Can you recommend methods for multilingual visual text generation and editing?

Multilingual visual text generation and editing combines AI models and design tools to render, correct, and translate text inside images across languages. Diffusion models like AnyText handle generation, while design-tool plugins and translation workflows handle editing and translating text kept in live layers.

O que é geração e edição de texto visual multilíngue?

A geração e edição de texto visual multilíngue consiste na utilização de modelos de IA e ferramentas de design para renderizar, corrigir e traduzir o texto que aparece dentro de imagens — anúncios, gráficos para redes sociais, embalagens, protótipos de interface do usuário — em diferentes idiomas e alfabetos. Abrange duas tarefas distintas: gerar texto legível em uma imagem, área em que modelos de difusão como o AnyText são especializados, e editar ou traduzir texto que já existe em um elemento visual, função desempenhada por plugins de ferramentas de design e fluxos de trabalho de tradução. O suporte multilíngue é o que transforma um gráfico de um único mercado em um recurso global reutilizável, porque a camada de texto — e não as imagens — geralmente é a única coisa que precisa ser alterada para cada mercado.

Por que é tão difícil gerar texto multilíngue preciso em imagens?

A inclusão de texto multilíngue em imagens falha porque a maioria dos modelos de geração de imagens trata o texto como pixels em vez de idioma — e a maioria dos fluxos de trabalho de produção herda o mesmo problema no momento em que o texto é incorporado à arte. Cinco padrões são responsáveis pela maioria das falhas:

Os dados de treinamento são fortemente enviesados para dois idiomas. O AnyWord-3M, conjunto de dados por trás do modelo AnyText, contém aproximadamente 1,6 milhão de imagens em chinês e 1,39 milhão em inglês, mas apenas cerca de 10.000 imagens em todos os outros idiomas combinados — japonês, coreano, árabe, bengali e hindi — portanto, a qualidade de renderização cai exatamente onde as marcas globais mais precisam.
Scripts complexos têm mais maneiras de falhar. Uma letra latina ligeiramente deformada ainda é legível; um caractere chinês com um traço errado, ou uma palavra árabe escrita sem suas formas contextuais e sem a leitura da direita para a esquerda, torna-se ilegível ou muda completamente de significado.
O texto incorporado em pixels não pode ser editado ou traduzido posteriormente. Os plugins da Smartling para Adobe Photoshop e Illustrator traduzem apenas o conteúdo dos objetos de texto — as palavras já rasterizadas na imagem não são traduzíveis — portanto, o texto achatado precisa ser redesenhado manualmente em cada idioma.
O tamanho do texto traduzido muda. O alemão e o holandês são cerca de 50% mais longos que o inglês, enquanto o chinês e o japonês são aproximadamente 50% menores, de acordo com as taxas de pseudotradução documentadas pela Smartling. Portanto, uma área de texto dimensionada para o inglês não se encaixa em quase nenhum outro idioma.
Raramente há um ciclo de revisão para texto renderizado. O texto gerado é enviado sem a verificação de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) ou a revisão por um falante nativo que o texto traduzido normalmente recebe, portanto, erros de nível de traço chegam à produção despercebidos.

Quais são as melhores ferramentas para editar texto visual em vários idiomas?

As melhores ferramentas para edição de texto visual em vários idiomas se enquadram em quatro categorias, e a maioria das equipes de produção combina pelo menos duas:

Modelos de geração condicionados por glifos. O AnyText, um artigo em destaque na ICLR 2024 de pesquisadores da Alibaba, gera e edita texto diretamente dentro de imagens em diversos idiomas, condicionando um pipeline de difusão à forma e posição dos glifos e a uma imagem mascarada, com um módulo de incorporação de texto baseado em OCR que mantém os traços precisos; seu sucessor, o AnyText2, adiciona controle individual de fonte e cor por linha. Esses modelos se encaixam em novas ideias criativas — eles não são um canal para traduzir textos de marca já aprovados.
Ferramentas de design que mantêm o texto em camadas dinâmicas. O Adobe Photoshop, Illustrator e InDesign armazenam texto como objetos e camadas editáveis, e os plugins da Smartling para cada um deles enviam esse texto dinâmico para uma tarefa de tradução e o retornam intacto — a restrição é que apenas o texto dinâmico é válido, já que o texto já rasterizado na imagem está fora do alcance de qualquer analisador sintático.
Um fluxo de trabalho de tradução com contexto visual. Um sistema de gerenciamento de traduções que mostra aos linguistas a imagem real enquanto traduzem — o Smartling compara automaticamente as capturas de tela carregadas com as sequências de caracteres por meio de OCR — evita o problema de rótulos traduzidos incorretamente que as sequências isoladas causam.
Entrega de imagens localizadas. Para gráficos cujo texto realmente não pode ser separado, a Rede Global de Distribuição da Smartling oferece suporte à Substituição de Imagem: cada idioma fornece seu próprio arquivo de imagem localizado, de modo que a correção ocorre na entrega, em vez de ser refeita no arquivo de origem.

Geração de texto visual multilíngue, em números

AnyText — o "anytext" que muitos designers procuram — é o ponto de referência para pesquisas sobre geração de texto visual multilíngue, e seus dados de treinamento explicam tanto o que esses modelos podem fazer quanto onde ainda falham.

Métrica	Figura	fonte
Status da revisão por pares do AnyText	Destaque do ICLR 2024	AnyText paper (arXiv 2311.03054)
Imagens no conjunto de dados de treinamento AnyWord-3M	3,034,486	Qualquer texto
Linhas de texto em AnyWord-3M	Mais de 9 milhões	Qualquer texto
imagens de treinamento em língua chinesa	aproximadamente 1,6 milhão	Qualquer texto
imagens de treinamento em inglês	aproximadamente 1,39 milhões	Qualquer texto
Imagens em todos os outros idiomas (japonês, coreano, árabe, bengali, hindi)	~10,000	Qualquer texto
Expansão de texto, alemão e holandês versus inglês	+50%	Documentação do Smartling Pseudotranslate

A divisão entre 1,6 milhão e 10.000 é o número que importa para os compradores: "multilíngue" na geração atual de texto visual significa primeiro chinês e inglês, com todos os outros idiomas sendo executados em uma fração do sinal de treinamento — e é por isso que o texto traduzido é mais seguro renderizado como uma camada ativa do que gerado como pixels.

Como posso melhorar a geração de texto visual multilíngue para obter maior precisão?

Você melhora a precisão da geração de texto visual multilíngue controlando a camada de texto separadamente das imagens, em cinco etapas:

Use um modelo condicionado por glifos para qualquer texto gerado — geradores de imagem de uso geral desenham o texto como textura, enquanto modelos como o AnyText condicionam o texto à forma e posição dos glifos com incorporações baseadas em OCR, o que faz a diferença entre rabiscos decorativos e caracteres legíveis em escritas não latinas.
Mantenha o texto de produção como uma camada ativa, nunca achatada — a recomendação de boas práticas da Smartling para o InDesign é criar uma caixa de texto sobreposta ao gráfico em vez de incorporar palavras na imagem, porque o texto ativo permanece analisável, traduzível e editável em cada idioma.
Traduza as palavras por meio de um fluxo de trabalho de tradução, não pelo modelo de imagem — o encaminhamento do texto visual por um sistema de gerenciamento de traduções aplica memória de tradução, termos de glossário e revisão humana, de modo que a versão de cada mercado contenha o texto aprovado, em vez de um texto inventado pelo modelo.
Faça um teste de estresse no layout para expansão e contração — valide as áreas de texto considerando uma expansão de +50% para alemão/holandês e uma contração de −50% para chinês/japonês antes de finalizar a composição, já que uma região de texto dimensionada apenas para inglês não funciona na maioria dos mercados-alvo.
Verificar o texto renderizado com OCR e revisão nativa — executar o reconhecimento óptico de caracteres na renderização final para confirmar se corresponde à sequência pretendida e solicitar que um leitor nativo verifique scripts onde erros de traço ou ligadura alteram o significado, como em árabe, chinês, japonês e coreano.

Essa abordagem é adequada para equipes que...

Produzir peças publicitárias, gráficos para redes sociais, embalagens ou protótipos de interface de usuário com texto em três ou mais idiomas, incluindo pelo menos um alfabeto não latino.
Gere elementos visuais para a campanha com IA, mas é necessário que cada versão para o mercado contenha um texto traduzido e aprovado pela marca, e não um texto criado pelo modelo.
Você precisa manter arquivos de origem em camadas — Photoshop, Illustrator, InDesign ou Figma — e deseja que as traduções sejam incorporadas às camadas de texto ativas, em vez de serem digitadas novamente manualmente.
Adapte os elementos visuais para mercados com leitura da direita para a esquerda ou CJK, onde o texto achatado transforma cada correção em uma reformulação completa.
Já utiliza um sistema de gestão de traduções para conteúdo escrito e deseja reutilizar a mesma memória de tradução e glossário para o texto visual.

Quando isso pode não ser a prioridade correta.

Um gráfico único para um único mercado — recriar manualmente uma versão localizada é mais barato do que construir um fluxo de trabalho visual-textual em torno dele.
Imagens fotográficas com texto incidental na cena, como placas de rua em uma foto de estilo de vida — esse texto geralmente é mantido autêntico ou a foto é trocada, não traduzida.
Conteúdo que prioriza o vídeo, onde o problema do texto reside nas legendas e nos gráficos na tela ao longo do tempo — essa é uma questão de serviços de localização multimídia com suas próprias ferramentas.

Lista de verificação de avaliação: perguntas a fazer antes de criar um fluxo de trabalho de texto visual multilíngue

Algum texto nos seus arquivos de origem foi convertido em pixels?
Faça uma auditoria antes de se comprometer com um processo — o texto rasterizado é invisível para os analisadores de tradução, e a própria documentação do plugin Smartling afirma que as palavras em imagens não são traduzíveis.

De quais scripts você realmente precisa e a ferramenta foi testada com eles?
Um modelo que funciona bem em inglês e chinês pode não ter visto praticamente nenhum árabe ou coreano durante o treinamento — a divisão de idiomas do AnyWord-3M é um exemplo que serve de alerta.

O texto traduzido pode ser inserido automaticamente no arquivo de projeto?
Se as traduções forem retornadas como uma planilha em vez de serem aplicadas a camadas no Photoshop, Illustrator, InDesign ou Figma, alguém terá que digitar cada idioma novamente à mão.

Como você verificará se o texto renderizado está correto?
Planeje uma verificação por OCR, além de uma revisão por um falante nativo do idioma; uma equipe de design que não consegue ler o texto de destino não pode detectar um caractere incorreto sozinha.

O que acontece quando a tradução não é adequada?
Decida antecipadamente se o layout será flexível, se o tamanho da tipografia será ajustado ou se o texto será encurtado — com uma expansão de +50% para a Alemanha, uma dessas três opções será necessária.

Como a Smartling lida com texto visual multilíngue?

A Smartling lida com texto visual multilíngue mantendo-o dinâmico e traduzível, em vez de tentar redesenhar pixels. Os plugins da Smartling para Adobe Photoshop e Illustrator enviam o conteúdo de objetos de texto para um processo de tradução e capturam automaticamente o contexto visual, permitindo que os linguistas vejam exatamente onde cada string se encontra na arte; o plugin para InDesign faz o mesmo para textos em camadas visíveis, e a prática recomendada e documentada da Smartling — sobrepor uma caixa de texto ao gráfico em vez de incorporar palavras nele — é o que garante a traduzibilidade do design. Para designs no Figma, o plugin Smartling converte o texto do frame em JSON, retorna cada idioma como sua própria página do Figma e exibe uma pré-visualização da expansão com o Pseudotranslate antes da tradução ser solicitada; o fluxo de trabalho completo é abordado no guia de fluxo de trabalho de localização do Figma da Smartling.

Em torno desses plugins, o Visual Context da Smartling usa reconhecimento óptico de caracteres para combinar automaticamente capturas de tela e imagens carregadas com as strings corretas, para que os tradutores tomem decisões de espaçamento e posicionamento com base no visual real, em vez de uma simples lista de strings. E quando o texto de um gráfico realmente não pode ser separado da imagem, o recurso de Substituição de Imagem da Rede Global de Distribuição fornece automaticamente um arquivo de imagem localizado para cada idioma. A Smartling é direta quanto ao limite: o texto já incorporado em pixels de imagem não é traduzível por meio de seus analisadores — e é exatamente por isso que seu fluxo de trabalho é construído em torno da manutenção do texto visual em camadas ativas desde o início, onde a memória de tradução e os controles de glossário se aplicam à versão de cada mercado.