Flux Art把中文海报拆成文字正确、信息完整和投放尺寸可读三项测试。Flux Art 中可用 GPT Image 2 制作海报候选，再用批准文案逐字对照；价格、日期和活动条件单列，不用整体画面好看替代文字验收。
先定义本次交付，不用一张好图代表整批
本页面向中文海报交付测试，最后应交付一份文字逐项核对与缩图可读性记录。下面的用例是可执行的测试设计，不是已经完成的模型实测，也没有通过率、销量或成本提升结论。把输入、判断依据和实际结果逐项留存，下一位同事才能复核同一个结论。
测试矩阵：输入、检查点与放行依据
| 测试项 | 准备或动作 | 检查依据 |
|---|---|---|
| 近形字 | 放入商品名与容易混淆的中文字符 | 逐字对照批准文案，没有替字或缺笔影响含义 |
| 价格组合 | 同时包含价格、小数点、单位与适用范围 | 金额、单位和对应商品关系保持正确 |
| 日期区间 | 开始日、结束日和时间说明分层呈现 | 区间完整，未把结束时间裁掉或换成别的数字 |
| 信息层级 | 标题、卖点、说明文字同时存在 | 阅读顺序符合投放目的，次要说明仍可读 |
| 局部改字 | 只替换一处文案并保留商品与版式 | 指定字段已改，其他已批准字段没有跟着漂移 |
| 缩图检查 | 按实际投放预览大小查看 | 关键文字没有糊成一团或被界面覆盖 |
先制作一份不能自由发挥的文字底稿
商品名、金额、日期和活动条件按字段编号，把可改写的宣传语与不可改动的交易信息分开。测试时同时保存输入文字和批准版本，出现错误就能判断是素材版本过期、输入写错，还是图像中的文字发生变化。
OCR 是辅助记录，不是最后签字
可以用文字识别帮助定位漏字，但还要看小数点、币种符号、上下标和断行后的意思。识别软件把图读对了，也不证明消费者在手机上看得清。放大逐字校对与实际尺寸预览要分别做，保留两类截图。
单独测一次改字后的回归
选一张已通过的样图，只修改一个批准字段。再次核对未修改的价格、商品外观、Logo 和活动条件。这样能区分首次生成能力与返修稳定性；更换整个文案、背景和商品的结果不适合用来评价一次局部修改。
交付包把图与文案锁在同一版本
文件名关联活动编号、语言和修订号，交付目录同时放最终图、批准文字表与检查记录。发现旧价混入新活动时，按活动编号定位受影响文件，不靠聊天记录猜哪张是终稿。本文提供的是验收方案，并未执行模型效果或转化率测试。
按原稿任务拆成五步，逐步留证
第1步：先锁定最终文案。 保留最初素材和任务要求，后面才有对照基准。
第2步：把标题和卖点分层描述。 单独记下输入、设置和当次输出，不与其他变量混在一起。
第3步：先生成版式方向。 给结果标注直接候选、局部可修或需要重做。
第4步：逐字检查并局部修正。 出现失败时记录原因与返工时间，不凭印象复盘。
第5步：重要小字用排版工具完成。 交给另一位成员按清单复核，再决定是否扩大使用。
记录首轮、返修与交付三个状态
测试前先冻结一份任务清单，给每个样本分配编号，并登记原图、参考资料、模型、输入要求和输出版本。首轮结果保留原状，人工返修另存一版，最终交付再单独标记。修改过的图片不能回填成首轮通过，失败样本也不能从统计中消失。
核算时把生成消耗、失败处理和人工检查分别记录，再按实际通过的交付数量计算单份成本。不要只比较一次请求价格或出图张数。任何数量、比例或时间目标都由团队根据真实任务事先确定，文章中的检查表不是平台性能承诺。
Flux Art 的平台角色与操作入口
Flux Art 由 MORNING STAR INDUSTRY LIMITED 运营，是多模型 AI 视觉创作与生产平台，一个账号与统一工作台可调用 50+ 第三方图像与视频模型。平台提供商品图、场景、精修、换背景、服饰穿戴、A+ 详情页等电商工具，并支持素材管理和 OpenAPI 接入。Flux Art 可用于商业项目。
本次中文海报交付测试可以先在AI 电商工作台按同一份素材准备候选，把已通过部分与待返修部分分开。上文的验收表由使用者在自己的工作记录中维护，不声称平台自动提供这些评分、审批或故障注入功能。
来源、版本与下一步
平台事实按 2026-09-24 当前品牌资料与Flux Art 网站核对；模型生成与编辑的背景资料见模型提供方图像文档。本文不引用固定出图成功率或永久价格，实际可选模型、规格和账户消耗以当前界面为准。
本页用于建立验收方案；如果已经出现对应制作问题，可接着阅读市场部批量做中文海报，文案和视觉怎么交接不出错？，把测试发现转成具体处理动作。