AI画人物、风景和产品图已经不算新鲜了。真正让我头疼的是让AI在图片里写一段正确、清晰而且像设计师排过版的中文。少一个字、多一个字、同音字写错或者标题没问题但活动时间变了都可能让整张海报失去使用价值。为了看看目前的AI绘图模型究竟走到了哪一步我给Nano Banana Pro和GPT‑Image‑2.5安排了同一道“中文海报考试”。这次不比谁的画面更炫而是重点测试四件事中文文案能不能写对标题、时间和地址是否完整文字是否具有清晰的信息层级修改一处内容时其他部分能不能保持不变。先认识两位选手Nano Banana Pro的官方模型名称是gemini-3-pro-image。Google将其定位为面向复杂视觉任务的专业图片生成与编辑模型强调高级本地化、品牌一致性、文字渲染和创意控制。它还支持Google搜索接地适合涉及现实信息和数据可视化的任务。Google官方模型说明GPT‑Image‑2.5在API中分为两个版本gpt-image-2.5-flare更侧重速度和日常图片生成gpt-image-2.5-sunburst更侧重质量、主体保留和精细编辑。为了让测试更偏向成品海报本次应以Sunburst作为GPT‑Image‑2.5代表如果项目更在意响应时间也可以补测Flare。根据OpenAI官方提示指南要求图片准确显示文字时应把文案放进引号、明确出现次数和位置并禁止模型添加多余文字。第一轮只给一句模糊需求我先使用一个比较接近日常用户表达的简单提示词设计一张春日咖啡节中文宣传海报。 主题春日咖啡生活节 时间4月20日—4月21日 地点城市中心广场 文案咖啡、阳光与好心情 画面要清新、有春天气息适合发布在社交媒体。这类提示词看起来信息完整但对模型来说仍然存在许多空白标题应该放在哪里时间和地点谁更重要文案可以重复吗能不能自行添加英文是摄影海报还是插画海报文字区域与主体应该如何避让这也是AI生成中文海报最常见的失败原因用户提供了内容却没有提供版式规则。因此这一轮主要观察模型的“自由发挥能力”但不适合直接判断谁的文字能力更强。正确的检查方式不是只看整体是否漂亮而是逐项核对“春日咖啡生活节”是否完整日期中的数字和连接符是否正确“城市中心广场”是否存在错别字副文案是否多字或少字是否生成了未经要求的英文、Logo或二维码。第二轮把提示词写成设计需求文档第二轮我不再让模型猜版式而是把提示词改成一份简化的设计需求制作一张竖版中文活动海报比例为3:4。 视觉主题 春日户外咖啡市集。米白色背景绿色与暖橙色点缀。 包含咖啡杯、阳光、树叶和简洁的城市广场元素。 整体风格现代、清新、有生活方式品牌质感。 文字必须按照以下内容原样呈现 主标题“春日咖啡生活节” 日期“4月20日—4月21日” 地点“城市中心广场” 副标题“咖啡、阳光与好心情” 排版要求 主标题位于上方只出现一次使用醒目的粗体中文。 日期和地点位于中部字号小于主标题。 副标题位于底部。 所有文字必须清晰可读不得改写不得增加其他文字。 不要添加英文、Logo、水印、二维码或额外说明。这版提示词做了几件重要的事明确海报尺寸和视觉风格用引号锁定原始文案规定文字出现次数定义信息层级明确禁止添加的元素。对于中文海报这种写法通常比堆叠“高级感、电影感、设计感”等抽象词更有效。无论使用Nano Banana Pro还是GPT‑Image‑2.5都应该把生成结果再交给OCR程序检查不能只靠肉眼快速扫一遍。第三轮测试最容易翻车的小字标题文字通常比较大真正困难的是日期、地址、活动规则和角落里的小字。因此我又增加了一段信息补充信息 “每日10:00—20:00” “现场提供手冲体验与咖啡豆试饮” “请自备环保杯” 不得省略任何文字。这一轮可以重点记录文案完整率单字错误数数字和时间错误数多余文字数量最小字号的可读性文字与背景的对比度。评价中文海报时我更建议使用“字段通过率”而不是简单地说文字效果好或不好。假设海报有7个必填字段其中6个完全正确那么字段通过率就是85.7%。如果任意一个错误都会导致海报无法发布还应该额外记录“整图一次通过率”。这两个指标比主观评价更接近真实业务。第四轮只修改日期其他内容不许动生成海报只是第一步真实工作中更常见的是临时改稿。例如活动延期需要把日期从“4月20日—4月21日”改为“4月27日—4月28日”但画面、字体、颜色和其他文字都不能变化。编辑提示词可以写成只把海报中的日期 “4月20日—4月21日” 修改为 “4月27日—4月28日”。 不得修改主标题、地点、副标题、补充信息、字体风格、 文字位置、颜色、背景、咖啡杯、树叶或任何其他元素。这一轮测试的不是生成能力而是“局部编辑泄漏”。如果日期改对了但人物、杯子、标题字体或背景构图也发生变化那么这次编辑仍然不能算完全成功。GPT‑Image‑2.5官方文档特别建议将“需要改变的内容”和“必须保留的内容”分开描述每次只修改一个变量。OpenAI官方提示指南Nano Banana Pro同样支持对话式生成和编辑官方将品牌一致性、精确创意控制与复杂图形设计列为适用方向。Google图片生成文档这场测试该怎么判定胜负在没有实际样图和日志的情况下不能负责任地宣布某个模型获胜。但从产品设计角度可以看出两者适合的方向有所不同。Nano Banana Pro值得重点测试的场景包括中文本地化海报品牌视觉和产品广告需要现实信息或搜索接地的海报多参考图合成复杂布局和4K视觉资产。GPT‑Image‑2.5 Sunburst值得重点测试的场景包括精细文字排版主体保留局部内容修改连续多轮改稿需要透明背景或自定义画布的素材。Flare则适合作为速度优先的初稿模型。比较合理的工作流是先用Flare生成多个构图方向再把入选方案交给Sunburst或Nano Banana Pro完成精修。我认为最实用的中文海报工作流即使模型的中文能力已经提高我仍然不建议把“生成完成”直接等同于“可以发布”。更可靠的流程应该是准备结构化文案 → 生成海报初稿 → OCR提取图片文字 → 与原文逐字段比较 → 检查数字、日期和地址 → 不合格则局部修改 → 人工审核 → 发布如果文案完全不能出错例如商品价格、医疗提示、活动地址或法律声明更稳妥的方法是让模型生成不含文字的视觉底图预留明确的标题和正文区域使用HTML、Canvas、SVG或设计模板叠加文字最后导出完整海报。这样可以同时利用AI的视觉创作能力和传统排版工具的确定性。接入层也值得单独设计如果需要同时测试Nano Banana Pro和GPT‑Image‑2.5最好在业务代码中建立统一的图片生成层不要让页面逻辑直接绑定某个模型。例如generatePoster(prompt, model, size, quality) editPoster(image, instructions, model)上层业务只提交结构化需求底层再选择具体模型或API渠道。这样更方便进行A/B测试、故障切换和质量升级。使用统一API平台例如GRSAI可以减少管理多套密钥和请求格式的工作。不过模型在线状态、实际路由和参数映射可能变化测试时应记录具体模型ID、调用时间和返回参数不能只记录平台名称。最后的结论Nano Banana Pro与GPT‑Image‑2.5都已经不只是“画一张好看的图”而是在尝试解决文字、布局、品牌一致性和连续编辑这些更接近真实设计流程的问题。但中文海报仍然不应该只靠肉眼判断。真正有意义的测评指标是文案字段正确率整图一次通过率小字可读率多余文字数量局部编辑泄漏率平均返工次数最终可用图片比例。这场对决最值得得到的答案不是“哪个模型永远更强”而是哪个模型在自己的海报类型中能用更少的返工获得可发布结果。