图里的字为什么总是糊
群总结出的报告图上，文字部分是糊的。
不是分辨率不够那种糊——是字形本身就不对：笔画粘连、结构走样、标点变成奇怪的形状。标题里几个字，一眼就能看出来不是正常渲染出来的。
用户的反馈很准：「AI 生成文字会很不标准」。
这不是参数问题
第一反应是调参数：分辨率提高一点、字放大一点、提示词里强调"清晰的文字"。
没用。 因为问题不在参数，在机制。
图像生成模型是按像素画的——它画"字"的时候，本质是在画一堆形状，而不是在"写"这个字。它大概知道"这个词长什么样"，但不保证每个笔画的位置都对。
结果就是：远看像字，近看不对。 笔画多的汉字尤其明显——"警"、"繁"这种字，笔画很容易糊成一团。
标点乱码也是同一类问题：句号、引号、省略号这些细小的符号，模型压根没有精确复现的能力。
那该怎么办：别让它画字
想通这一点之后，方向就变了——文字不该由生成模型来画。
报告图本来是两部分：排版结构（标题、分区、装饰）和内容文字。这两部分应该用不同的方式处理：
- 排版和文字 → 用 HTML + CSS 渲染。字是真字体渲染的，笔画位置精确，标点正确
- 插画、装饰性图像 → 可以交给生成模型，因为这些本来就是"看着像就行"的东西
这个分工很自然：需要精确的交给排版，需要观感的交给生成。
插件后来也确实改成了本地 HTML 渲染（用容器里的 chromium 把 HTML 渲成图片），文字部分的问题一次性解决了。
一个关于模型能力的判断
顺便记一条选型经验：文字渲染能力，是评价图像模型时一个很硬的指标。
当时看过一个模型的介绍，专门强调"图像内文字渲染最强，多语言海报、Logo、信息图一次成型"——把文字能力当作核心卖点写在最前面。这种强调本身说明了这是个公认的难点：能做好的模型会特意拿出来讲，做不好的就避而不谈。
所以选图像模型的时候，如果我的用途里包含文字（海报、封面、带说明的图），那就先测它画字的能力，别等其他功能都调好了才发现字是糊的。
根子上的一句话
我后来把这句写在自己的笔记里：
能用确定性的方式做出来的东西，不要交给概率模型。
文字是确定性的——这个字的写法就是固定的，位置也是可以精确计算出来的，没有任何"需要模型发挥"的空间。把这种活交给生成模型，等于用一个模糊的工具去干一件精确的活。
插画不一样：它没有唯一正确答案，所以交给模型正合适。