Dreamina (即夢國際版) AI 繪圖模型在中文字體輸出、畫面細節與生成穩定性方面均有顯著突破。相較於其他主流模型，Dreamina 支援原生 2K 畫質輸出，並大幅提升對中文語意及字型的理解與排版能力，無論是製作社群素材、廣告海報或品牌插畫，其品質與可控性均達到專業設計應用的水準。

📌 中文繪圖首次實現「準確、美觀、可用」三合一
📌 設計細節精緻，畫面風格多樣，應用場景更廣
📌 對於重視中文字體、語意與設計感的用戶，極具吸引力

中文 AI 繪圖，正式出得街

Dreamina 並非單純的繪圖升級，而是一個針對中文使用場景設計、真正可落地的 AI 創作工具。根據我們實測與多位創作者反饋，以下三大特點最值得關注：

✅ 字體準確度顯著提升：即使是 12px 小字亦清晰可辨，亂碼與錯字問題大幅減少
✅ 畫質與構圖進化：支援原生 2K 畫質（2560x1440），畫面細膩，光影與排版更接近商業級標準
✅ 中文語意理解到位：Prompt 可正確辨識「霓虹字」、「書法體」、「情境標題」等指令，實測表現優於其他多語系模型

根據比較，我們認為 Dreamina 是目前中文出圖最穩定、視覺美感最強的模型之一，特別適合用於製作中文社群圖文、電商廣告與品牌推廣插圖。

📌 根據比較，我們認為：Dreamina 是目前中文出圖最穩定、視覺美感最強的模型之一，特別適合用於製作中文社交素材、電商廣告、品牌插圖等需要文字與畫面共構的場景。

從 GPT-4o 到 Dreamina：中文模型真正進化的時刻

近年來生成式 AI 圖像工具如 Midjourney、DALL·E、GPT-4o 等快速發展，然而在中文場景的應用上，始終存在三大問題：

• 中文字體錯亂，常見亂碼或變形

• 缺乏東亞美學風格，畫風過度西化

• 畫面與文字整合度低，構圖易失衡

即使 GPT-4o 擁有多模態能力，在處理中文字時仍未能準確掌握書法、霓虹、標題等語境細節。Dreamina 在此基礎上重新訓練，針對中文字體、構圖語義與文化審美進行深度優化，成功將中文繪圖體驗從「勉強可用」提升至「商業等級可用」。

字體板正無變化，缺乏美感與風格

去年推出的 Dreamina雖首次突破中文直出門檻，但在小字體與複雜構圖上仍存在不穩定與錯誤字元。直至 2025 年 4 月，即夢 3.0 在「中文字體處理」、「畫質細節呈現」及「語義理解」三方面完成全面升級，成功將中文繪圖從「勉強可用」推進至「商業等級」。

三大升級亮點｜中文 AI 畫圖進化到專業級的四個理由

1️⃣ 字體可控｜12px 細字都清晰，電商資訊終於唔會崩壞

過往無論 GPT-4o 或 Midjourney，只要涉及中文字型，一係亂碼，一係太機械。Dreamina 是目前唯一能穩定生成完整中文句子＋準確排版的模型，尤其在小字體、標題字之間的比例控制與視覺平衡極具水準。

2️⃣ 畫質升級｜原生 2K 解像度，細節豐富＋構圖層次感強

Dreamina 支援直出 2560×1440 解像度，比 Midjourney v6.1 還高出一大截，不再依賴後製超分辨率放大。這代表用戶可以直接生成可用於印刷或高畫質廣告的作品，畫面邊緣清晰，光影控制自然，構圖更貼近真實設計邏輯。

3️⃣ 中文理解力強｜Prompt 中可識別語境與風格要求

與 GPT-4o 主要為英文語境訓練不同，Dreamina 的中文語意理解能力非常強，能讀懂「霓虹感字型」、「手寫筆感」、「電商風排版」等描述，並正確套用在出圖上。

Dreamina 一條龍實戰拆解｜AI 起稿到出街只需 5 步

DotAI 團隊實測 Dreamina 在商業級海報設計流程上的表現，以下為我們依據影片內容整理的實際操作流程與重點場景：

📌 開場對比：傳統 AI 工具常出現風格錯配（如金髮亞洲人、亂碼中文字），Dreamina 則專注解決「亞洲設計體質」落差。

📌 一條龍設計流程：

1. Google 搜尋一張白底產品圖 e.g. 搜尋nestle咖啡機

2. 放入 Dreamina「影像產生器」設定參考圖層

3. 使用 ChatGPT 協助撰寫 Prompt

4. 生成主概念圖後，轉入「畫報編輯器」排版、加字、去背、強化

5. 最終加入品牌 Logo 與文字，完成可直接應用的設計成品

   

   
   

📌 設計對比展示：

• Dreamina 所產出的海報風格、中文字設計與版面編排更符合中文市場審美，明顯勝出傳統外國模型。

• 圖片建議展示項目：一張 Dreamina 製作的美容品牌海報，與其他 AI 工具生成圖片作左右對比。

📌 結論：Dreamina 是「亞洲品牌設計導向」的專業 AI 起稿助手，尤其適合電商、品牌營銷與社群主視覺創作。

設計師觀點｜AI 不會取代創作，但將重塑工作模式

AI 工具如 Dreamina 並非取代創意，而是讓設計師從反覆起稿與修圖中解放，將更多時間與精力投入策略、溝通與價值設計。

真正的區別不在於會唔會用 AI，而在於能不能善用 AI 去做得更快、更準、更有影響力的內容輸出。

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