核心结论带文字图像的验收标准应该是可读、准确、合规且可修改，而不是看起来像设计稿。
为什么这个问题值得单独处理
图像模型已经能生成较清晰的标题和标签，但价格、日期、折扣、法律声明和品牌名仍不能只靠视觉检查。一个字符错误就可能让广告无效，复杂语言或小字号也更容易失败。
决策框架
- 把关键文案作为结构化字段，生成后做 OCR 对比。
- 品牌字体和法律小字优先由后期排版层添加。
- 对中文、英文、数字和混合语言分别建立测试集。
在 ModelRush 工作流中落地
ModelRush 图像任务生成无字或含占位文本的视觉母版，OCR 服务检查可变文案。高风险字段由模板引擎覆盖，低风险装饰文字可保留生成结果；最终文件保存 Prompt、文案和模板版本。
上线后应该看什么
- 关键文案字符级准确率。
- 无需手工修字即可发布的比例。
- 不同语言与字号的失败分布。
带文字图像的验收标准应该是可读、准确、合规且可修改，而不是看起来像设计稿。
下一步
从这篇文章直接进入模型详情、当前价格、API 文档和 Playground。比较可调用模型
按能力、输入输出、价格与区域可用性把文章中的选型方法用于真实模型。继续阅读
围绕相邻决策继续构建你的多模型技术栈。
