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豆包图片编辑实测：文字修改能力仍有提升空间
目前主流AI工具在文本生成、信息整理等方面已经较为成熟，但在“基于原图进行精准修改”这一类图像编辑任务中，不同平台之间依旧存在明显差距。此次我重点测试了豆包的图片编辑能力，尤其是“保留原设计风格修改文字内容”的实际表现。
1️⃣ 指令测试：修改设计图中的指定文字
我上传了一张文字较为模糊的设计图，并明确说明：
* 需要替换哪些文字内容；
* 保持原有排版不变；
* 尽量维持原字体风格。
这一测试主要考察AI对于图像内容识别、局部编辑以及复杂指令理解的综合能力。
2️⃣ 实际效果：文字替换完成度较低
从最终生成结果来看，豆包并未准确完成原文字替换任务。
系统没有对指定区域进行有效修改，而是在画面其他位置新增了一段文字内容，与原设计排版关联度较低。
从体验来看，当前豆包在：
* 指定区域识别；
* 原图结构理解；
* 局部精准编辑
这几个方面仍存在一定局限，更适合简单生成类任务，而不太适合高精度设计修改场景。
3️⃣ 降低难度后的二次测试
随后，我进一步简化了任务要求，仅保留“两处固定图案替换”的简单操作，希望减少复杂文字识别带来的干扰。
但二次测试结果依旧不够理想，目标区域没有被成功替换，说明其在局部图像编辑稳定性方面还有优化空间。
综合体验下来，豆包目前在文本生成、日常问答等方面表现较稳定，但图片精修、版式保留修改这类进阶图像处理任务，完成度还有待提升
2026-05-27
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