Skip to content

README_KO.md

Latest commit

 

History

History
248 lines (188 loc) · 19.9 KB

README_KO.md

File metadata and controls

248 lines (188 loc) · 19.9 KB
Raw

Spinning fox animation

BallonsTranslator

딥러닝으로 구동되는 또 다른 컴퓨터 지원 만화/만화 번역 툴.

简体中文 | English | Русский | 日本語 | Español | Français | pt-BR | 한국어 | Indonesia | Tiếng Việt

특징

Important

번역 결과물을 공개적으로 공유할 때 숙련된 번역가가 번역이나 교정에 참여하지 않았다면, 기계 번역임을 잘 보이는 곳에 표시해 주세요.

  • 완전 자동화된 번역

    • 자동 텍스트 감지, 인식, 제거 및 번역을 지원합니다. 전반적인 성능은 이러한 모듈에 따라 좌우집니다.
    • 대사는 원본 텍스트의 서식 추정치를 기반으로 합니다.
    • 망가와 코믹스 등을 작업할 수 있습니다.
    • 영어-중국어 및 일본어-영어 조판이 최적화되었습니다. 텍스트 레이아웃은 추출된 배경 풍선을 기반으로 합니다. 중국어 문장은 pkuseg를 기반으로 분할됩니다. 일본어 번역의 세로 레이아웃이 개선되었습니다.

  • 이미지 편집

    • 마스크 편집 & 인페인팅 지원 (PS에 있는 스팟 힐링 브러쉬 툴 같이)
    • 웹툰과 같은 길다란 이미지도 편집 가능합니다

  • 텍스트 편집

  • 문맥 인식 LLM 번역 및 용어집

    번역 기록

    • LLM Context를 +history로 설정하면 LLMTranslator가 이전 완료 페이지를 예시로 참고합니다. 인명, 용어, 말투의 일관성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이어서 실행하거나 선택한 범위에서도 적합한 이전 페이지를 사용할 수 있습니다.
    • Token budget은 이전 번역문을 얼마나 포함할지 정하며 최근 페이지를 우선합니다. 현재 페이지, 지침, 용어집, 생성 응답에는 추가 공간이 필요합니다. 기본값은 10000입니다.
    • 예산을 늘리면 이야기 문맥이 많아지고 오래된 페이지를 덜 자주 제거하지만, 입력이 늘어 느려질 수 있습니다. 로컬 모델은 RAM/VRAM도 크게 더 필요할 수 있습니다. DeepSeek처럼 컨텍스트 창이 큰 일반적인 공급자는 더 높은 제한을 사용할 수 있는 경우가 많습니다. 모델 컨텍스트 한도의 약 70%가 합리적인 상한입니다(128K는 90000).
    • 기록 예산은 프롬프트 캐싱에도 영향을 줍니다. 기록이 예산 안에서 늘어나는 동안 연속 요청은 같은 앞부분을 유지하므로 OpenAI와 DeepSeek 같은 공급자가 입력 토큰을 할인된 가격으로 재사용하고 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 예산 때문에 오래된 페이지를 제거하면 앞부분이 바뀌어 캐시 재사용이 초기화됩니다. 예산이 크면 초기화 횟수는 줄지만 더 많은 기록을 보내므로 총비용이 반드시 낮아지는 것은 아닙니다.

    아래 표는 DeepSeek를 사용한 만화 페이지의 대략적인 예시입니다. DeepSeek의 캐시된 입력 토큰 가격은 일반 입력 토큰의 10%입니다. 실제 결과는 프로젝트, 모델, 공급자에 따라 달라집니다.

    Token budget 예상 유지 기록(페이지) 기록을 사용하지 않을 때와 비교한 예상 총비용
    2048 3–4 1.65×
    4096 6–9 1.79×
    8192 12–19 2.10×
    16384 23–38 2.66×

    재사용 가능한 용어집

    • 실행 대화 상자의 Glossary File에 UTF-8 .json, .txt 또는 .tsv 파일을 지정하세요. 파일은 읽기 전용이며 여러 프로젝트에서 재사용할 수 있습니다.

    • Matching은 해당 페이지에 원문 용어가 나타나는 항목만 전송합니다. All은 모든 항목을 전송하므로 훨씬 더 많은 토큰을 사용할 수 있습니다.

    • 지원 형식:

      # Sakura 형식 텍스트
원문->번역문 # 선택 사항인 메모

# 탭으로 구분된 텍스트
원문<TAB>번역문<TAB>선택 사항인 메모

      [
  {"src": "원문", "dst": "번역문", "info": "선택 사항인 메모"}
]

    • 일치는 대소문자를 구분하지 않는 리터럴 방식입니다. 서로 충돌하는 항목, 잘못된 파일, 지원하지 않는 형식, 누락된 파일이 있으면 LLM 요청을 보내기 전에 번역이 중단됩니다.

    • 이전 페이지 문맥과 용어집 삽입은 LLMTranslator에만 적용되며 다른 번역기는 이 설정을 무시합니다.

  • 시각적 문맥, 페이지별 요약, 프로젝트 전체 요약을 지원하는 LLM 번역

    비전

    활성화하면 시각 인식 기능이 있는 모델이 이미지를 번역 문맥으로 활용할 수 있습니다.

    요약 및 메모리

    페이지별 요약에는 등장인물과 관계, 배경, 주요 사건, 화자를 파악할 수 있는 단서, 지칭 대상이 아직 불분명한 표현 등 번역에 필요한 정보를 간략히 기록합니다. 메모리는 누적된 페이지 요약을 바탕으로 프로젝트 전체의 정보를 압축한 기록입니다. 오래된 요약이 더 이상 문맥 예산에 들어가지 않거나 마지막 페이지의 처리가 끝나면, 프로그램은 텍스트만 포함된 별도의 요청을 보내 해당 요약을 기존 메모리에 통합합니다. 이후 번역에서는 이 압축된 기록을 안정적인 문맥으로 재사용합니다.

설치

Windows에서

Windows의 경우

방법 A (원클릭 로컬 환경 설정, PowerShell 필요): 이 스크립트는 실행한 디렉터리에 BallonsTranslator를 설치합니다:

irm https://raw.githubusercontent.com/dmMaze/BallonsTranslator/dev/scripts/install.ps1 | iex

또는 일반 명령 프롬프트 (cmd.exe)에서 다음 명령을 실행합니다:

powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "irm https://raw.githubusercontent.com/dmMaze/BallonsTranslator/dev/scripts/install.ps1 | iex"

방법 B (사전 구성된 패키지 다운로드): GitHub Releases에서 Ballonstranslator_win_minium.zip을 다운로드하고 압축을 푼 뒤 launch_win.bat를 더블 클릭하여 실행합니다.

이 방법들은 Windows 7을 지원하지 않습니다. Windows 7 사용자는 Python 3.8을 수동으로 설치하고 소스 코드에서 실행해야 합니다.

msvcp140.dll, c10.dll 또는 [WinError 1114] 관련 오류가 보이면 Microsoft Visual C++ Redistributable x64(Visual Studio 2015-2022; 공식 다운로드 참고 사항)를 설치하거나 업데이트하세요.

macOS / Linux

이 스크립트는 실행한 디렉터리에 BallonsTranslator를 설치합니다:

curl -fLO https://raw.githubusercontent.com/dmMaze/BallonsTranslator/dev/scripts/install.sh && chmod +x install.sh && ./install.sh

curl을 사용할 수 없으면 대신 wget -O ...로 스크립트를 다운로드하세요. 설치 후 앱이 자동으로 시작됩니다. 이후에는 cd BallonsTranslator && ./launch.sh를 사용해 다시 실행할 수 있습니다.

앱은 시작 시 핵심 의존성을 확인합니다. 추가 라이브러리가 필요한 모듈을 선택하면 누락된 선택 의존성 설치를 안내합니다(설정에서 자동 설치도 활성화할 수 있습니다).

사용법

충돌시 관련 정보를 남기기 위해 터미널 에서 프로그램을 실행하는 것이 좋습니다. 다음 GIF를 참조하십시오.

  • 프로그램을 처음 실행하는 경우, 설정 아이콘을 클릭하여 번역기를 선택하고 소스 및 대상 언어를 설정하십시오.
  • 폴더 아이콘을 클릭하여 번역이 필요한 만화(코믹,망가 등)의 이미지를 포함하는 폴더를 엽니다.
  • '실행`버튼을 클릭하고 프로세스를 완료합니다.

이 과정에서 글꼴 크기 및 색상과 같은 글꼴 형식은 프로그램에 의해 자동으로 결정되며, 설정 패널->글꼴 설정에서 해당 옵션을 “프로그램이 결정”에서 “전역 설정 사용”으로 변경하여 해당 형식을 미리 결정할 수 있습니다. (전역 설정은 장면에서 텍스트 블록을 편집하지 않을 때 오른쪽 글꼴 형식 패널에 표시되는 스타일 입니다.)

이미지 편집

인페인트 도구

이미지 편집 모드, 인페인팅 도구

글상자 도구

글상자 도구

원하지 않는 칠한 결과를 '지우려면' 오른쪽 버튼을 누른 상태에서 인페인팅 도구 또는 글상자 도구를 사용합니다.
결과는 알고리즘('방법 1' 및 '방법 2'의 GIF)이 텍스트 마스크를 얼마나 정확하게 추출하는지에 따라 달라집니다. 복잡한 텍스트 및 배경에서는 성능이 저하될 수 있습니다.

텍스트 편집

텍스트 편집 모드

일괄 텍스트 포맷팅 및 자동 레이아웃

선택 영역 OCR 및 번역

단축키

  • A/D 및 pageUp/Down 으로 페이지를 이동합니다.
  • Ctrl+Z, Ctrl+Shift+Z 로 대부분의 작업을 취소합니다. (페이지를 이동하면 작업을 취소할 수 없음에 유의하세요)
  • T 를 눌러 텍스트 편집 모드로 전환합니다(또는 하단 도구 모음의 “T” 버튼).
  • W 를 눌러 텍스트 블록 생성 모드를 활성화 합니다. 오른쪽 버튼을 클릭한 상태에서 마우스를 캔버스 위로 드래그하여 새 텍스트 블록을 추가합니다. (텍스트 편집 GIF 참조)
  • P 를 눌러 이미지 편집 모드로 전환합니다.
  • 이미지 편집 모드에서 오른쪽 하단의 슬라이더를 사용하여 원본 이미지의 투명도를 조절합니다.
  • 제목 표시줄->실행에서 자동 모듈을 활성화하거나 비활성화할 수 있으며, 모든 모듈을 비활성화한 상태로 실행하면 해당 설정에 따라 모든 텍스트가 다시 레터링되고 다시 렌더링됩니다.
  • 설정 패널에서 자동 모듈의 매개변수를 설정합니다.
  • Ctrl++/Ctrl+- (또는 Ctrl+Shift+=) 로 이미지 크기를 조절합니다
  • Ctrl+G/Ctrl+F 로 모든페이지 혹은 현재페이지 내에서 검색합니다.
  • 0-9 로 텍스트 레이어의 불투명도를 조정합니다.
  • 텍스트 스타일: 두껍게 - Ctrl+B, 밑줄 - Ctrl+U, 이탤릭 - Ctrl+I
  • 텍스트 스타일 패널 -> 효과에서 텍스트 그림자 및 투명도를 설정합니다.
  • Alt+Arrow Keys 및 Alt+WASD (또는 텍스트 편집 모드에서 pageDown 및 pageUp) 로 텍스트 블록 사이를 전환합니다.

헤드리스 모드 (GUI 없이 실행)

python launch.py --headless --exec_dirs "[DIR_1],[DIR_2]..."

메모: 설정(원본 언어, 목표 언어, 인페인트 모델 등등)은 config/config.json에서 로드합니다. 렌더링 된 글꼴 크기가 맞지 않다면, --ldpi 를 통해 DPI를 수동으로 지정하세요. 보편적인 값은 96 및 72입니다.

자동화 모듈

이 프로젝트는 manga-image-translator에 크게 의존합니다. 온라인 서비스 및 모델 교육은 저렴하지 않으며 프로젝트 기부를 고려하십시오.

Sugoi translator는 mingshiba에 의해 개발되었습니다.

텍스트 검출

  • 영어 및 일본어의 텍스트 감지를 지원하며, 훈련 코드 및 자세한 내용은 comic-text-detector에서 확인할 수 있습니다.

  • Starriver Cloud (Tuanzi Manga OCR)의 텍스트 감지를 지원합니다. 사용자 이름과 비밀번호는 입력해야 하며, 매 프로그램 실행 시 자동으로 로그인 됩니다.

OCR

  • 모든 mit* 모델은 manga-image-translator 에 기반하며, 영어, 일본어 및 한국어의 인식 및 텍스트 색상 추출을 지원합니다.
  • kha-white 의 manga_ocr 는 , 일본어의 텍스트 인식을 수행하며, 일본어 만화의 초점을 맞췄습니다.
  • Starriver Cloud (Tuanzi Manga OCR) 를 사용한 텍스트 감지를 지원합니다. 사용자 이름과 비밀번호는 입력해야 하며, 매 프로그램 실행 시 자동으로 로그인 됩니다.
    • 현재 구현은 각 텍스트 블록에 OCR을 개별적으로 사용하며, 속도가 느리고 정확도가 크게 향상되지 않습니다. 추천되지 않습니다. 필요한 경우, 대신 Tuanzi Detector를 사용하십시오.
    • 텍스트 감지에 대한 Tuanzi 검출기를 사용하는 경우, OCR을 none_ocr로 설정하여 텍스트, 저장 시간을 직접 읽고 요청의 수를 줄이는 것이 좋습니다.
    • 자세한 지침에 대해서는 Tuanzi OCR 지침: (Chinese & Brazilian Portuguese 만)
  • “선택적” PaddleOCR 모듈이 추가되었습니다. 디버그 모드에서는 이 모듈이 없다는 메시지가 표시됩니다. 여기에 설명된 지침에 따라 간단히 설치할 수 있습니다. 패키지를 직접 설치하지 않으려면 paddlepaddle(gpu) 및 paddleocr 줄의 주석(# 제거)을 해제하면 됩니다. 자신의 위험과 위험을 감수하고 모든 것을 베팅하세요. 저(브로핀)와 두 명의 테스터에게는 모든 것이 정상적으로 설치되었으므로 오류가 있을 수 있습니다. 이슈에 글을 작성하고 저를 태그하세요.

소개

번역기

가능한 번역기: Google, DeepL, ChatGPT, Sugoi, Caiyun, Baidu. Papago 및 Yandex.

  • Google은 중국의 번역 서비스를 종료하였으니, 설정 패널에서 해당 'URL'을 *.com으로 설정하세요.
  • Caiyun, ChatGPT, Yandex, Baidu, 및 DeepL 번역기는 토큰 혹은 api 키를 요구합니다.
  • DeepL & Sugoi 번역기 (그리고 그것은 CT2 번역 변환입니다) Snowad14 에게 감사를 표합니다.
  • Sugoi는 완전히 오프라인으로 일본어를 영어로 번역합니다. 오프라인 모델 을 다운로드 하고, "sugoi_translator"를 BallonsTranslator/ballontranslator/data/models 에 이동시키세요.
  • Sakura-13B-Galgame, 로컬 장치로 실행할 때 vram OOM 으로 인한 충돌이 발생하는 경우 설정 패널에서 low vram mode 를 설정하세요. (기본으로 활성화됨)
  • DeepLX: Vercel 또는 deeplx를 참조하시기 바랍니다.
  • Translators 라이브러리를 추가하여 api 키 없이 일부 번역 서비스에 액세스할 수 있습니다. 지원되는 서비스에 대해 찾을 수 있습니다 참고.
  • OpenAI API와 호환되는 공식 또는 제3자 LLM 제공 업체와 함께 작동하는 두 가지 버전의 OpenAI-compliant 번역기를 지원하며, 설정 패널에서 몇가지 설정을 필요로 합니다.
    • Non-suffix 버전은 토큰을 더 적게 사용하지만 문장 분할 안정성이 약간 약해 긴 텍스트 번역에 문제가 발생할 수 있습니다.
    • 'exp' suffix 버전은 더 많은 토큰을 사용하지만 안정성이 더 뛰어나고 프롬프트에 '탈옥'이 포함되어 있어 긴 텍스트 번역에 적합합니다.

다른 좋은 오프라인 영어 번역기를 추가하려면, 다음을 참조하시기 바랍니다 스레드. 새로운 번역기를 추가하려면 how_to_add_new_translator를 참조하시기 바랍니다. BaseClass의 하위 클래스로 두 개의 인터페이스를 구현하는 것처럼 간단합니다. 그런 다음 애플리케이션에서 이를 사용할 수 있으며, 프로젝트에 기여할 수 있습니다.

FAQ 및 기타

  • 만약 Nvidia GPU 또는 Apple silicon을 가지고 있다면, 프로그램은 하드웨어 가속을 가능하게합니다.
  • 텍스트 선택의 미니 메뉴에서 saladict(All-in-one 전문적인 팝업사전과 페이지 번역기)에 대한 지원 추가. 설치 안내
  • 대부분의 모듈이 PyTorch 을 사용하므로 NVIDIA's CUDA 또는 AMD's ROCm 장치가 있는 경우 성능을 가속화하세요.
  • 폰트는 시스템에 설치된 폰트입니다.
  • 러시아 현지화를 진행한 브로핀 에 감사드립니다.
  • bropines 에 의해 Photoshop JSX 스크립트로 내보내기를 추가했습니다.
    지침을 읽고 코드를 개선한 후 어떻게 작동하는지 확인하려면 'scripts/export to photoshop' -> 'install_manual.md'로 이동하면 됩니다.