI 能做到这一点，但所有文字都清楚可读，位置也正确。
Nano Banana 2 生成的 UI 很干净，标题和按钮文字正确。输入框标签都有出现，但仔细看会发现“Password”存在细微的字符问题。底部的“Forgot your password?”可以读出，而“Don't have an account? Sign Up”则被部分截断。整体设计感比 GPT Image 2 的结果更现代，但文字完整度较低。
Seedream 5 Pro 生成的页面具备可用的布局结构。标题正确，但输入框标签和底部文字的偏差更明显；按钮文字则很干净。整体来看，6 个文本元素中有 4 个完全准确。
“AI 图像模型仍然无法可靠地生成文字……你还是需要 Photoshop。”——一位 r/StableDiffusion 用户 在讨论本地模型时的评论。不过到了 2026 年，本地模型与 API 模型之间的差距已经明显拉大。
| 模型 | 标题 | 说明文字 | 输入框标签 | 按钮 | 底部文字 | 得分（满分 6） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 6/6 |
| Nano Banana 2 | 是 | 是 | 部分正确 | 是 | 部分正确 | 4/6 |
| Seedream 5 Pro | 是 | 部分正确 | 部分正确 | 是 | 部分正确 | 3.5/6 |
文字密集型图片：每张实际要花多少钱
文字多的图片有一个容易被忽略的成本放大器：第一次生成只要拼错一个字，就得重跑。下表列出的是官方 API 单张图片价格；但对于文字准确性要求高的工作，实际成本还要乘上你为了得到干净文字而需要生成的次数。
| 模型 | 1024×1024 成本 | 2K+ 成本 | 首次生成文字准确度（本次 2 组提示词测试） |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | 约 $0.020（medium） | 约 $0.067（high，2K） | 两组提示词首次生成均干净 |
| Nano Banana 2 | 约 $0.020 | 约 $0.040（4K） | 标题/副标题干净；小字出现偏差 |
| Nano Banana Pro | 约 $0.050 | 约 $0.060 | 标题干净；4 个区域中有 3 个存在错误 |
| Seedream 5 Pro | 约 $0.035 | — | 标题/副标题干净；标语拼错 |
文字准确性重要时，模型的真实成本必须把重试算进去。一张 $0.020 的图如果需要重新生成三次才能得到干净文字，成本就是 $0.060。
资料来源：OpenAI API 定价（于 2026 年 8 月查阅）、Google Gemini API 定价（于 2026 年 8 月查阅）、AIReiter 定价页面。
GPT Image 2 在文字任务上的成本优势，来自更少的重跑次数。两组测试提示词中，它都在第一次生成时给出了干净文字，无需重新生成；其他模型至少要重试一次，才能让所有文本区域都正确。
Imagen 4 怎么办？Google 将于 2026 年 8 月 17 日关闭 Imagen 4 API 端点，并引导开发者转向 Nano Banana 模型。如果你仍在使用 Imagen 4 的文字生成工作流，现在就该规划迁移。
不同需求该选哪一款模型
多文本块、文字密集：GPT Image 2
适合信息图、带配料表的包装、UI 页面、带标签的示意图、多语言标识等场景。GPT Image 2 是本次唯一能在一次生成中，把四个或更多文字区域都处理干净的模型。它还支持基于蒙版的编辑：一个标签拼错时，可以单独修正，无须重新生成整张图。OpenAI 文档确认其输出尺寸灵活，最长边最高可达 3840px。
写实场景中的短标题：Nano Banana 2
例如街拍照片中的招牌，或生活方式产品图里瓶身上的品牌名。Nano Banana 2 在本次测试模型中生成的场景最具真实摄影感，对 1—2 个简短文字元素也能稳定处理。问题通常从第三个独立文字区域开始出现。
Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 都可通过 API 使用。
更重视字体设计：Ideogram V3
海报、带文字的 Logo 和专辑封面，更适合 Ideogram V3。它将文字视作一等设计元素，支持字距微调、字体风格控制和理解版式的提示词扩展。多项独立对比都将它评为单标题排版的首选。由于尚未接入 AIReiter，本文没有把它纳入完整图片测试。
CJK 或多语言文字：优先 GPT Image 2
根据竞品测试和 Google 官方文档，GPT Image 2 对非拉丁文字的可靠性最高。由 ByteDance 开发的 Seedream 5 Pro 则是处理中文字符时值得考虑的备选。无论使用哪一款模型，所有非拉丁文字输出都应由母语使用者校对。
低成本批量图、文字需求极少：Nano Banana 2 Lite 或 Seedream 5 Lite
如果文字只是次要元素，例如小型水印或单个单词，而你需要以低成本大量出图，Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）和 Seedream 5 Lite 是最便宜的 API 选项。我没有对它们进行密集文字压力测试，因此应将它们的文字能力视为低于对应完整版模型。
常见问题
2026 年哪款 AI 图像模型生成文字最准确？
处理多文本块时，GPT Image 2 领先得很明显。在我们的包装测试中，它第一次生成就准确完成了四个独立文字区域；Nano Banana 2 和 Seedream 5 Pro 则各自至少有一个元素出现乱码或错误。如果只是一个简短标题，Nano Banana 2 和 Ideogram V3 都是不错的选择。
AI 能生成文字清晰可读的 Logo 吗？
可以。Ideogram V3 最适合带文字的 Logo，它对字距、对齐和字体风格的控制，是通用模型难以匹敌的。GPT Image 2 是可靠的第二选择，并且更擅长处理 Logo 中较长的文字。即便如此，投入正式使用前仍应在最大缩放下逐字确认。
为什么 AI 会把图片里的单词拼错？
主要是三个因素叠加。第一，字母几乎没有容错空间：“B”少一点笔画就可能变成“R”或无法识别的字符；一张人脸即使偏差几个百分点，人眼仍能认作人脸。第二，文字元素越多，出错概率越高：每个文本区域都是一项独立的精度约束，五个标签就意味着五次失败机会。第三，非拉丁文字的字形集合大得多，且训练数据更不规整，因此要准确还原单个字符难得多。
Imagen 4 还适合用于文字渲染吗？
不适合新项目。Google 将于 2026 年 8 月 17 日停用 Imagen 4 API，并建议改用 Nano Banana 模型。如果你已有 Imagen 4 工作流，应立即开始迁移。
用 AI 图片生成准确文字，最便宜的方式是什么？
GPT Image 2 的 medium 质量档位约为 $0.020/张，因重跑次数更少，成本准确度比最佳。Nano Banana 2 的单张价格相近，但通常需要更多次生成才能得到干净的多文本块结果，因此在文字关键型任务中的实际成本更高。
延伸阅读
- GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：正面对比，涵盖写实度、定价，以及文字渲染之外的适用场景建议
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