llm-subtrans

用大模型整段翻译字幕，保留时间轴，译文更自然

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 行业应用 🍴 复刻 68 🐛 待处理 8 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 661
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，需自备LLM API

项目预览

llm-subtrans 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类行业应用
开发团队machinewrapped
GitHubhttps://github.com/machinewrapped/llm-subtrans
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，需自备LLM API
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
GitHub 星标★ 661
上线时间2023-03-23 00:00:00
代码更新2026-10-30
仓库体积7.8 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态活跃
收录时间2026-09-16
浏览次数1

项目介绍

llm-subtrans 是一个用大语言模型翻译字幕的开源工具，支持 SRT、SSA/ASS、VTT 等常见字幕格式。它解决的是传统机器翻译在字幕场景下生硬、缺乏上下文连贯性的问题：通过把整段对话交给 LLM，模型能结合上下文理解语气、人称和专有名词，从而产出更自然、更符合口语习惯的译文。项目提供命令行与图形界面两种使用方式，可对接 OpenAI、Anthropic 等主流 API，也支持本地模型。核心能力包括批量翻译、上下文窗口管理、术语表/提示词自定义、字幕时间轴保留，以及按场景或整片统一风格。对需要快速产出多语言字幕的影视爱好者、字幕组和内容出海团队来说，它把原本繁琐的逐句翻译流程自动化，同时保留了人工校对的空间。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 661

使用教程

难度：进阶 约 40 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • 模型 API Key
  • 字幕文件

安装与启动步骤

  1. 1克隆并装依赖

    字幕翻译工具，用 LLM 做翻译服务。

    git clone https://github.com/machinewrapped/llm-subtrans.git

  2. 2建虚拟环境

    避免污染系统环境。

    python -m venv envsubtrans

  3. 3最小安装

    只装命令行与默认 provider，跑通再扩展。

    pip install -e .

  4. 4按需加 GUI

    要界面再装对应 extra。

    pip install -e ".[gui]"

  5. 5批量翻译字幕

    指定 provider 与语言，注意文件编码。

    python scripts/batch-translate.py ./subtitles ./translated --provider openai --model gpt-5-mini --language Spanish

如何确认成功

输出字幕时间轴与原文一致

注意事项

  • 时间轴错位比翻译错误更致命，产出后要抽查。
  • 长片建议分段翻译再合并，避免上下文超限。

核心亮点

  • 支持 SRT、SSA/ASS、VTT 多种字幕格式，时间轴自动保留
  • 利用上下文批量翻译，比逐句机翻更连贯、语气更自然
  • 可自定义提示词和术语表，方便统一人名、专有名词译法

不足之处

  • 依赖外部 LLM API，翻译长片时 token 成本和耗时较高
  • 翻译质量受所选模型影响大，小语种或冷门领域仍需人工校对

适用场景

  • 字幕组批量翻译外语影视剧字幕
  • 内容出海团队为视频生成多语言字幕
  • 个人用户翻译网课、访谈或 YouTube 视频字幕

替代项目

SubtitleEdit、GPT-SoVITS、subtitle-translator

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