MangaTranslator

一键把漫画生肉变成熟肉

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 58 🐛 待处理 5 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 372
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，需自行部署

项目预览

MangaTranslator 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meangrinch
GitHubhttps://github.com/meangrinch/MangaTranslator
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，需自行部署
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,auto-translation,comics,image-processing,inpainting,llm,manga,manga-translator,manhua,manhwa,ocr,scanlation,segmentation,text-detection,translation
GitHub 星标★ 372
上线时间2025-04-08 00:00:00
代码更新2026-11-12
仓库体积6.6 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态活跃
收录时间2026-09-30
浏览次数5

项目介绍

MangaTranslator 是一个用 Python 编写的开源漫画翻译应用，目标是把日漫、韩漫、国漫等图片中的对话自动翻译成目标语言。它把整条流水线串起来：先做文本检测找出气泡位置，再用 OCR 识别原文，接着调用 AI 翻译，最后通过图像修复（inpainting）抹掉原文字并把译文贴回原位。相比手动逐格翻译，它省去了切图、查词、修图、排版等重复劳动，适合个人译者、汉化组或想快速看懂生肉的读者。项目基于 AI 模型组合，支持多种语言方向，命令行或脚本方式运行，属于早期但方向明确的应用型项目。

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 2026-09-30 · 当前星标 ★ 372

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 60 分钟 部署方式：本地 GPU 4 步

环境要求

  • NVIDIA GPU（4G 以上显存）
  • Python 3.11+
  • 10G 以上磁盘

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    Python 虚拟环境，别装进系统

    python -m venv venv

  2. 2装 PyTorch

    按显卡选 CUDA 版本，仓库给的是较新的 cu130

    pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

  3. 3装依赖并启动

    装完 requirements 后从入口启动，首次会下模型

    pip install -r requirements.txt

  4. 4试一页

    拿一页漫画跑全流程，看气泡识别、擦除与嵌字是否对齐

如何确认成功

一页漫画输出后目标语言嵌进气泡，背景图案经修复没有明显涂抹痕迹。

注意事项

  • 一键式漫画翻译工具，覆盖气泡检测、OCR、翻译、背景修复与嵌字整条链。
  • 背景修复用扩散模型，显卡弱时这一步最慢。
  • 翻译质量取决于所用翻译模型，人名与拟声词常需手动改。
  • 漫画有版权，翻译与传播前确认授权范围。
  • cu130 的 PyTorch 较新，老驱动装不上，按自己的 CUDA 版本换。

核心亮点

  • 覆盖检测、OCR、翻译、图像修复、回填的完整流水线，不用自己拼工具
  • 基于 AI 模型做文本检测与图像修复，比传统阈值方法更适应复杂气泡
  • Python 实现，便于二次开发或替换翻译/OCR 模型

不足之处

  • 项目处于早期，文档和安装说明可能不够完善
  • 依赖多个 AI 模型与外部翻译服务，环境配置和运行成本偏高

适用场景

  • 个人快速翻译日漫/韩漫生肉
  • 汉化组批量预处理漫画文本
  • 研究漫画 OCR 与图像修复流程的开发者

替代项目

manga-image-translator、BallonsTranslator

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