實測ChatGPT Images 2.0:如何用免費版做出實戰級成品?繁中排版7大題型一次看懂
實測ChatGPT Images 2.0:如何用免費版做出實戰級成品?繁中排版7大題型一次看懂

OpenAI 在 4 月 21 日推出 ChatGPT Images 2.0,賣點是 Thinking 模式可一次產 8 張角色連貫的圖,甚至能搜網路再畫。

但目前 Thinking 只給 Plus/Pro/Business 訂戶,免費用戶只能用Instant模型。

台灣繁中用戶最關心的問題很直接:免費版能不能拿來做成品?升級 Plus 又解決了什麼 Instant 做不到的事?

這篇實測設計七大題,一次回答上述兩個問題。

第一題:台灣六都夜市地圖

第一題先驗證AI對地理的認知能力。prompt 的主題是「台灣六都必吃夜市地圖」,必須包含台北士林、新北樂華、桃園中壢、台中逢甲、台南花園、高雄六合。

測試prompt如下:

製作一張「台灣六都必吃夜市地圖」資訊圖表,在台灣地圖上標註六個夜市位置與繁體中文名稱:台北市士林夜市、新北市樂華夜市、桃園市中壢觀光夜市、台中市逢甲夜市、台南市花園夜市、高雄市六合夜市。每個地名旁邊加一句 10 字內的特色描述(例如「大腸包小腸發源地」)。整體風格活潑、適合放在旅遊雜誌。

結果全圖約 30 個繁中字全穩,六個夜市名稱與特色描述大致無誤(中壢的「壢」是比較明顯的錯字)。最驚豔的是花園夜市寫「美食聚集,俗擱大碗」,這是台語慣用寫法,不是「俗又大碗」或「物美價廉」。

題目一:台灣夜市插畫
美術設計跟字型方面都沒有問題,但要注意的是,在免費帳號的情況下,夜市標示的地理位置明顯不準確。
圖/ ChatGPT生成

但地理標示就明顯有錯,例如樂華夜市標示在東部。

另一個觀察是,資訊圖表跟旅遊雜誌這兩個設定,明顯有衝突,最後 ChatGPT 選擇的是走向旅遊雜誌插畫的方向。

第二題:台灣電商用語測試

第二題是一張虛構服飾品牌「日青選物」的促銷海報,塞進「出清」「集點」「滿千免運」「實體門市」「回饋」等台灣電商慣用詞,看會不會跳成中國慣用的「清倉」「積分」「滿額包郵」「線下門店」「返現」。

測試prompt如下:

設計一張 A4 直式服飾品牌促銷海報,虛構品牌「日青選物」。主標寫「換季出清・全館五折起」,副標「會員再享額外九折」。列出四個優惠:「長袖上衣第二件七折」「針織外套買一送一限量配件」「牛仔褲全館五折」「滿千免運 會員集點雙倍回饋」。最下方寫「實體門市+官方網站同步・優惠至五月五日止」。風格北歐極簡、米白色調。
題目二:電商
一般電商常用的宣傳物格式,ChatGPT 現在可以很容易地做出來。
圖/ ChatGPT生成

這次 prompt 給的是「北歐極簡、米白色調」這種具體風格,Images 2.0 乖乖執行:米色背景、克制排版、優雅襯線字體,完全沒有多餘裝飾。全圖約 40 個繁中字零錯字,關鍵在用語全命中,沒有一個跳成中國慣用語。

另一個驚喜:四個優惠方框內的小圖示(上衣、外套、牛仔褲、貨車),自動配對到各自的文字內容,顯示模型讀懂每項優惠再挑視覺符號。

第三題:日文漢字不只過關,還多懂一件事

這題驗證官方公告的「日語渲染改進」。prompt 指定虛構品牌名「春日手沖珈琲」,「珈」「琲」是中文日常幾乎不用的日文漢字。

測試prompt如下:

設計一張 A4 直式咖啡店促銷海報,虛構品牌名「春日手沖珈琲」。主標題大字寫「春日限定・四月特調」,副標寫「抹茶拿鐵買一送一、霜淇淋第二支半價」。中段列出四個優惠項目:「會員日每週三 全品項九折」「手沖單品豆三選一,加購淺焙豆享七折」「外帶自備環保杯現折五元」「集點十次兌換限量馬克杯」。最下方寫「優惠至四月三十日止・內用外帶皆適用」。風格日系清新、手繪質感。
日語漢字測試
ChatGPT可以辨認日語漢字跟臺灣繁體中文漢字的差異。
圖/ ChatGPT生成

結果顯示,Images 2.0 不只正確渲染,還自動補了羅馬拼音副名 HARUHI COFFEE。prompt 沒要求,但模型知道「春日」日文讀音是 HARUHI,主動用「日文漢字主名 + 羅馬拼音副名」的日系咖啡店命名慣例呈現。

白話說,它懂「春日 = HARUHI」的音譯對應,已進入跨語系視覺語義理解層級。

第四題:多字生成能力

這題要來看看多字數的生成效果,一張虛構書市活動海報,主標「一本書的距離・大稻埕春日書市」,列出六家虛構獨立書店與特色書區,再加上主辦與贊助單位。

測試prompt如下:

設計一張 A4 直式活動海報,主題「2026 大稻埕春日書市・第三屆獨立書店聯合市集」。標題大字寫「一本書的距離・大稻埕春日書市」,副標寫「四月二十六日至五月十日・永樂市場前廣場・免費入場」。中段用較小字列出六家虛構參展獨立書店與特色書區:「春分書店/自然寫作與節氣書寫」「群島選書/島嶼文學與地方誌」「小徑出版/哲學與社會科學」「晝與夜書房/詩與散文」「字田選物/繪本與童書」「手稿書店/翻譯文學與評論」。最下方寫「主辦:大稻埕獨立書店聯盟 贊助:春日文化基金會」。整體風格復古印刷感、米色紙張質感。
書市測試
即使在相對多字的情況下,ChatGPT Images 2.0 也沒有什麼錯字。
圖/ ChatGPT生成

從頂部的副標「2026 大稻埕春日書市・第三屆獨立書店聯合市集」、主標、六家書店特色描述,到底部主辦與贊助單位,全圖約 75 個繁中字零錯字、零簡體。「晝」(11 劃)、「嶼」(14 劃)、「誌」「繪」「贊」這些低頻高筆畫字全穩。

最讓人意外的是插畫內嵌文字。

右側大稻埕街景裡出現三組小字:旗幟「永樂市場」、招牌「大稻埕」、小看板「獨立書店聯合市集」全對。插畫內嵌文字是過去最容易崩的層級,Images 2.0 這次沒露餡。

第五題:分割畫面

這題是要測試連貫生成能力。但 Instant 不能一次產 8 張,只能拆成 3 張一次生成,每張 prompt 的主角描述逐字相同。

測試prompt如下:

第一張:清晨.迪化街
Prompt:

日系清新插畫風格。主角是 30 歲亞洲男性,戴黑框眼鏡,留短黑髮,穿灰色帽 T 與深藍牛仔褲,背咖啡色後背包。清晨時分,他騎著腳踏車經過台北大稻埕迪化街,街道兩側是仿巴洛克風格的老屋,店家正在上架南北貨。畫面左上角有繁體中文字卡:「早安,大稻埕」。

第二張:中午.老屋咖啡館
Prompt:

日系清新插畫風格。主角是 30 歲亞洲男性,戴黑框眼鏡,留短黑髮,穿灰色帽 T 與深藍牛仔褲,背咖啡色後背包。中午時分,他坐在大稻埕一間老屋改建的咖啡館裡,打開 MacBook 寫程式,桌上有一杯手沖咖啡與筆記本。窗外可見迪化街景。畫面左上角有繁體中文字卡:「Debug 中,勿擾」。

第三張:傍晚.淡水河畔
Prompt:

日系清新插畫風格。主角是 30 歲亞洲男性,戴黑框眼鏡,留短黑髮,穿灰色帽 T 與深藍牛仔褲,背咖啡色後背包。傍晚時分,他沿著大稻埕旁的淡水河畔散步,夕陽落在河面上,遠處可見觀音山輪廓。畫面左上角有繁體中文字卡:「今天也辛苦了」。

結果是一張頗乾淨的一圖三層。

一圖三連
即使是三個 Prompt 的分割畫面,ChatGPT Image 2.0 也可以完成任務。
圖/ ChatGPT生成

三張畫風一致(日系插畫、新海誠感)、主角穿著一致、髮型眼鏡一致、字卡繁中全正確(「早安,大稻埕」「Debug 中,勿擾」「今天也辛苦了」)、場景識別精準(第一張右側自動掛上「南北貨」招牌、第三張遠處畫出觀音山輪廓)。

簡言之,在不涉及過度複雜的指示的情況下,Instant 也可以給你「氛圍一致的故事」,

第六題:上傳參考圖,把寵物主視覺

剛剛測試的題目都是純粹的文生圖,那在有參考圖例的情況下呢?

這題把家中虎斑貓的隨手拍上傳給ChatGPT,指令只有一句:「幫我設計貓飼料主視覺,用這張貓當主角」。沒指定品牌名、風格或版面。

原圖如下:

貓咪隨手拍
這是一張虎斑貓的原圖(不重要的資訊:牠叫努努)。
圖/ 讀者提供

生成結果如下:

貓咪變身產品主視覺
在幾乎沒有任何描述的情況下,ChatGPT Images 2.0 就可以生成有模有樣的產品主視覺。
圖/ 讀者提供

如上可見,ChatGPT回傳一張完整產品主視覺:虛構品牌「PURRFECT NUTRITION」,繁中主標「為挑嘴貓而生的極致美味」、三條賣點(高鮮肉/腸胃/亮毛)、三個認證標章,左下角還配上產品包裝袋與飼料碗。

最驚艷的一點是虎斑條紋與原圖位置一致。亦即有參考圖當錨點,生圖的連貫性問題就自動解決。

第七題:統計圖表

最後一題動用 Plus 版 Thinking,挑戰圖像生成界最硬的關卡:統計圖表

過去 AI 圖像模型(DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion)在這題都會崩:bar 高度對不上百分比、圓餅扇形亂跳。這是資訊圖表至今仍是 Flourish、Datawrapper、Canva 模板天下的主因。

測試prompt如下:

請製作一張直式統計資訊圖表(statistical infographic),主題為「2026 台灣企業 AI 採用現況」。

版面要求:
- 直式 A4 比例
- 上半部:三個垂直長條圖(bar chart)顯示採用率
- 下半部:一個圓餅圖(pie chart)顯示採用困難
- 極簡數據視覺化風格,禁止人物或插畫
- 主色:深綠加深灰,背景米白

上半部三條 bar(採用率):
- 大型企業 78%
- 中型企業 45%
- 小型企業 22%

下半部圓餅圖(困難來源):
- 成本壓力 35%
- 人才缺口 25%
- 資料隱私 20%
- 導入流程 12%
- 其他 8%

頂部標題「2026 台灣 AI 採用調查」,底部小字「資料來源:示範用虛構數據」。
資訊圖表
只要提供明確的數字,ChatGPT 就可以描繪出相對穩定的資訊圖表,例如長條圖或是圓餅圖等等。
圖/ ChatGPT生成

結果顯示Thinking 一次過關:三條 bar 視覺高度與百分比完全對齊(78% 那條真的站在刻度 78 附近),圓餅五個扇形比例精準到可直接發佈(35% 那塊確實是整圓的三分之一多一點)。Y 軸刻度、X 軸標籤、圖例與百分比全對,繁中零錯字。

換言之,Thinking 真的在思考「數字與視覺比例的對應關係」,而不是把「78」當字符隨便擺。同一份 prompt 丟給免費版,大機率會出現「78% 的 bar 卻畫得比 45% 矮」這類幾何錯誤。

這題過關的意義是:Images 2.0 開始吃到專業資料視覺化工具的地盤。行銷簡報、年報圖表、產業分析 infographic,2026 年起可直接在 ChatGPT 裡生。

我該升級 Plus 帳號嗎?

按照實測下來看,Plus帳號下的 Thinking 優化有兩點:相對精確的地理標示能力(切換到 Plus 帳號後,跑相同的 prompt,地理位置有稍微優化一些)與統計圖表(靠思考比例對齊)。

總結來說,如果只是需要精準生成繁體中文字體,且構圖相對簡單的視覺素材等,其實免費帳號的能力就足以應付了(除非額度不夠用);反過來說,若你有意生成需要精確對齊的資訊圖表,或是比較精確的地理標示能力,建議還是至少升級到 Plus 帳戶會比較好。

無論如何,我們現在多了一個選擇,不再只有 Gemini 的 Nano Banana 2 了。

資料來源:Introducing ChatGPT Images 2.0|OpenAIOpenAI Unveils New Image Generator to Usher in an AI Slop 'Renaissance'|GizmodoChatGPT's new Images 2.0 model is surprisingly good at generating text|TechCrunch

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/李先泰

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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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