直接回答：判断哪种AI出图工具“最会生成文字”，必须做中文、英文、数字、中英混排和多行版式的统一重复测试。官方已经有多家平台强调文字渲染或文字生成能力，但没有统一条件的原始测试记录，就不能宣布谁第一。[1][2]
需实测：本文提供统一文字渲染测试方法，不给未执行的中文/英文/排版能力排名。
“能生成文字”必须拆成四种任务
- 短英文：品牌名、3—8个词。
- 短中文：标题、按钮、标签。
- 多行排版：标题+副标题+列表。
- 图文设计：文字必须同时满足位置、层级和风格。
Google当前Gemini图像生成文档明确强调其文字渲染能力可用于信息图、菜单、图表和营销资产；Midjourney也有专门的Text Generation文档。[1][2]
测试不能只看“有没有拼对”
| 指标 | 评分方法 |
|---|---|
| 字符准确率 | 逐字比较目标字符串 |
| 完整率 | 是否漏字/多字/重复 |
| 排版遵循 | 位置、行数、字号层级 |
| 风格一致 | 字体视觉、颜色、材质是否符合提示 |
| 重复稳定性 | 同一任务多次生成成功比例 |
中文和英文要分开测试
模型可能英语短词表现好，却在中文长句、标点、数字单位或中英混排中失败。至少准备中文标题、英文品牌词、数字价格和中英混排四组样本。
统一提示词示例
生成一张4:3科技海报。
必须原样显示以下文字，不得增删：
主标题：AI工作台
副标题：从信息到行动
按钮：立即开始
要求：主标题左上，副标题下一行，按钮右下。为什么要重复10次以上
单次成功不能代表稳定。建议每个平台同一提示词至少多次生成，记录完全正确、可修复和不可用三类，再计算成功率和平均返工次数。
还要考虑编辑能力
如果模型文字错一两个字，能否通过局部编辑只修文字而不破坏画面，往往比首轮成功率同样重要。OpenAI的GPT Image 2支持生成和编辑；测试时可把“二次修正成功率”单独计分。[3]
参考来源
- Google AI：Gemini image generation（核验于 2026-08-08）
- Midjourney Docs：Text Generation（核验于 2026-08-08）
- OpenAI API：GPT Image 2（核验于 2026-08-08）
更新记录
- 2026-08-08：核验官方资料并完成全文结构化撰写。
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