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在大语言模型还没开始爆火的时候，GitHub 便已经陆续出现各种各样的 AI 应用，而机器翻译，可谓是其中被应用最为广泛的技术之一。

在 2020 年的时候，我曾给大家推荐过 GitHub 上一款功能超全的 AI 翻译神器：团子翻译器，可直接翻译各种日漫、游戏等内容，帮助不少人打破了语言障碍，实现追番自由。

前阵子我偶然点开了该项目的 GitHub 页面，发现作者在过去几年一直没闲着，在原有基础上新增迭代了不少东西，今天就跟大家重新介绍一下这个项目吧。

简单便捷，OCR 翻译神器

团子翻译器，是由 B 站一个叫胖次の团子的 up 主所制作的 OCR 翻译软件，是一款生肉翻译软件，通过 OCR 识别屏幕特定范围内的文字，然后将识别到的文字调取各种翻译源，并实时输出翻译结果。

GitHub：https://github.com/PantsuDango/Dango-Translator

简单来说，便是能帮你快速翻译出现在电脑屏幕上出现的各种外文（英文、日文、韩文）。

通过这种方式，你可以随意对游戏字幕、番剧字幕、本子、PDF 文献等内容进行快速翻译。

当你用它来翻译漫画时，还可以自动去除气泡对话中的原有语言，并翻译替换为中文。

如果你对翻译的结果不满意，还可以自由替换文本内容和字体风格，主打的就是一个随心所欲。

之前在日漫中，我们经常能看到一种基于轻小说改编的网页小游戏，主角可以通过跟游戏主人公对话的方式，来引导与推进剧情的发展。

不过在这里面，有不少流行的游戏都是日文，现在有了这款翻译工具，便可以一键翻译游戏中的场景对话，让你零门槛感受剧情。就像下面这样：

项目主要有两大常用功能，分别是漫画翻译与游戏界面翻译。

开发者可选择 GPT、百度、腾讯、有道、彩云等 15 种翻译源。以及日语、英语等多个语种。如果有需要，你还可以改动代码，让其支持更多语种。

软件的使用过程也颇为简单，当你完成好基础配置后，只需选中屏幕上的翻译区域，该区域内的外文都会被自动识别并翻译。

一劳永逸，批量化翻译脚本

除了上面介绍的那个开源项目之外，前两天我还在 GitHub 上看到一款与之类似的漫画图片翻译脚本：Image/Manga Translator。

开发者通过 Python 安装配置好项目后，便可批量化对图片进行翻译。

GitHub：https://github.com/zyddnys/manga-image-translator/

在线体验：https://cotrans.touhou.ai/

同样，该项目也可以自动清除与翻译气泡文本，并支持多种语言以及 GPT-4、有道、DeepL 等翻译源。

项目可通过以下命令行快速安装与使用：

# 确认电脑安装了 Python 3.8 及以上版本$ python --versionPython 3.8.13# 克隆仓库$ git clone https://github.com/zyddnys/manga-image-translator.git# 安装依赖$ pip install -r requirements.txt$ pip install git+https://github.com/kodalli/pydensecrf.git# 指定图片路径并翻译$ python -m manga_translator --verbose --use-cuda --translator=google --target-lang=CHS -i

作者表示，未来该项目会再持续迭代，实现从视频中自动提取文本并生成 ass 字幕，涂改视频内容，清除已压制的视频字幕，实现自动化字幕替换等功能。

目前这个项目还在持续更新迭代中，大家感兴趣的话，可以试玩一下。

写在最后

可预见的，在各种大语言模型逐渐发展成熟后，机器翻译的流程将会越来越简化。

以视频字幕为例，我们可以基于 Whisper 模型来快速生成视频字幕文本，将字幕文本拆分后，转而提交给 GPT-4 或其他大语言模型进行翻译。

此前我翻译吴恩达老师的《ChatGPT 提示工程》教程时，便是采用的这种方式，唯一美中不足的，就是字幕长度以及翻译结果需要进行二次校对，但即便如此，对比往常的翻译流程，依旧节省了不少时间。

另外，借助一些字幕格式化脚本以及 ffmpeg 工具，我们还可以进一步实现字幕的批量调整、自动化压制，视频压缩等功能。

能够熟练将各种 AI 工具进行配套组合，进而让个人能力发生质变，这是我认为当下人工智能时代，作为普通人最需要掌握的核心技能。

文中所提到的所有开源项目与工具，已收录至 GitHubDaily 的开源项目列表中。

该列表包含了 GitHub 上诸多高质量、有趣实用的开源技术教程、开发者工具、编程网站等内容。

从 2015 年至今，累计分享 3500+ 个开源项目，Star 增长 24000+，有需要的，可访问下方 GitHub 地址自取：

GitHub：https://github.com/GitHubDaily/GitHubDaily

好了，今天的分享到此结束，感谢大家抽空阅读，我们下期再见，Respect！