AI生圖中文字怎麼選？ChatGPT、Nano Banana、Midjourney比較

想用 AI 生成帶中文字的圖，最常遇到的問題不是畫得不美，是字會歪、會錯、會斷行。2026 年下半年的新一代模型在這件事上明顯進步，但三大工具的表現差很多：ChatGPT Images 目前中文字渲染最準,Google 的 Nano Banana 擅長資訊類排版,Midjourney 美學最強但中文字始終是弱項。選錯工具,做出來的圖文案可能連店名都寫錯。

為什麼 AI 畫中文字特別容易歪掉

多數生圖模型是從一片雜訊開始,一步一步把畫面「畫」出來,圖案越複雜、筆畫越多,模型越容易把結構搞亂。中文字筆畫多、結構緊湊,又不像英文字母只有 26 種固定形狀,對模型來說本來就比拉丁字母難處理很多。

這也是為什麼早期的生圖模型(包括 Midjourney 的早期版本)常常畫出「形似字」——遠看是字,近看是一堆沒有意義的筆畫拼貼。

2026 年進步明顯的關鍵,是新一代模型在畫圖之前多了一個「先想清楚版面」的步驟,而不是直接憑直覺畫。ChatGPT Images 2.0 就是靠這種先規劃文字與版面、再動筆的方式,大幅拉高中文字的正確率,官方也提醒複雜的提示詞可能需要處理數分鐘,這多半就是花在「想」的時間上。

2026 年三大生圖工具的中文字實測表現

截至 2026 年 10 月,三家現役主力模型分別是 OpenAI 的 Images 2.5（內含 Flare、Sunburst 兩個模型）、Google 的 Nano Banana 2.1 與 Pro,以及 Midjourney V8.2。

ChatGPT Images 2.0／2.5(OpenAI)

ChatGPT Images 2.0 於 2026 年 4 月 21 日上線,OpenAI 標榜對 CJK(中文、日文、韓文)字符的準確率達 99%。同年 5 月 12 日,舊的 DALL-E 2／3 全面退役,改用 Images 2.0 接手。9 月 8 日再推出 Images 2.5,官方宣稱生成延遲比 2.0 最多降低 50%。

實測上,Images 2.0 做一張夜市美食海報,裡面超過 12 個中文區塊(五個菜名加輔助文字)全部正確無誤;寫傳統書法「靜以致遠」四個字,筆畫清晰、筆順也對。到了 Images 2.5,有人用四種常見場景(短主標、中英數混排、容易搞混的繁簡字、圖解裡的雙欄小字)做繁體中文測試,四題全過;其中最容易出錯的圖解雙欄小字題,把 16 個字逐字放大比對後確認全部正確。

API 端提供 Flare(預設,速度快、品質高)與 Sunburst(premium,適合精確編輯)兩個模型,價格完全一樣。細節表現上,Images 2.0 在 YouTube 直播畫面、遊戲 UI 這類需要精準小字的場景,也勝過 Google 的 Nano Banana。

Google Nano Banana 2.1(Gemini Flash Image)

Nano Banana 2.1 於 2026 年 10 月 6 日上線,前代 Nano Banana 2 同時列入退役。官方主打精確文字渲染、能用網頁搜尋查證事實、用圖片搜尋對齊真實資訊,以及多輪對話中維持角色一致性。

這些超寬全景比例(1:4、4:1、1:8、8:1)原本就存在,2.1 的更新是修正了這些比例在 2K、4K 解析度下容易出現的分格(拼接)瑕疵。

在 2026 年中的一次橫評裡,文字能力排名是 ChatGPT 五顆星、Nano Banana Pro 四顆星;另一份評測則認為 Nano Banana Pro 綜合表現最強,理由是支援中文提示詞、速度快、沒有地區限制限制。換句話說,Nano Banana 不是文字渲染最準的那個,但勝在資訊類排版與使用門檻低。

Midjourney V7／V8.2

Midjourney 一直以來的強項是美學、畫質與個人化,不是文字。V8.2 在 2026 年 7 月 24 日成為預設版本,主攻這幾個方向;而不論是 V7 還是 V8,官方都沒有把文字渲染當成賣點。

Midjourney 的核心優勢在別處:Character Reference 功能可以讓同一個角色在不同畫面裡維持高度一致,適合做系列圖或角色設定;Style Reference 能精準複製一張參考圖的風格;V7 還有 Personalize 功能,系統會長期根據你對作品的評分,慢慢學習你的審美偏好。

但一碰到中文字,問題就很明顯。有人拿同一組「夜市美食海報、五個菜名」的提示詞同時測 ChatGPT Images 2.0 和 Midjourney v7,結果 v7 畫出來的招牌五個菜名和食物畫面完全消失,招牌上全是看不懂的亂筆畫;寫書法「靜以致遠」,字形看起來像,但筆順是扭曲的,筆畫還會斷裂。這場對比裡,文字能力 ChatGPT Images 2.0 完勝,但 Midjourney 在純美學與電影感上依然領先。

到了 V8,官方做了一些改善:v7 那種招牌變亂碼的問題基本上解決了,短標籤跟海報上的短字現在可以用。不過要注意,V8 裡使用 Style Reference(--sref)會吃掉 4 倍的 GPU 運算時間,v7 沒有這個限制,所以建議先把構圖定好、確定要用 --sref 再送出,免得浪費額度。

整體而言,Midjourney 對圖片中的文字沒有穩定的辨識、保留或編輯能力,長字串、小字體或特定字形特別容易失真。比較務實的用法是先用 Midjourney 產生視覺底圖,再進 Photoshop 或 GIMP 另外疊字,或是生成後用 OCR 工具檢查、手動覆蓋替換錯字,盡量用短字標籤取代長段文字。

三家怎麼選?依用途對照

你想做的圖	建議工具	原因
含中文標題的社群貼文、海報	ChatGPT Images 2.5	繁體中文實測四類場景全過,CJK 文字準確率官方標榜最高
電商主視覺、含 UI 元件的商品圖	ChatGPT Images 2.0／2.5	小字與介面細節表現勝出,支援透明背景與自由寬高比
資訊圖表、菜單、圖解、即時資訊類圖片	Nano Banana 2.1	官方明確標榜這類情境,且支援超寬全景比例
角色一致的系列插畫、純美學風格圖	Midjourney V7／V8.2	Character Reference 與 Style Reference 是其他兩家沒有的強項

如果圖裡完全不需要文字,單純比畫質與風格,可以參考另一篇 AI 繪圖工具怎麼選？Midjourney、Firefly、DALL·E 比較。

價格與入口差在哪

API 端的成本,以 2026 年 9-10 月的現役模型來看,Nano Banana 2.1 是按解析度計價,1K 約 0.0336 美元、2K 約 0.0504 美元;ChatGPT Images 2.5 則是 token 制,每百萬 token 約 30 美元,實際花費會隨提示詞複雜度與圖片大小變動。

消費端訂閱方面,ChatGPT 與 Gemini 都有免費額度可以先試用;Midjourney 沒有免費層,月費方案從 10 到 120 美元不等,想用之前最好先確認自己的用量值不值得這個價格。想先搞懂 ChatGPT 本身訂閱方案的人,可以參考 ChatGPT 費用全解析。

提示詞怎麼寫,中文字才不會出錯

幾個實際測試中觀察到比較有效的做法:

• 文字內容用引號單獨標示,明確告訴模型「畫面上要出現這些字」,不要和場景描述混在一起寫。
• 一次只放少量短句,字數越多、出錯機率越高,招牌標題用幾個字就好,長段說明文字留給後製處理。
• 描述文字該放在畫面哪個位置,例如「招牌上方」「左下角價格標籤」,减少模型自己判斷版面造成的位移。
• 生成後用多輪編輯只修局部,不要整張重新生成。ChatGPT Images 官方也強調編輯不會把前面輪次已經調好的部分改掉,這對反覆修正中文字特別有用。
• 如果用的是 Midjourney,乾脆把文字拆出來,先產生乾淨的視覺底圖,字另外用設計軟體疊上去,會比一直重新生成更省時間。

想系統性學怎麼跟 ChatGPT 下指令,可以看 ChatGPT 繁體中文怎麼用 或 ChatGPT 指令怎麼下。

生成後一定要檢查的幾件事

不管用哪家工具,圖出來之後建議照這個順序檢查一遍:

1. 逐字核對有沒有錯字,尤其是放大後仔細看——官方宣稱的準確率再高,也不代表每張都零失誤。
2. 檢查斷行與排版是否合理,中文字沒有空格分詞,模型偶爾會在奇怪的地方斷行。
3. 確認字型風格跟整體設計搭不搭,AI 畫出來的字體風格有時跟畫面調性不一致。
4. 搞清楚商用授權,不同工具的生成內容使用範圍不一樣,如果對授權特別在意,Adobe Firefly 是訓練資料全部來自 Adobe Stock 授權庫、商業授權關係清楚的一個選項,可以列入比較。

另外要提醒的是,有些平台(例如 Manus)本質上是 AI 智能體平台,生圖只是它眾多功能裡的其中一項,如果你的需求單純是「做一張圖」,直接用前面三家專門的生圖模型會更划算。

中文字渲染這塊,2026 年確實是一個分水嶺——以前大家預設 AI 生圖只能靠後製補字,現在至少 ChatGPT Images 已經可以把大部分短句、標題直接畫對。但只要牽涉到長文字、複雜版面,還是建議生成完多檢查一輪,別直接拿去印刷或上架。