AI 图片文字准确生成

AI 图片里的文字总写错？先缩短文案，再决定哪些文字交给模型

Reddit 用户反复遇到同一个问题：画面已经接近可用，招牌、海报和信息图里的文字仍会拼错。这个工作流用短文案、足够大的文字区域和分步编辑降低错误率，并明确哪些长文本应该留给后期排版。

开始生成

所属行业

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这个场景卡在哪里

同一个单词会跨种子、采样器和放大步骤重复写错。

文字越小、段落越长，模型越容易漏字、拼错或打乱层级。

展示案例可能是多次生成后挑出的最佳结果，不能当作一次成功保证。

数据说话

Reddit 讨论提供的是定性需求证据：用户即使调整 sampler、scheduler、CFG 和 steps，长文本仍可能无法完全正确。评论进一步指出，文字在画面中的实际尺寸会明显影响结果。它不是搜索量统计，也不证明任何模型可以保证文字零错误。

Reddit 讨论：Bad text in Qwen image?：原文链接

Reddit 用户怎么描述这个问题

以下是公开社区讨论的定性样本，不是搜索量统计，也不代表所有用户都能得到相同结果。

Bad text in Qwen image?

发帖者表示，无论怎样调整 sampler、scheduler、CFG 与 steps，长文本都无法做到完全正确。

存档快照：2 分 · 13 条评论

Comment: text size matters

评论者观察到，错误倾向与文字在画面中的尺寸密切相关；即使短词，字号太小也容易出错。

存档快照：5 分

Comment: complex infographic prompts are hard

评论者测试复杂信息图后认为，这类 prompt 对模型非常困难，公开展示可能是挑选出的最佳运行结果。

存档快照：2 分

按这个顺序做

1把必须逐字准确的内容压缩成一个短标题，正文先从生成任务里移除。
2在提示词中写清文字内容、位置、字号占比和高对比背景。
3先比较两种模型的文字与构图，再保留最接近的结果做局部编辑。
4交付前逐字校对；复杂信息图采用无字底图加后期排版。

适用边界

适合短标题、包装上的少量文字和简单招牌；不适合把合同、菜单、课件正文或多段信息图一次性交给图像模型。页面不承诺长文本或中文排版百分之百准确。

可以直接抄的提示词

短标题海报

极简活动海报，标题只写『夜航计划』，四个汉字占画面上半部约三分之一，粗体无衬线字，字距宽，深色背景，高对比。

先做无字底图

为咖啡新品制作竖版海报底图，中央留出干净的大面积标题区，不生成任何文字，暖色棚拍，产品在下方三分之一。

常见问题

AI 生成图片里的文字为什么会乱码？

图像模型同时处理构图、材质和字形，长段落或小字号会显著增加约束。先缩短文案、放大文字区域；长文案更适合生成底图后排版。

哪个模型能保证文字 100% 正确？

没有应当这样承诺的模型。可在 Eimu 用同一短文案比较不同模型，但交付前仍要逐字校对。

已经接近正确的图要不要重新生成？

优先保留构图，针对文字区域继续编辑；整张重抽会同时改变本来已经满意的部分。

关于 Eimu

Eimu 是一个从一句话到成片的 AI 影像工作台：文生图、图生图、扩图、放大、生视频、配音与剪辑在同一个入口完成，过程可见、可随时停止；角色与场景可以做成实体卡，跨镜头保持同一张脸。本文由 Eimu 团队基于模型能力与行业实践整理，引用来源已标注，供创作者参考。