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外观

运行环境与依赖要求 ​

适合哪些安装方式 ​

这里说明安装前置：Python/uv 版本、CPU/NVIDIA/AMD/Apple Silicon 后端、公共 Python 包、模型、字体和字典。Windows 便携包菜单与更新见Windows 便携版，Unix 脚本见Linux 与 macOS，Docker 卷见Docker。这里不记录 API Key、用户配置或翻译质量。

当前定义以 pyproject.toml 与 uv.lock 为准；requirements_cpu.txt、requirements_gpu.txt、requirements_amd.txt、requirements_metal.txt 是保留的旧式/平台说明，不应与当前 uv 环境混装。

系统要求 ​

项目最低要求推荐
操作系统Windows 10/11（64 位）、Linux、macOS 12+（Apple Silicon）同最低要求
内存8 GB16 GB 或更多
磁盘5 GB 可用空间10 GB SSD
Python（源码版）3.12（>=3.12,<3.13）3.12
NVIDIA GPUGTX 1060 及以上、6 GB 显存；GeForce 10 系必须使用 CUDA 12.6，CUDA 13.0 仅支持 Turing（计算能力 7.5）及更新架构显存更大更佳

GeForce 10 系列（如 GTX 1060/1070/1080）即使新驱动显示支持 CUDA 13，也必须选择 CUDA 12.6 包。RTX 20/30/40/50 系列在驱动支持 CUDA 13.0 时可选择 CUDA 13.0 包；RTX 50 系列推荐 CUDA 13.0。 | AMD GPU | 仅 RX 7000/9000 系列（RDNA 3/4），ROCm 为实验性支持；RX 5000/6000 请使用 CPU 版 | — |

Windows AMD 可选择实验性的 AMD 发布便携包或通过维护脚本安装；两者均要求受支持的显卡、Radeon ROCm 7.2.1 和 AMD 26.2.2 驱动。ROCm 在 Windows 上仍属实验性路径。

安装前检查 ​

  1. 使用 Python 3.12。约束为 >=3.12,<3.13，Python 3.13+ 不在支持范围内。
  2. 安装 uv，在仓库根目录执行且只选择一个后端组。
  3. 准备下载 PyTorch、模型和（启用语义断句时）HanLP 模型所需的网络与磁盘空间。
  4. 在线翻译器仍需提供商凭据；凭据不属于本页。
  5. Windows 用户请先确保已安装 Microsoft Visual C++ 运行库（vc_redist.x64.exe）；缺少它可能导致程序启动报错（如缺少 VCRUNTIME140.dll）。
目标环境命令说明
NVIDIA CUDA 13.0（源码开发默认）uv sync默认 cuda13.0、packaging 与 test 组；PyTorch 使用 cu130
NVIDIA CUDA 12.6uv sync --no-default-groups --group cuda12.6PyTorch 使用 cu126；与 CUDA 13.0 组位于同一源码分支
CPUuv sync --no-default-groups --group cpuCPU PyTorch 与 onnxruntime
Linux AMD ROCmuv sync --no-default-groups --group rocm7.2.1使用 ROCm 7.2 索引；Windows 安装器使用 ROCm 7.2.1 固定运行时
macOS Apple Siliconuv sync --no-default-groups --group metalPyPI PyTorch/MPS；ONNX Runtime 仍为 CPU 版

源码安装步骤：安装 Git、uv 和 Python 3.12 → git clone https://github.com/hgmzhn/manga-translator-ui.git 并进入仓库根目录 → 按上表执行对应的 uv sync 命令 → 用 uv run --no-sync 启动。uv.lock 已锁定版本，必要时用 uv sync --locked 校验一致性。

完成后可用 uv run --no-sync python -m desktop_qt_ui.main 启动桌面 UI；--no-sync 不重新解析或安装依赖。

安装步骤 ​

本页没有独立的桌面安装页：源码运行时通过终端选择依赖组，Windows 安装器检测显卡并选择方案。安装器文案来自 packaging/launch.py 与脚本，不是 desktop_qt_ui/locales/*.json 的桌面 i18n。

安装后桌面控件只改变运行行为，不替换已安装后端：

  • “使用 GPU”（label_use_gpu）请求 GPU 加速，不会把 CPU 环境变成 CUDA 环境。
  • “禁用 ONNX GPU 加速”（label_disable_onnx_gpu）仅关闭 ONNX Runtime GPU 路径。
  • “翻译完成后卸载模型”（label_unload_models_after_translation）控制任务后释放显存/内存。
  • “字体”（label_font_family）扫描系统字体和项目 fonts/；加入字体后重新打开下拉框刷新。

安装脚本做了什么 ​

公共运行依赖在 [project].dependencies，硬件后端、打包和测试工具在 [dependency-groups]。default-groups = ["cuda13.0", "packaging", "test"] 使源码开发的 uv sync 默认采用 CUDA 13.0 并安装开发工具；安装器显式禁用默认组，只选择一个硬件组，因此不会检查 test 组。conflicts 声明 cpu、cuda13.0、cuda12.6、rocm7.2.1、metal 互斥。PyTorch/torchvision 按组绑定显式索引，两个 CUDA 组包含 xformers，Metal 不使用 CUDA 索引。

flowchart TD
    A["Python 3.12 + uv"] --> B["读取 pyproject.toml / uv.lock"]
    B --> C{"选择一个后端组"}
    C -->|cuda13.0| D["CUDA 13.0 + onnxruntime-gpu + xformers"]
    C -->|cuda12.6| E["CUDA 12.6 + onnxruntime-gpu + xformers"]
    C -->|cpu| F["CPU PyTorch + onnxruntime"]
    C -->|rocm7.2.1| G["Linux ROCm 7.2 条件依赖 / Windows ROCm 7.2.1"]
    C -->|metal| H["macOS PyTorch MPS + CPU ONNX Runtime"]
    D --> I["公共运行依赖"]
    E --> I
    F --> H
    G --> H
    H --> I["桌面 / CLI / Web 运行环境"]

安装和模型是两个阶段。manga_translator/utils/inference.py 以 models/ 为模型根目录，OCR、检测、修复、上色、超分模型通常在首次启用时创建目录并下载/加载。rendering/chinese_linebreak.py 检查 HanLP 模型；缺失时记录并回退普通换行。

环境与兼容性 ​

  • CPU：不需要 CUDA/ROCm，兼容性高但速度受 CPU/内存限制。
  • NVIDIA GPU：当前组含 torch==2.13.0、torchvision==0.28.0、onnxruntime-gpu==1.28.0、xformers==0.0.35；驱动需支持对应 CUDA。
  • AMD ROCm：Linux x86_64 由 pytorch-rocm72 提供；Windows AMD 由安装器先装 Radeon ROCm SDK、再装配套 PyTorch wheels，属实验性路径。
  • Metal：Apple Silicon 使用 PyPI PyTorch/MPS，不装 CUDA、onnxruntime-gpu 或 xformers。

不要在同一环境追加另一后端，或混用 onnxruntime 与 onnxruntime-gpu、不同 CUDA/ROCm 索引的 Torch。更换后端应新建环境或清理后按一组同步。

组件冲突/前置处理
pydensecrfPython 3.12 的 Windows/macOS/Linux x86_64 优先预编译 wheel，其他回退可能需 C++ 工具让 uv 按平台 source 选择，不跨平台复制 wheel
xformers仅 GPU 组不从旧 GPU 文件复制到其他组
Torch/Triton必须匹配同一平台索引；Windows AMD 还需 SDK/驱动用锁文件或安装器成套安装
旧 requirements版本可能与当前 pyproject/lock 不同当前安装优先 uv sync --locked

硬件与资源前置：GPU 需相应驱动；模型下载需网络和空间；fonts/ 支持 .ttf、.otf、.ttc；dict/ 包含 .txt 词典及 .yaml/.json 提示词。在线服务还需网络、模型名、地址和凭据。