今天我们将详细介绍一款结合光学字符识别与人工智能技术的开源漫画翻译工具：manga-image-translator
- 项目源码：
https://github.com/zyddnys/manga-image-translator - 项目概述：
Manga-Image-Translator 项目的创立初衷是为了解决“大量小众漫画由于翻译成本过高而缺乏翻译版本”的现实问题。
正如项目开发者所言：“部分漫画作品可能永远无法获得官方翻译，这正是本项目诞生的意义所在”。自开源发布以来，该工具已经过多次版本迭代，目前支持日语、中文、英语、韩语等多种语言之间的相互翻译，成为漫画爱好者实现跨语言阅读的理想解决方案。
- Docker Compose配置示例：
services:
manga_image_translator:
image: docker.1ms.run/zyddnys/manga-image-translator:main
container_name: manga_image_translator
command: server/main.py --verbose --start-instance --host=0.0.0.0 --port=5003
volumes:
- ./data/result:/app/result
- ./data/cache:/root/.cache/huggingface
ports:
- 5003:5003
ipc: hostan
## 如果您的NAS设备配备GPU，可以添加以下配置以启用硬件加速：
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- capabilities: [gpu]
该镜像已发布在DockerHub平台上，若遇到镜像拉取困难的情况无需担心。我们在compose配置文件中已经添加了镜像加速地址：docker.1ms.run，用户可以直接使用此地址。需要说明的是，该加速地址来源于网络收集，无法保证其长期稳定性。
此外，由于该镜像包含了项目运行所需的所有依赖组件和AI模型文件，因此镜像体积较为庞大，达到15GB左右。建议用户根据自身存储空间和网络条件合理选择部署方案。
项目介绍与背景
技术实现原理：
- 文字识别阶段：通过先进的光学字符识别技术精确定位并提取图像中的文本内容；
- 智能翻译环节：调用包括有道、百度、GPT、Google、DeepL在内的多种翻译接口实现多语言转换功能；
- 图像修复处理：智能填充移除文字后产生的空白区域，并将翻译后的文本重新渲染到图像中，确保画面整体协调自然。
核心优势：三大创新特性解析
1. 全自动化流程与复杂场景适应能力
- 批量处理功能：支持对整个文件夹内的漫画章节进行一键翻译，无需逐张手动操作；
- 抗干扰能力强化：针对模糊、倾斜、艺术字体等复杂排版场景，文字识别准确率超过90%；
- 修复渲染集成：翻译完成后自动修复背景图像并匹配原始画面风格，避免产生生硬的“贴片”效果。
2. 多样化模式满足不同使用需求
- Web交互界面：通过浏览器上传单张图片即可实时预览翻译效果，适合轻度使用需求的用户；
- 命令行工具：支持通过脚本进行批量处理，开发者可以将其集成到自动化工作流程中。
3. 开源生态与跨平台兼容特性
- 零成本部署方案：提供Docker镜像和本地安装指南，支持在Windows、Linux、macOS等多种操作系统上运行；
- 高度可扩展架构：代码完全开放，用户可以根据需要自定义OCR模型或接入私有翻译API接口。
目标用户与应用场景分析
1. 漫画爱好者群体
- 快速翻译日语原始漫画内容，解决等待官方汉化版本的时间延迟问题；
- 阅读韩语漫画、英语漫画时消除语言理解障碍，例如热门作品《我独自升级》和《漫威系列》。
2. 内容创作与翻译团队
- 加速漫画汉化工作流程，显著减少手动抠图和图像修复所需时间；
- 制作多语言对照版本漫画，例如中日双语并行显示的特色版本。
3. 教育学习与研究领域
- 外语学习者通过翻译漫画提升阅读兴趣与学习动力（特别适合日语N3以下水平的学习者）；
- 学术研究中快速提取多语言文献图片中的关键文本信息。
4. 商业与企业级应用
- 跨境电商平台商品图片的多语言文案替换需求；
- 游戏本地化过程中用户界面文本的快速翻译测试与验证。
部署要求与使用提示
- 环境依赖：需要预先安装Python 3.6及以上版本和FFmpeg工具，推荐使用Docker方式简化部署过程；
- 翻译精度说明：遇到艺术字体或文字密集场景时建议进行人工校对，推荐结合DeepL API以提升翻译质量；
- 硬件配置建议：启用GPU加速可显著提升处理效率，配备4GB显存的显卡处理单页图像仅需3-5秒。