Koharu完全指南Rust打造的一一站式AI漫画翻译工具检测OCR翻译修复全自动【免费下载链接】koharuAI-powered manga translator, written in Rust.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/koharuKoharu 是一款用Rust 编写的本地优先 AI 漫画翻译工具将文字检测、OCR 识别、LLM 翻译和图像修复inpainting整合为一条全自动流水线。它把视觉模型和大语言模型全部运行在你的电脑上保障数据隐私让你从导入漫画页到导出译制成品全程可控。 Koharu 能做什么能力说明 项目管理支持位图、压缩包、PDF 的批量导入与页面排序 检测与分割自动定位文字区域、对话气泡与擦除区域 多模态 OCR识别对话、旁白与整页通用文字 翻译本地 GGUF 大模型或云端翻译服务商DeepL、Google、OpenAI 兼容接口等 生成式修复抹除原文文字并重绘画笔线条还原干净底稿⌨️ 校对与排版直接修改 OCR/译文自动适配字号、竖排 CJK、右到左文字 导出扁平化 PNG 或可分层编辑的 PSD Agent 工作流用 AI 助手检查项目、编辑内容、控制流水线所有步骤都保留为可检查、可编辑的语义数据而不是一次性黑盒转换——这是 Koharu 区别于其他自动翻译工具的核心设计。 一键安装步骤如何快速装好 KoharuKoharu 提供 Windows、macOSApple 芯片和 Linux 的 64 位发布包。最省事的安装方式WindowsWinGetwinget install koharumacOSHomebrewbrew install --cask koharu首次启动会先初始化原生运行时可能需要下载运行时包进度会在活动中心显示请勿在下载完成前关闭应用。详细要求见 docs/getting-started/install.md。硬件提示Koharu 支持 CUDANVIDIA、ROCm/HIPAMD、MetalApple 芯片和 Vulkan均无需完整 SDK只需保持显卡驱动较新无加速器时自动回退 CPU 推理更慢但可用。选择逻辑详见 docs/getting-started/runtime-models-and-hardware.md。 新手教程7 步翻译你的第一部漫画以一张清晰的 PNG/JPEG 漫画页为例走完最短完整流程新建项目— 输入项目名并创建Koharu 会在Documents/Koharu下生成自包含的.khrproj项目目录导入页面— 菜单File → Import Pages选择图片Koharu 会复制进项目原文件可随时删除选择翻译输出— 在画布上方的处理选择器中挑选翻译模型、目标语言使用云端服务商需先在Settings → Providers填入凭据运行流水线— 范围保持Current page勾选全部 4 个阶段点击Run校对— 选中文字层在检查器中对照原文与译文直接修改漏擦的文字用Remove工具补遮罩排版— 调整字体、字号、自动适配、对齐、书写方向、填充与描边导出—File → Export PNG扁平图或File → Export PSD分层文档。完整图文教程见 docs/getting-started/first-project.md。⚙️ 核心解析Koharu 四阶段流水线如何工作Koharu 的流水线是一个固定且显式的工作流各阶段依赖关系清晰检测 Detection ──→ OCR ──→ 翻译 Translation └────────→ 修复 Inpainting检测找出文字区域、气泡和分割遮罩是其他阶段的基础OCR读取检测到的原文文字翻译写入目标语言内容依赖检测 OCR修复在原文位置重绘画笔为译文腾出干净空间。你可以自由选择阶段子集与处理范围当前页、选中页或整个项目。每个阶段完成后立即提交结果——中途停止或某阶段失败之前的成果都会保留。批量处理策略见 docs/workflow/process-pages.md流水线调度源码在 crates/koharu-pipeline/。目标检测效果下图是 Koharu 检测模块的基准测试样本一包含大量对话气泡、拟声词和竖排文字的日文漫画页检测模型需要准确框出每块文字区域。修复Inpainting基准样本修复模型要在抹掉文字后无缝重绘画。这是 Koharu 修复基准测试使用的 4K 高分辨率图像样本配套遮罩文件为 mask_4k.png用于评估模型在大图上重建背景纹理的能力。 模型怎么选本地 AI 模型与云服务一览Koharu 把视觉模型和翻译模型分开配置视觉模型均本地运行环节可选模型检测与布局Koharu Layout RF-DETR Seg 2XLOCRPaddleOCR VL 1.6、Manga OCR、Baberu OCR、Hayai OCR修复FLUX.2 Klein、RORem mixed、LaMa、AOT GAN翻译模型本地或云端本地 GGUF 大模型LFM 2.5、Ministral 3、Gemma 4、Qwen 3.5/3.6/3.8 系列覆盖 0.8B 到 31B 多种量化规格小显存设备可从 2B 级别起步云端 LLMOpenAI、Gemini、Claude、Grok、DeepSeek、OpenRouter 等机器翻译DeepL、Google Cloud Translation、彩云OpenAI 兼容端点可接入 LM Studio 等自建服务。完整清单与说明见 docs/models/translation-providers.md、docs/models/vision-and-inpainting.md。️ 遇到问题怎么办常见故障排查症状处理建议启动卡住首次启动需下载运行时包确认网络可达后等待完成仍失败则更新显卡驱动后重启模型下载失败检查缓存磁盘空间与网络代理重试一次持续失败记录完整报错回退到 CPU属正常兜底检查资源监控面板确认实际选中的推理后端检测/OCR 效果差确认页面方向正、图像清晰换漫画专用 OCR 模型手动修正原文后再重跑翻译修复破坏画线用更小的手动 Remove 遮罩避开气泡边框和线条可先试轻量模型译文不显示确认图层可见、不透明、且有覆盖目标文字的字体更多细节见 docs/reference/troubleshooting.md。 架构与源码导航Koharu 是单一桌面应用Tauri React 前端 Rust 后端不是网页 服务器结构。关键模块应用入口与诊断crates/koharu/含 tauri.conf.json 平台配置应用状态与命令crates/koharu-app/项目数据模型crates/koharu-scene/流水线编排crates/koharu-pipeline/ML 模型实现检测/OCR/修复crates/koharu-ml/翻译连接层crates/koharu-translator/前端界面packages/koharu/架构总览docs/development/architecture.md✅ 总结Koharu 用 Rust 实现了检测 OCR 翻译 修复的全本地漫画翻译流水线同时保留了对每个环节的精细手动控制✅ 安装简单WinGet / Homebrew 一条命令✅ 隐私优先视觉模型与本地 LLM 全部跑在自己机器上✅ 全自动又可控可整批处理也可逐层校对排版✅ 硬件友好CUDA / ROCm / Metal / Vulkan / CPU 全覆盖跟着 docs/getting-started/first-project.md 走完第一个项目你只需几分钟就能拿到第一张带分层 PSD 的漫画译制稿。【免费下载链接】koharuAI-powered manga translator, written in Rust.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/koharu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Koharu完全指南：Rust打造的一一站式AI漫画翻译工具，检测+OCR+翻译+修复全自动
Koharu完全指南Rust打造的一一站式AI漫画翻译工具检测OCR翻译修复全自动【免费下载链接】koharuAI-powered manga translator, written in Rust.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/koharuKoharu 是一款用Rust 编写的本地优先 AI 漫画翻译工具将文字检测、OCR 识别、LLM 翻译和图像修复inpainting整合为一条全自动流水线。它把视觉模型和大语言模型全部运行在你的电脑上保障数据隐私让你从导入漫画页到导出译制成品全程可控。 Koharu 能做什么能力说明 项目管理支持位图、压缩包、PDF 的批量导入与页面排序 检测与分割自动定位文字区域、对话气泡与擦除区域 多模态 OCR识别对话、旁白与整页通用文字 翻译本地 GGUF 大模型或云端翻译服务商DeepL、Google、OpenAI 兼容接口等 生成式修复抹除原文文字并重绘画笔线条还原干净底稿⌨️ 校对与排版直接修改 OCR/译文自动适配字号、竖排 CJK、右到左文字 导出扁平化 PNG 或可分层编辑的 PSD Agent 工作流用 AI 助手检查项目、编辑内容、控制流水线所有步骤都保留为可检查、可编辑的语义数据而不是一次性黑盒转换——这是 Koharu 区别于其他自动翻译工具的核心设计。 一键安装步骤如何快速装好 KoharuKoharu 提供 Windows、macOSApple 芯片和 Linux 的 64 位发布包。最省事的安装方式WindowsWinGetwinget install koharumacOSHomebrewbrew install --cask koharu首次启动会先初始化原生运行时可能需要下载运行时包进度会在活动中心显示请勿在下载完成前关闭应用。详细要求见 docs/getting-started/install.md。硬件提示Koharu 支持 CUDANVIDIA、ROCm/HIPAMD、MetalApple 芯片和 Vulkan均无需完整 SDK只需保持显卡驱动较新无加速器时自动回退 CPU 推理更慢但可用。选择逻辑详见 docs/getting-started/runtime-models-and-hardware.md。 新手教程7 步翻译你的第一部漫画以一张清晰的 PNG/JPEG 漫画页为例走完最短完整流程新建项目— 输入项目名并创建Koharu 会在Documents/Koharu下生成自包含的.khrproj项目目录导入页面— 菜单File → Import Pages选择图片Koharu 会复制进项目原文件可随时删除选择翻译输出— 在画布上方的处理选择器中挑选翻译模型、目标语言使用云端服务商需先在Settings → Providers填入凭据运行流水线— 范围保持Current page勾选全部 4 个阶段点击Run校对— 选中文字层在检查器中对照原文与译文直接修改漏擦的文字用Remove工具补遮罩排版— 调整字体、字号、自动适配、对齐、书写方向、填充与描边导出—File → Export PNG扁平图或File → Export PSD分层文档。完整图文教程见 docs/getting-started/first-project.md。⚙️ 核心解析Koharu 四阶段流水线如何工作Koharu 的流水线是一个固定且显式的工作流各阶段依赖关系清晰检测 Detection ──→ OCR ──→ 翻译 Translation └────────→ 修复 Inpainting检测找出文字区域、气泡和分割遮罩是其他阶段的基础OCR读取检测到的原文文字翻译写入目标语言内容依赖检测 OCR修复在原文位置重绘画笔为译文腾出干净空间。你可以自由选择阶段子集与处理范围当前页、选中页或整个项目。每个阶段完成后立即提交结果——中途停止或某阶段失败之前的成果都会保留。批量处理策略见 docs/workflow/process-pages.md流水线调度源码在 crates/koharu-pipeline/。目标检测效果下图是 Koharu 检测模块的基准测试样本一包含大量对话气泡、拟声词和竖排文字的日文漫画页检测模型需要准确框出每块文字区域。修复Inpainting基准样本修复模型要在抹掉文字后无缝重绘画。这是 Koharu 修复基准测试使用的 4K 高分辨率图像样本配套遮罩文件为 mask_4k.png用于评估模型在大图上重建背景纹理的能力。 模型怎么选本地 AI 模型与云服务一览Koharu 把视觉模型和翻译模型分开配置视觉模型均本地运行环节可选模型检测与布局Koharu Layout RF-DETR Seg 2XLOCRPaddleOCR VL 1.6、Manga OCR、Baberu OCR、Hayai OCR修复FLUX.2 Klein、RORem mixed、LaMa、AOT GAN翻译模型本地或云端本地 GGUF 大模型LFM 2.5、Ministral 3、Gemma 4、Qwen 3.5/3.6/3.8 系列覆盖 0.8B 到 31B 多种量化规格小显存设备可从 2B 级别起步云端 LLMOpenAI、Gemini、Claude、Grok、DeepSeek、OpenRouter 等机器翻译DeepL、Google Cloud Translation、彩云OpenAI 兼容端点可接入 LM Studio 等自建服务。完整清单与说明见 docs/models/translation-providers.md、docs/models/vision-and-inpainting.md。️ 遇到问题怎么办常见故障排查症状处理建议启动卡住首次启动需下载运行时包确认网络可达后等待完成仍失败则更新显卡驱动后重启模型下载失败检查缓存磁盘空间与网络代理重试一次持续失败记录完整报错回退到 CPU属正常兜底检查资源监控面板确认实际选中的推理后端检测/OCR 效果差确认页面方向正、图像清晰换漫画专用 OCR 模型手动修正原文后再重跑翻译修复破坏画线用更小的手动 Remove 遮罩避开气泡边框和线条可先试轻量模型译文不显示确认图层可见、不透明、且有覆盖目标文字的字体更多细节见 docs/reference/troubleshooting.md。 架构与源码导航Koharu 是单一桌面应用Tauri React 前端 Rust 后端不是网页 服务器结构。关键模块应用入口与诊断crates/koharu/含 tauri.conf.json 平台配置应用状态与命令crates/koharu-app/项目数据模型crates/koharu-scene/流水线编排crates/koharu-pipeline/ML 模型实现检测/OCR/修复crates/koharu-ml/翻译连接层crates/koharu-translator/前端界面packages/koharu/架构总览docs/development/architecture.md✅ 总结Koharu 用 Rust 实现了检测 OCR 翻译 修复的全本地漫画翻译流水线同时保留了对每个环节的精细手动控制✅ 安装简单WinGet / Homebrew 一条命令✅ 隐私优先视觉模型与本地 LLM 全部跑在自己机器上✅ 全自动又可控可整批处理也可逐层校对排版✅ 硬件友好CUDA / ROCm / Metal / Vulkan / CPU 全覆盖跟着 docs/getting-started/first-project.md 走完第一个项目你只需几分钟就能拿到第一张带分层 PSD 的漫画译制稿。【免费下载链接】koharuAI-powered manga translator, written in Rust.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/koharu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考