做了一个漫画翻译的工具网站，分享下实现思路

从很早开始看漫画，一直追的是各种汉化组的翻译。感觉修图嵌字都是辛苦活，最近想看看用 AI 能做到哪一步。调研了一下 github ，开源项目还不少。

总体来说，翻译步骤一般包括：

• 文字定位（包括气泡文字+嵌在画面中的文字）


• OCR


• 翻译


• 擦字


• 重绘

文字定位感觉是最重要的一步，是否找齐所有文字段，框定的范围是否完整，直接决定后续 OCR 的质量和擦字是否干净。很多文字边缘会有振假名的情况，一开始测试总是会漏掉它们，导致擦字有残留。

OCR+翻译其实可以用视觉大模型一次完成，不过测试下来感觉成本有些高，所以还是分成两步。

试用下来效果比较好的模型：

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  文字检测：YOLOv8-seg 用于气泡检测，RT-DETR-v2 用于气泡外文字定位；

  
  


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  OCR：manga-ocr 专门为漫画场景训练的 OCR 模型；

  
  


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  翻译：deepseek 或任何大模型，设定好 prompt 就行；

  
  


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  擦字：气泡有明确边界，所以气泡内直接用 OpenCV 根据阈值来擦。气泡外用 lama_large ；

  
  


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  重绘：不需要模型，根据之前检查得到区域算出安全区，用 skia 画上去；

  
  

目前这个工具主要用于翻译日漫，做了个在线版本： https://mangasense.xyz

有兴趣可以试试，不用登录。

ps. 感觉 GPU 成本还是挺高的，用的 A10 ，一天 20 多刀...有类似经验的朋友，能讲讲有什么便宜点的办法吗？