一、背景与需求分析

在全球化设计协作中，Adobe Illustrator（AI）文件常包含需要多语言适配的文本内容。传统手动处理方式效率低下且易出错，而自动化提取、翻译并回写文字的流程（即ExtractAItoTEXT）可显著提升效率。本文将围绕这一核心需求，从技术实现、工具选择到优化策略展开全面解析。

1.1 核心痛点

• 手动提取耗时：AI文件中的文字可能分散在多个图层、组或文本框中，手动复制易遗漏。
• 翻译格式丢失：直接翻译文本可能导致字体、样式或排版信息丢失。
• 回写定位困难：翻译后的文本需精准对应原位置，否则需重新调整布局。

1.2 技术目标

实现一个自动化流程，完成以下步骤：

1. 从AI文件中提取所有可编辑文本。
2. 将文本导出为结构化文件（如JSON、XML）。
3. 对文本进行翻译（可集成机器翻译API）。
4. 将翻译后的文本按原结构写回AI文件，保留样式和布局。

二、技术原理与工具选择

2.1 AI文件结构解析

Adobe Illustrator的AI文件本质是PDF兼容的压缩包，包含：

• 文本对象：存储在/Resources/XObject或/Contents流中。
• 样式信息：字体、颜色、大小等定义在/Resources/Font和/Resources/ProcSet中。
• 图层结构：通过/Group或/PlaceObject定义层级关系。

工具推荐：

• Python库：pyai（解析AI文件）、reportlab（生成PDF文本）、svgpathtools（处理矢量路径）。
• 命令行工具：pdf2svg（转换AI为SVG后提取文本）、exiftool（读取元数据）。
• 翻译API：Google Translate API、DeepL API（支持上下文翻译）。

2.2 文字提取实现

方法一：通过PDF中间格式

1. 使用pdf2svg将AI文件转为SVG：

   pdf2svg input.ai output.svg

2. 解析SVG中的<text>标签：

   import xml.etree.ElementTree as ET
   tree = ET.parse('output.svg')
   texts = [t.text for t in tree.findall('.//{http://www.w3.org/2000/svg}text')]

方法二：直接解析AI文件

使用pyai库提取文本块：

from pyai import AIFile
ai = AIFile.open('input.ai')
texts = []
for layer in ai.layers:
    for obj in layer.objects:
        if obj.type == 'text':
            texts.append({
                'content': obj.text,
                'bbox': obj.bbox,
                'style': obj.style
            })

2.3 翻译与结构化存储

将提取的文本存入JSON，保留元数据：

[
    {
        "id": "text_001",
        "original": "Hello World",
        "translated": "你好，世界",
        "style": {
            "font": "ArialMT",
            "size": 12,
            "color": "#000000"
        },
        "position": {"x": 100, "y": 200}
    }
]

调用翻译API示例（以Google Translate为例）：

import requests
def translate_text(text, target_lang='zh-CN'):
    url = "https://translation.googleapis.com/language/translate/v2"
    params = {
        'q': text,
        'target': target_lang,
        'key': 'YOUR_API_KEY'
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    return response.json()['data']['translations'][0]['translatedText']

2.4 文本回写AI文件

方法一：生成新AI文件

1. 使用reportlab创建包含翻译文本的PDF：

   from reportlab.pdfgen import canvas
   c = canvas.Canvas('translated.pdf')
   c.setFont('Arial', 12)
   c.drawString(100, 200, "你好，世界")
   c.save()

2. 通过Adobe脚本（ExtendScript）将PDF置入AI文件：

   // AI ExtendScript示例
   var doc = app.activeDocument;
   var fileRef = new File('/path/to/translated.pdf');
   doc.importFile(fileRef, ImportType.PDFPLACE);

方法二：直接修改AI文件（高级）

通过解析AI文件的XML结构，替换文本内容（需处理压缩和编码）：

import zipfile
def modify_ai_text(ai_path, text_updates):
    with zipfile.ZipFile(ai_path, 'a') as z:
        # 1. 定位包含文本的XML流
        # 2. 替换对应文本节点
        # 3. 重新压缩（需保持PDF兼容性）
        pass

三、优化与注意事项

3.1 样式保留策略

• 字体映射：翻译后文本可能需替换为本地字体（如中文字体“微软雅黑”）。
• 文本框适配：长文本需自动调整文本框大小或换行：

  from PIL import ImageFont, ImageDraw
  def calculate_text_width(text, font_path, size):
      font = ImageFont.truetype(font_path, size)
      return font.getbbox(text)[2]  # 返回宽度

3.2 错误处理与日志

• 文本提取失败：记录未提取的文本ID及原因。
• 翻译API限制：处理批量请求的速率限制。
• 回写验证：对比回写前后的文本数量和位置。

3.3 性能优化

• 并行处理：对多语言翻译任务使用多线程。
• 缓存机制：存储已翻译的文本片段，避免重复调用API。

四、完整流程示例

# 伪代码：ExtractAItoTEXT全流程
def extract_ai_to_text(ai_path):
    # 1. 提取文本
    texts = extract_texts_from_ai(ai_path)  # 使用pyai或PDF转换
    # 2. 翻译文本
    for text in texts:
        text['translated'] = translate_text(text['original'])
    # 3. 生成中间文件（如JSON）
    save_as_json(texts, 'translated.json')
    # 4. 回写到AI
    generate_new_ai(ai_path, texts)  # 通过ExtendScript或直接修改
    return "Process completed."

五、总结与展望

ExtractAItoTEXT流程通过自动化技术解决了跨语言设计中的核心痛点，其价值体现在：

• 效率提升：单文件处理时间从小时级缩短至分钟级。
• 一致性保障：避免人工翻译导致的样式错乱。
• 可扩展性：支持多语言批量处理和定制化翻译规则。

未来方向包括：

• AI辅助校对：集成NLP模型检测翻译准确性。
• 实时协作：与Figma、Sketch等工具联动，实现设计-翻译-回写闭环。
• 低代码平台：封装为Web服务，降低开发者技术门槛。

通过系统化的技术实现和优化策略，ExtractAItoTEXT已成为全球化设计团队不可或缺的自动化工具。