免费翻译，支持25种语言，极空间+AI 生肉漫画追新不用愁

有的时候想追更看一些漫画，结果发现漫画是生肉，啃也啃不动，等也等不起，要是有AI工具可以帮助翻译就好了！

yeah，没错，你的Docker小达人cherry来了，今天我们来分享一套基于AI模型的生肉漫画翻译工具——manga-image-translator。

该工具目前支持语言如下，拥有网页模式（单张翻译）、CLI模式（批量翻译）。

项目介绍：

本项目旨在翻译那些不太可能有人专门翻译的图片，例如各种群聊、图站上的漫画/图片，让像我这样的日语小白也能大致理解图片内容。
主要支持日语，同时也支持简繁中文、英文及其他20种小语言。

一、项目部署

本次我们依旧使用docker-compose部署。极空间新版本docker应用实现了对compose的支持，但是需要先开启SSH才可以使用。

🔻将下面的代码复制到compose页面，然后修改目录路径。

services:

manga_image_translator:

image: zyddnys/manga-image-translator:main

container_name: manga_image_translator_cpu

entrypoint: python

command: server/main.py --verbose --start-instance --host=0.0.0.0 --port=25003

volumes:

- /路径/漫画合集:/app/result

- /路径/docker/manga/main.py:/app/server/main.py

- /路径/docker/manga/instance.py:/app/server/instance.py

ports:

- 25003:25003

ipc: host

environment:

CUSTOM_OPENAI_API_KEY: 'f-xxxxxx'

CUSTOM_OPENAI_API_BASE: 'api url'

CUSTOM_OPENAI_MODEL: 'deepseek-r1-250120'

CUSTOM_OPENAI_MODEL_CONF: ''

1、修改环境变量

由于本项目需要使用到 AI 来进行翻译，所以我们需要在环境变量里配置 AI API Key 和 BaseURL。

目前该项目支持有道、百度等数十种API 接口，并且也支持自定义API服务。所以为了方便使用，我建议统一使用 符合OPENAI 规范的 自定义AI API地址。

🔻支持的翻译器名称和参数。

🔻自定义AI API 服务。

🔻其它AI 的参数参照：

# baidu

BAIDU_APP_ID: ''

BAIDU_SECRET_KEY: ''

# youdao

YOUDAO_APP_KEY: ''

YOUDAO_SECRET_KEY: ''

# deepl

DEEPL_AUTH_KEY: ''

# openai/ChatGPT

OPENAI_API_KEY: ''

OPENAI_API_BASE: ''

OPENAI_MODEL: ''

OPENAI_HTTP_PROXY: ''

# glossary

OPENAI_GLOSSARY_PATH: './sakura_dict.txt'

# Groq

GROQ_API_KEY: ''

GROQ_MODEL: 'mixtral-8x7b-32768'

# sakura

SAKURA_API_BASE: 'http://127.0.0.1:8080/v1'

SAKURA_VERSION: '0.9'

SAKURA_DICT_PATH: './sakura_dict.txt'

# Caiyun

CAIYUN_TOKEN: ''

# Gemini

GEMINI_API_KEY: ''

GEMINI_MODEL: 'gemini-1.5-flash-002'

# DeepSeek

DEEPSEEK_API_KEY: ''

DEEPSEEK_API_BASE: 'deepseek地址'

DEEPSEEK_MODEL: 'deepseek-chat'

2、修改路径

⭐这里有这么几个路径，需要大概手动修改的：

1️⃣ 翻译后的结果输出路径，即/路径/漫画合集:/app/result，这里会把过程性的内容全部放出来。

2️⃣ 程序路径，由于目前项目代码变更较大，需要我们手动将main.py和instance.py两个程序文件放在路径里才可以运行。

目录路径的查询方法：打开docker，选择Compose-新增项目，将代码复制到代码框以后，点击上方的查询路径按钮，并将路径替换volumes里左侧的内容。

进入平常使用的docker文件夹下，复制路径。

完成部署以后，可以使用极空间的远程访问，创建一个webui快捷方式，方便后续在任意网络下使用。

二、系统使用

1、GUI 单页翻译方法

目前GUI方面使用比较简单，打开后就是一个翻译界面，我们直接把图片上传上去就可以了。

然后选择对应的AI模型、语言、参数等信息。

上传以后，选择翻译，等待一段时间系统会把翻译结果展示出来。

在极空间的docker日志里，可以看到每一个翻译细节，包括抠图、原图、翻译结果、拼接等。

下面我展示了几个翻译的成果，该工具的好处就是翻译结果是在原图上生成的，原则上是替换对话气泡内的文字，很少会出现文字外漏的问题。

🔻下面两幅是作者给出的翻译结果，可以看得出翻译成果都非常赞。

2、CLI 批量翻译方法

如果嫌弃网页版翻译一张张图片慢，那么也可以使用项目的批量翻译功能。

首先我们得回去修改compose的代码，增加一个models路径用来保存本地模型的文件。这些模型系统会自动从网上下载，所以请挂好代理，或者下载我这边准备的网盘（网板版本是beta-0.3，如果官方有更新了，需要重新下载，所以能自己解决还是自己解决）

由于默认的翻译模型是从日文到英文的，所以我们还需要修改配置文件。

在models目录下，新建一个config.json文件。

将下面的配置参数复制进去。

{ "filter_text": null, "render": { "renderer": "default", "alignment": "auto", "disable_font_border": false, "font_size_offset": 0, "font_size_minimum": -1, "direction": "auto", "uppercase": false, "lowercase": false, "gimp_font": "Sans-serif", "no_hyphenation": false, "font_color": null, "line_spacing": null, "font_size": null }, "upscale": { "upscaler": "esrgan", "revert_upscaling": false, "upscale_ratio": null }, "translator": { "translator": "custom_openai", "target_lang": "CHS", "no_text_lang_skip": false, "skip_lang": null, "gpt_config": null, "translator_chain": null, "selective_translation": null }, "detector": { "detector": "default", "detection_size": 2048, "text_threshold": 0.5, "det_rotate": false, "det_auto_rotate": false, "det_invert": false, "det_gamma_correct": false, "box_threshold": 0.7, "unclip_ratio": 2.3 }, "colorizer": { "colorization_size": 576, "denoise_sigma": 30, "colorizer": "none" }, "inpainter": { "inpainter": "lama_large" , "inpainting_size": 2048, "inpainting_precision": "bf16" }, "ocr": { "use_mocr_merge": false, "ocr": "48px", "min_text_length": 0, "ignore_bubble": 0 }, "kernel_size": 3, "mask_dilation_offset": 30 }

修改将红框内的translator修改成你自己的模型名，如果使用custom_openai的就不用改了，这样才可以把翻译修改为中文。

重新部署好项目以后，到了极空间的docker界面，选择容器，找到manga_image_translator_cpu容器，点击SSH，选择默认的/bin/bash进入。

然后在容器内的SSH界面，输入指令python -m manga_translator local --config-file /app/models/config.json -v -i 容器内漫画路径 运行，这里我的漫画路径是/app/comics/test。

运行后，如果没有下载模型的，工具会自动从github下载本地模型包。可以看到日志里，翻译的内容都变成了中文。

在翻译的时候，可以看到cpu使用率和内存使用率并不高，所以本地的AI翻译能力是足够的。

最后，回到极空间文件管理页面，可以看到翻译好的漫画就在路径-translated这个目录下了。

3、提高翻译质量的技巧

这里官方给出的提高翻译质量的技巧，都在是config.json里增加参数来控制的，我也提供出来给大家。

1.较小的分辨率有时会使检测器绊倒，而检测器不太擅长拾取不规则的文本大小。要避免这种情况，您可以通过指定 upscale_ratio 2 或任何其他值来使用 upscaler

2.如果渲染的文本太小而无法阅读，请指定 font_size_offset 或使用 --manga2eng 渲染器，它将尝试拟合检测到的文本气泡而不是检测到的文本行区域。

3.指定字体， 例如--font-path fonts/anime_ace_3.ttf

4.将 mask_dilation_offset 设置为10~30以增加蒙版覆盖率并更好地包装源文本更改inpainter。

5.增加box_threshold可以在一定程度上帮助过滤掉OCR错误检测中的乱码。

6.使用 OpenaiTranslator 加载词汇表文件（custom_openai 无法加载）。

7.当图像分辨率低时，降低detection_size，否则可能会导致一些句子漏掉。当图像分辨率较高时，情况正好相反。

8.当图片分辨率较高时，增加 inpainting_size，否则可能无法完全覆盖蒙版，导致源文本泄漏。

9.在其他情况下，可以增加 kernel_size 以降低文本去除的准确性，使模型获得更大的视野（注意：根据源文本和翻译文本的一致性来判断文本泄漏是否是修复引起的。如果一致，则是修复引起的，否则是文本检测和 OCR 引起的）

三、极空间—极漫画介绍

等我们将生肉漫画都处理完成，形成可以直接观看的中文版本之后，我们就可以通过极空间自带的极漫画应用享受阅读盛宴。

极漫画入口在极空间APP端，是一个类似极影视、极相册的单独应用。其支持纯图、压缩包、PDF、Mobi、Epub等格式的资源类型，因此我们批量翻译的图片也可以直接查看。

首次使用，选择极空间私有云里的漫画所在路径导入，形成书库。值得一提的是，除了在极漫画中直接看，也可以将漫画下载到手机里查看。

极漫画同样支持分类管理，可以根据漫画类型、主题、风格的不同，创建不同的漫画分类。比如我最常用的就是根据日漫、美满、国漫等进行分类。

在阅读体验上，极漫画支持普通模式（左滑翻页）、日漫模式（右滑翻页）、滚动模式（下滑阅读），我们可以根据自己的喜好进行设置。具体的操作和目前主流的漫画阅读软件基本一致，符合大众手感，因此上手很快。

总结

极空间私有云一直来，作为率先提出“AI NAS”概念的产品，一直在加深AI 和NAS的结合，本项目也是基于这个理念，让极空间可以增加一个翻译生肉漫画/图片的工具，帮助喜欢追新却苦于无法阅读生肉的小伙伴解燃眉之急。

作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～