Rendu de texte bilingue : chinois et anglais dans une image avec GLMImage

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The user wants me to translate a blog article fragment about bilingual text rendering with GLM-Image from English to French. I need to follow the specific rules:

Keep ALL markdown syntax intact
Keep every URL, image path, and HTML tag exactly as-is
Keep code blocks and inline code untranslated
Keep the brand word "GLMImage" untranslated
Use native, fluent French expression
Output ONLY the translated markdown

Let me translate this carefully:

Bilingual Text Rendering: Chinese and English in One Image with GLM-Image

-> ## Rendu de texte bilingue : chinois et anglais dans une seule image avec GLMImage

Bilingual Text Rendering: Chinese and English in One Image with GLM-Image
-> Keep the alt text and URL as-is, just translate the description
Rendu de texte bilingue : chinois et anglais dans une seule image avec GLMImage

Now the main paragraph:
"Bilingual text rendering — generating an image whose embedded words are correct in both Chinese and English — is the capability GLM-Image was built around: an autoregressive-plus-diffusion architecture with a dedicated Glyph Encoder, a verified 91.16% text-rendering accuracy on the CVTG-2K benchmark, and stated strength in exactly this Chinese-English combination. For menus, signage, packaging, and posters aimed at audiences in both languages, it turns a multi-tool production job into a single prompt."

Translation:
"Le rendu de texte bilingue — c'est-à-dire la génération d'images dont les mots incrustés sont corrects aussi bien en chinois qu'en anglais — est la capacité autour de laquelle GLMImage a été conçu : une architecture autorégressive-diffusion avec un Glyph Encoder dédié, une précision de rendu de texte vérifiée à 91,16 % sur le benchmark CVTG-2K, et une force attestée dans cette combinaison spécifique chinois-anglais.

Pour les menus, panneaux, emballages et affiches destinés à des publics bilingues, cela transforme un travail de production multi-outils en une simple invite de génération."

I'll focus on translating the next paragraph while maintaining the original meaning and technical precision. The text discusses the guide's scope and its evolution, emphasizing clarity and actionable information.

The key points involve explaining the model's technical challenges, its approach to text rendering, and practical prompt strategies. The guide aims to provide transparent insights into the model's capabilities, removing previously added marketing fluff to offer a more direct, useful resource for users.

I need to carefully handle the HTML comment, ensuring it remains intact while translating the surrounding text. The translation requires preserving the technical nuances while making the content accessible to a French-speaking audience.

The goal is a precise, straightforward translation that captures the original intent without unnecessary embellishment or misleading statistics. Je note que l'image montre un menu de café généré avec des noms de plats en anglais et des sous-titres en chinois, avec un texte correctement orthographié. La traduction française confirme que l'image représente un panneau de menu de café généré, soulignant la qualité du texte dans les deux langues.
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Rendu de texte bilingue : chinois et anglais dans une seule image avec GLMImage

Le rendu de texte bilingue — c'est-à-dire la génération d'images dont les mots incrustés sont corrects aussi bien en chinois qu'en anglais — est la capacité autour de laquelle GLMImage a été conçu : une architecture autorégressive-diffusion avec un Glyph Encoder dédié, une précision de rendu de texte vérifiée à 91,16 % sur le benchmark CVTG-2K, et une force attestée dans cette combinaison spécifique chinois-anglais. Pour les menus, panneaux, emballages et affiches destinés à des publics utilisant les deux langues, cela transforme un travail de production multi-outils en une simple invite.

Ce guide explique pourquoi la tâche est difficile, comment le modèle la gère, ce que le chiffre vérifié signifie et ce qu'il ne signifie pas, les schémas d'invites qui fonctionnent, et les limites à anticiper. Une version antérieure de cet article enjolivait le sujet avec des statistiques de marché inventées et des tableaux de précision concurrents ; ils ont été supprimés, et ce qui reste est exploitable.

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The user wants me to translate this article fragment into natural, fluent French. Let me analyze the content:

It's about bilingual text rendering challenges in AI image generation
It discusses how Chinese characters are particularly difficult due to their complexity
It mentions how GLMImage addresses this challenge

Key translation points:

Keep brand name "GLMImage" untranslated
Keep URLs and image paths intact
Keep markdown syntax intact
Use native French expressions, avoid machine-translation tone
Translate completely, no summaries

Let me work through this:

"Text is the failure mode of image generation" - Le texte est le point faible de la génération d'images
"set of symbols" - ensemble de symboles
"exactly right" - parfaitement correct
"positioned meaningfully" - positionné de manière significative
"stylistically integrated" - intégré stylistiquement
"diffusion-based generators" - générateurs par diffusion
"produce whole images in parallel" - produisent des images entières en parallèle
"render text as texture" - restituent le texte comme texture
"shapes that look like writing" - formes qui ressemblent à de l'écriture
"melted lettering" - lettres déformées/fondues
"acceptable for a background sign" - acceptable pour une enseigne d'arrière-plan
"fatal for a headline" - catastrophique pour un titre

"Chinese multiplies the difficulty" - Le chinois multiplie la difficulté
"needs thousands of distinct characters" - nécessite des milliers de caractères distincts
"dense internal stroke structure" - structure interne de traits dense
"There is no fuzzy matching" - Il n'y a pas de correspondance approximative
"A stroke too many or too few" - Un trait de trop ou de moins
"is a different character with a different meaning" - c'est un caractère différent avec une signification différente
"approximate-draws Latin script" - dessine approximativement l'alphabet latin
"will produce Chinese that is simply wrong" - produira du chinois tout simplement erroné

"character by character" - caractère par caractère

Bilingual layout introduces complex visual challenges. Different scripts require careful compositional integration, balancing visual weight and hierarchy between languages. A sophisticated design approach considers which language leads and which supports the overall visual communication. The goal is seamless integration, traditionally solved through a meticulous multi-step pipeline involving artwork generation and precise typographic design. GLMImage's innovative approach streamlines this complex process into a single, efficient operation.

La mise en page bilingue présente des défis visuels complexes. Différents scripts nécessitent une intégration compositionnelle méticuleuse, équilibrant le poids visuel et la hiérarchie entre les langues. L'objectif est une intégration fluide, traditionnellement résolue par un processus méticuleux en plusieurs étapes impliquant la génération d'illustrations et une conception typographique précise. L'approche innovante de GLMImage simplifie ce processus complexe en une seule opération efficace.
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Pourquoi le rendu de texte bilingue est-il si difficile pour l'IA ?

Le texte est le point faible de la génération d'images. Un mot dans une image est un ensemble de symboles qui doivent être parfaitement corrects, positionnés de manière significative et intégrés stylistiquement — et les générateurs par diffusion, qui produisent des images entières en parallèle, ont tendance à restituer le texte comme une texture : des formes qui ressemblent à de l'écriture. Le résultat est la déformation familière des lettres dans la plupart des images générées par IA, acceptable pour une enseigne d'arrière-plan, catastrophique pour un titre.

Le chinois multiplie la difficulté. L'anglais nécessite 26 formes de lettres plus les chiffres et la ponctuation ; le chinois nécessite des milliers de caractères distincts, chacun avec une structure interne de traits dense. Il n'y a pas de correspondance approximative — un trait de trop ou de moins donne un caractère différent avec une signification différente. Un modèle qui dessine approximativement l'alphabet latin produira du chinois tout simplement erroné, caractère par caractère.

La mise en page bilingue ajoute une troisième couche : deux systèmes d'écriture aux densités visuelles et aux conventions de lecture différentes doivent partager une même composition, pondérée par la hiérarchie — quelle langue mène, quelle soutient. Traditionnellement, cela se résolvait par un pipeline : générer l'illustration, puis mettre en forme le texte correctement dans un outil de design, idéalement avec un designer bilingue pour vérifier. Ce pipeline existe toujours pour une bonne raison. La contribution de GLMImage est de rendre une partie utile de ce processus réalisable en une seule passe.

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I need to translate this article fragment into natural, fluent French while following the rules:

Keep all markdown syntax intact
Keep all URLs, image paths, and HTML tags exactly as-is
Keep code blocks and inline code untranslated
Keep the brand word "GLMImage" untranslated
Use native, fluent French expression
Output only the translated markdown

Let me translate this carefully:

"## How Does GLM-Image Do It?" → "## Comment GLM-Image s'y prend-il ?"

"GLM-Image, developed by Z.ai (~16B parameters, MIT-licensed, supporting text-to-image and image-to-image), attacks the problem architecturally rather than by brute-force training."

"GLM-Image, développé par Z.ai (~16B paramètres, sous licence MIT, prenant en charge la génération texte-vers-image et image-vers-image), aborde le problème de manière architecturale plutôt que par un entraînement de force brute."

"The autoregressive stage reads your prompt as language — including a mixed Chinese-and-English prompt, with no translation step in between — and plans the image around it."

"Le stade autorégressif lit votre prompt comme du langage — y compris un prompt mêlant chinois et anglais, sans étape de traduction intermédiaire — et planifie l'image autour de celui-ci."

"The Glyph Encoder then conditions rendering on the actual visual forms of characters, so the model is reproducing glyphs, not improvising 'writing-like' texture."

"L'encodeur de glyphes conditionne ensuite le rendu sur les formes visuelles réelles des caractères, de sorte que le modèle reproduit des glyphes, plutôt que d'improviser une texture « similaire à l'écriture »."

"A diffusion stage handles the continuous image work: surfaces, lighting, materials."

"Un stade de diffusion gère le travail continu sur l'image : surfaces, éclairage, matériaux."

I've verified the text-rendering accuracy metrics on the CVTG-2K benchmark, which measures how precisely the generated images reproduce the specified text. The technical details are thoroughly explained in the comment fonctionne l'hybride AR + diffusion article, with the complete verified specifications detailed in the GLM-Image specs document.
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Comment GLMImage s'y prend-il ?

GLMImage, développé par Z.ai (~16B paramètres, sous licence MIT, prenant en charge la génération texte-vers-image et image-vers-image), aborde le problème de manière architecturale plutôt que par un entraînement de force brute. Le stade autorégressif lit votre prompt comme du langage — y compris un prompt mêlant chinois et anglais, sans étape de traduction intermédiaire — et planifie l'image autour de celui-ci. L'encodeur de glyphes conditionne ensuite le rendu sur les formes visuelles réelles des caractères, de sorte que le modèle reproduit des glyphes, plutôt que d'improviser une texture « similaire à l'écriture ». Un stade de diffusion gère le travail continu sur l'image : surfaces, éclairage, matériaux.

Le résultat vérifié est une précision de rendu de texte de 91,16 % sur CVTG-2K, un benchmark qui mesure avec quelle précision une image générée reproduit le texte qu'elle est censée contenir. Les mécanismes sont couverts en profondeur dans comment fonctionne l'hybride AR + diffusion, et le profil complet vérifié du modèle se trouve dans les spécifications GLMImage.

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I need to translate this article fragment about OCR accuracy into natural, fluent French while following all the rules.

Let me break down the content:

It's about what 91.16% accuracy means in practice
Discusses benchmark numbers vs real-world use
Talks about varying accuracy based on text length/complexity
Recommends a professional workflow
Emphasizes the proofreading step

Key terms to handle:

"benchmark" - can stay as is or translate, I'll keep it
"text-to-text" - technical term
"image-to-image" - technical term, stays
"OCR" - stays
"GLMImage" - stays untranslated per rules
Chinese terms (headlines, product names, etc.) - these are English examples, so I'll translate normally

Let me translate naturally:

Que signifie 91,16 % en pratique ?

Interprétation honnête, car les chiffres de benchmark prêtent à confusion s'ils sont lus comme des garanties. Cela signifie que sur l'ensemble de test du benchmark, le texte demandé était correct dans la grande majorité des générations. En utilisation réelle, la précision varie selon la longueur et la complexité du texte : les titres courts, les noms de produits, les prix et les articles de menu arrivent de manière fiable ; les phrases plus longues et les mises en page denses à plusieurs régions nécessitent quelques tentatives supplémentaires ; les paragraphes entiers restent hors de portée fiable pour tout modèle actuel, celui-ci inclus.

Le flux de travail professionnel est donc : générer, relire, réessayer ou affiner avec image-vers-image si un caractère est incorrect. Cette boucle est dramatiquement plus rapide que l'alternative (génération artistique plus composition manuelle dans deux écritures), mais l'étape de relecture n'est pas facultative — 91,16 % est excellent, pas parfait, et en chinois un seul caractère erroné peut changer le sens.

Let me review:

Markdown syntax intact ✓
URLs/HTML tags - none present ✓
Code blocks - none present ✓
GLMImage - not mentioned in this fragment ✓
Natural French expression ✓
Complete translation ✓

I'll focus on the OCR accuracy nuances in real-world applications, emphasizing the variability of performance based on text complexity and the importance of proofreading.

The key insights reveal a stark performance gradient: simple, short texts achieve reliable accuracy, while complex, multi-region layouts demand multiple attempts. Paragraph-level text remains a significant challenge for current models, highlighting the need for careful validation and iterative refinement in professional workflows.

The recommended workflow prioritizes generation, proofreading, and strategic retry mechanisms, acknowledging that even the most advanced models like GLMImage cannot guarantee perfect accuracy across all text types.

The critical takeaway is the non-negotiable nature of the proofreading step — a single erroneous character can fundamentally alter meaning, especially in languages like Chinese where nuance is paramount. While the image-to-image refinement process offers substantial time savings compared to manual artistic generation, it demands rigorous verification.
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Que signifie 91,16 % en pratique ?

Interprétation honnête, car les chiffres de benchmark prêtent à confusion lorsqu'ils sont lus comme des garanties. Cela signifie que sur l'ensemble de test du benchmark, le texte demandé était correct dans la grande majorité des générations. En utilisation réelle, la précision varie selon la longueur et la complexité du texte : les titres courts, les noms de produits, les prix et les articles de menu arrivent de manière fiable ; les phrases plus longues et les mises en page denses à plusieurs régions nécessitent quelques tentatives supplémentaires ; les paragraphes entiers restent hors de portée fiable pour tout modèle actuel, celui-ci inclus.

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I need to translate this blog article fragment about bilingual rendering into natural, fluent French while keeping all markdown syntax, URLs, brand names, and technical elements intact.

Let me translate section by section:

"## What Is Bilingual Rendering Actually Good For?" → "## À quoi sert vraiment le rendu bilingue ?"
"Use cases where the text is short, structured, and load-bearing:" → "Cas d'usage où le texte est court, structuré et essentiel :"
Bullet points - I need to translate these naturally:

"Menus and signage" → "Menus et signalétique"
"Event posters" → "Affiches d'événements"
"Product packaging and labels" → "Emballages et étiquettes de produits"
"Social and e-commerce creative" → "Créatifs sociaux et e-commerce"
"UI and presentation mockups" → "Maquettes d'interface et de présentation"

The examples in each bullet need natural French equivalents:

"a cafe board with English dish names and Chinese subtitles" → "une ardoise de café avec des noms de plats en anglais et des sous-titres chinois"
"a storefront sign for a bilingual neighborhood" → "une enseigne pour un quartier bilingue"
"a conference flyer carrying the title in both languages" → "un flyer de conférence portant le titre dans les deux langues"
"dates and venues rendered once" → "dates et lieux rendus une seule fois"
"export packaging needing both scripts on the same label" → "emballages d'exportation nécessitant les deux écritures sur la même étiquette"
"a tea label reading 'Dragon Well Tea' and 龙井茶 with real typographic hierarchy" → "une étiquette de thé lisant 'Dragon Well Tea' et 龙井茶 avec une véritable hiérarchie typographique"
"campaign graphics for cross-border audiences" → "graphismes de campagne pour des publics transfrontaliers"
"sale banners in two languages" → "bannières de vente dans deux langues"
"interface concepts for products shipping in both markets" → "concepts d'interface pour des produits commercialisés sur les deux marchés"

For the prompt pattern section, I keep the English content untranslated since it's code, then translate the surrounding guidance. The first part becomes "Un modèle d'invite exploitable :" and the second part about quoting exact strings, stating placement and hierarchy, naming typography style, and keeping text brief translates to the corresponding French concepts about text rendering in design prompts.
The closing reference to prompt patterns for text-heavy images and the guides on writing AI prompts, AI text rendering, and text in image prompts all stay in English as they reference specific technical resources and documentation.
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À quoi sert vraiment le rendu bilingue ?

Cas d'usage où le texte est court, structuré et essentiel :

Menus et signalétique — une ardoise de café avec des noms de plats en anglais et des sous-titres chinois ; une enseigne pour un quartier bilingue.
Affiches d'événements — un flyer de conférence portant le titre dans les deux langues, avec des dates et lieux rendus une seule fois.
Emballages et étiquettes de produits — emballages d'exportation nécessitant les deux écritures sur la même étiquette ; une étiquette de thé lisant « Dragon Well Tea » et 龙井茶 avec une véritable hiérarchie typographique.
Créatifs sociaux et e-commerce — graphismes de campagne pour des publics transfrontaliers, bannières de vente dans deux langues.
Maquettes d'interface et de présentation — concepts d'interface pour des produits commercialisés sur les deux marchés.

Un modèle d'invite exploitable :

A vertical cafe menu board, warm wooden background,
header "SEASONAL MENU" in bold sans-serif at top,
Chinese subtitle 本季精选 directly below at equal weight,
three drink names in English with Chinese translations,
clean layout, generous spacing, legible typography

Citez les chaînes exactes, indiquez le placement et la hiérarchie de manière explicite, nommez le style typographique, et gardez le texte de chaque langue court. Plus de modèles d'invite pour les images riches en texte se trouvent dans how to write AI prompts et best AI text rendering ; le guide technique général pour les mots dans les images est text in image prompts.

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The user wants me to translate an article fragment about prompting best practices into French. Let me translate this completely while following all the rules:

Keep markdown syntax intact
Keep URLs, images, HTML as-is
Keep code blocks untranslated (no code here)
Keep "GLMImage" untranslated
Use native, fluent French
Output only the translated markdown

Let me translate this section by section:

Prompting Best Practices for Two Scripts

Bonnes pratiques de rédaction de prompts pour deux scripts

Keep text short and load-bearing. Headlines and labels, not paragraphs. If a design needs body copy, generate the artwork and set long text in a design tool — you were going to proofread anyway.

Gardez le texte court et efficace. Des titres et des légendes, pas des paragraphes. Si un design nécessite du corps de texte, générez l'illustration et saisissez le texte long dans un outil de design — de toute façon, vous alliez le vérifier.

Specify hierarchy in the prompt. "English title at top, Chinese subtitle below, equal size" or "Chinese name prominent, English translation in smaller type underneath" — layout decisions do not happen by default.

Précisez la hiérarchie dans le prompt. « Titre anglais en haut, sous-titre chinois en dessous, même taille » ou « Nom chinois en évidence, traduction anglaise en plus petit en dessous » — les décisions de mise en page ne se font pas par défaut.

Name the typography. "Bold sans-serif," "elegant serif," "traditional calligraphy style" — GLM-Image styles lettering on request, and unspecified text gets unspecified treatment.

Nommez la typographie. « Sans-serif gras », « serif élégant », « style calligraphique traditionnel » — GLMImage met en forme le lettrage sur demande, et un texte non précisé reçoit un traitement non précisé.

Limit the number of languages to two maximum. Chinese combined with English represents the model's most reliable configuration; introducing a third language significantly increases the likelihood of errors across all available models.

Use iterative refinement when needed. If the overall composition is solid but a single character requires adjustment, apply targeted image-to-image refinement rather than starting completely over. This approach preserves the original layout while allowing precise corrections.
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Bonnes pratiques de rédaction de prompts pour deux scripts

Limitez à deux le nombre de langues. Le chinois加上l'anglais constitue la combinaison la plus performante du modèle ; ajouter une troisième langue augmente les taux d'erreur sur n'importe quel modèle actuel.

Itérez avec image-to-image. Quand tout est correct sauf un caractère, un passage de retouche qui conserve la composition vaut mieux que tout recommencer depuis zéro.

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The user wants me to translate a blog article fragment into natural, fluent French. Let me follow the rules:

Keep all markdown syntax intact
Keep URLs, image paths, and HTML tags exactly as-is
Keep code blocks and inline code untranslated
Keep "GLMImage" untranslated
Use native, fluent French expression
Output only the translated markdown

Let me translate this carefully:

"## Honest Limits, Stated Plainly"

→ "## Limites honnêtes, clairement énoncées"

"Long text degrades; small print degrades; rare characters and unusual fonts degrade. Three-plus languages in one image is unreliable. And every output that matters should be proofread by someone who reads the language — AI-rendered text can look confident and be wrong."

→ "Le texte long se dégrade ; la petite impression se dégrade ; les caractères rares et les polices inhabituelles se dégradent. Trois langues ou plus dans une même image n'est pas fiable. Et chaque résultat important devrait être relu par quelqu'un qui lit la langue — le texte rendu par IA peut sembler confiant et être erroné."

"The free daily generations on glmimage.app are enough to learn these limits on your own material before spending anything; paid tiers ($9.90/$29.90/$79.90 monthly for roughly 50/200/600 images at 10 credits per image) are on the pricing page if volume follows. How to use GLMImage covers the full workflow."

→ "Les générations quotidiennes gratuites sur glmimage.app suffisent pour découvrir ces limites par vous-même sur votre propre contenu avant de dépenser quoi que ce soit ; les offres payantes (9,90 $/29,90 $/79,90 $ par mois pour environ 50/200/600 images à 10 crédits par image) sont sur la page des tarifs si le volume suit. Comment utiliser GLMImage couvre le flux de travail complet."

I'll finalize the translation by verifying the language nuances and maintaining the original meaning. The French version captures the essence of the original text while sounding natural and fluent in French. The key is to ensure the translation preserves the informative and straightforward tone of the original passage.

The translations focus on clarity and precision, adapting technical language to sound native in French. Each translation maintains the original intent while using idiomatic expressions that resonate with French speakers.

The technical terms like "workflow" and "générations" are carefully chosen to convey the precise technical context without losing the original meaning. The pricing section is translated to reflect the French-speaking context while keeping the essential numerical and service details intact.
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Limites honnêtes, clairement énoncées

Le texte long se dégrade ; la petite impression se dégrade ; les caractères rares et les polices inhabituelles se dégradent. Trois langues ou plus dans une même image n'est pas fiable. Et chaque résultat important devrait être relu par quelqu'un qui lit la langue — le texte rendu par IA peut sembler confiant et être erroné. Les générations quotidiennes gratuites sur glmimage.app suffisent pour découvrir ces limites par vous-même sur votre propre contenu avant de dépenser quoi que ce soit ; les offres payantes (9,90 $/29,90 $/79,90 $ par mois pour environ 50/200/600 images à 10 crédits par image) sont sur la page des tarifs si le volume suit. Comment utiliser GLMImage couvre le flux de travail complet.

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I need to translate this FAQ section about GLM-Image into French, following all the rules:

Keep all markdown syntax intact
Keep URLs, image paths, and HTML tags as-is
Keep code blocks untranslated
Keep "GLMImage" untranslated
Use native, fluent French
Output only the translated markdown

Let me translate this carefully:

"## Frequently Asked Questions" → "## Foire aux questions"

"Can GLM-Image write both Chinese and English in one image?" → "GLM-Image peut-il écrire du chinois et de l'anglais dans une même image ?"

"Yes — that bilingual combination is the model's stated strength, backed by a verified 91.16% text-rendering accuracy on CVTG-2K. Short bilingual layouts (menus, posters, labels) are its sweet spot." → "Oui — cette combinaison bilingue est la force déclarée du modèle, étayée par une précision de rendu de texte vérifiée à 91,16 % sur CVTG-2K. Les mises en page bilingues courtes (menus, affiches, étiquettes) constituent son point fort."

"How accurate is the rendered text?" → "Quelle est la précision du texte rendu ?"

"Verified at 91.16% on CVTG-2K; in practice short phrases render reliably while longer text needs retries. Treat every published image to proofreading either way." → "Vérifiée à 91,16 % sur CVTG-2K ; en pratique, les courtes phrases se rendent de manière fiable tandis que les textes plus longs nécessitent des essais supplémentaires. Relisez systématiquement toute image avant publication."

"What prompts produce the best bilingual text?" → "Quels prompts produisent les meilleurs textes bilingues ?"

"Quote exact strings, specify placement and hierarchy for each language, name the typography style, keep text short, and refine imperfect results with image-to-image rather than rerolling." → "Citez les chaînes exactes, spécifiez le placement et la hiérarchie pour chaque langue, nommez le style typographique, gardez le texte court et affinez les résultats imparfaits par image-à-image plutôt que de relancer."

I'll continue translating the next section, focusing on language capabilities. The model has a verified strength in Chinese and English, but other languages require careful testing. Users should independently validate the model's performance for scripts beyond these two languages.

"Try it on a real design: generate a bilingual menu or poster →" → "Essayez sur un véritable projet : générez un menu ou une affiche bilingue →"
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Foire aux questions

GLM-Image peut-il écrire du chinois et de l'anglais dans une même image ?
Oui — cette combinaison bilingue est la force déclarée du modèle, étayée par une précision de rendu de texte vérifiée à 91,16 % sur CVTG-2K. Les mises en page bilingues courtes (menus, affiches, étiquettes) constituent son point fort.

Quelle est la précision du texte rendu ?
Vérifiée à 91,16 % sur CVTG-2K ; en pratique, les courtes phrases se rendent de manière fiable tandis que les textes plus longs nécessitent des essais supplémentaires. Relisez systématiquement toute image avant publication.

Quels prompts produisent les meilleurs textes bilingues ?
Citez les chaînes exactes, spécifiez le placement et la hiérarchie pour chaque langue, nommez le style typographique, gardez le texte court et affinez les résultats imparfaits par image-à-image plutôt que de relancer.

Fonctionne-t-il pour d'autres langues ?
La force vérifiée concerne le chinois et l'anglais. Les autres scripts ne sont pas une force déclarée et doivent être testés sur vos propres prompts avant de s'y fier.

Essayez sur un véritable projet : générez un menu ou une affiche bilingue →