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外观

Windows 便携版 ​

适合哪些安装方式 ​

这里说明仓库根目录下 Win-Install-or-Update.bat、Win-Start.bat 的 Windows 启动链、环境选择和维护菜单。它适用于源码/发行目录中已有这些脚本的 Windows 用户；它不替代从源码安装、Docker、Linux/macOS 或版本卸载页面，也不描述桌面翻译参数。

“便携”指脚本优先使用应用目录内的 packaging/python/python.exe，而不是要求用户先激活系统环境。若没有该解释器，当前脚本仍兼容旧版 Conda 布局；这不是两套可以同时混装的依赖方案。

安装步骤 ​

首次安装或维护 ​

安装前请先确保已安装 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）。

便携安装包来自 GitHub Releases 的 portable 标签：

  1. 前往 便携整合包发布页 下载最新版本，解压到任意目录（如 D:\manga-translator-ui\）。包内自带打包版 Python 3.12 和 uv，无需预装 Python。
  2. 双击 Win-Install-or-Update.bat 打开维护菜单，选择 [1] 安装：
    • 选择下载线路（GitHub 官方 / Gitee 国内镜像，国内推荐 Gitee）。
    • 脚本强制同步最新代码；同步失败会提示切换线路重试。
    • 自动检测显卡（NVIDIA / AMD / 集显；多显卡时列出选择）。
    • 选择 PyTorch 版本：CUDA 13.0 及以上默认选 cuda13.0；CUDA 12.x 选 cuda12.6；AMD 使用 rocm7.2.1（实验性）；其他或集显选 cpu。全程不切换 Git 分支。
    • uv 批量安装依赖（PyPI 多镜像回退：清华 → 阿里 → 豆瓣 → 官方），失败可重试，已安装包保留。
    • 完成后自动清理下载缓存。
  3. 安装完成后，以后每次使用双击 Win-Start.bat 启动。
  4. 更新：再次双击 Win-Install-or-Update.bat，选择 [2] 更新。
  5. 卸载：直接删除整个文件夹即可（新版为完全绿色安装，不写注册表；旧版 Conda 布局的卸载见卸载与数据清理）。

如果安装一直失败，可以改用下载发布便携包：从 GitHub Releases 下载 CPU、NVIDIA GPU 或 AMD 分卷包，解压 .001 后运行 Win-Start.bat，无需自行安装 Python。

Win-Install-or-Update.bat 与 Win-Start.bat 的启动链、环境选择和维护菜单行为见下文各节。

更新、分支和版本 ​

  • “更新”先检查远程代码版本/提交和当前 PyTorch 依赖；没有更新时明确提示无需更新，有更新时要求输入 y/yes 确认。
  • “切换分支”在 main 与 beta 间切换；“切换版本”按 tag 切换。切换后不要把本地未提交修改当作可恢复备份，先自行备份并确认工作树状态。
  • “切换镜像源”改变后续 Git/包下载的来源；网络失败不会被解释为安装成功。
  • “重新检查版本”只做检查；“切换语言”改变维护菜单输出语言；“退出”离开菜单。

启动与错误反馈 ​

Win-Start.bat 先输出 Starting...，运行 desktop_qt_ui\\main.py。应用正常关闭时显示 Application closed.；非零退出时显示错误码、建议重新安装和公开 Issue 地址，并询问是否打开维护脚本。若既找不到便携 Python，也找不到有效 Conda 环境，脚本报告环境缺失并退出，不会静默使用另一个 Python。

安装脚本做了什么 ​

flowchart TD
    A["Win-Install-or-Update.bat"] --> B{"packaging/python/python.exe 存在?"}
    B -->|是| C["使用便携 Python"]
    B -->|否| D["查找 Conda 回退"]
    D --> E["manga-env 或 conda_env"]
    C --> F["packaging/launch.py --maintenance"]
    E --> F
    F --> G{"维护菜单"}
    G -->|安装| H["同步代码 → 检测显卡 → 选择依赖组 → 安装"]
    G -->|更新| I["检查提交/版本与依赖 → 确认 → 更新"]
    G -->|分支/版本/镜像| J["修改 Git 来源或检出目标"]
    K["Win-Start.bat"] --> L{"同样解析 Python 优先级"}
    L --> M["desktop_qt_ui/main.py"]

批处理只负责定位运行时、设置 PYTHONUTF8=1、补充 PATH 并调用 Python。便携 Python 的优先级高于 Conda：脚本寻找 packaging\\python\\python.exe；缺失时才查找目录旁或盘符根目录的 Miniconda3、CONDA_EXE 能找到的 Conda 根、命名环境 manga-env，最后兼容应用目录下的 conda_env。Conda 回退通过 PATH 前置模拟激活，但不会修改系统环境。

launch.py 的安装流程从 pyproject.toml 读取依赖和 PyTorch 源；更新同时比较 packaging/VERSION、远程提交和依赖完整性。优先使用可找到的 uv 批量安装，找不到 uv 时按包使用 pip 回退，并在源失败时尝试其他配置的镜像。AMD Windows 路径会先检查显卡/驱动兼容性，再按脚本逻辑安装 Radeon SDK 与 PyTorch；不兼容时可能退回 CPU 或要求用户取消，不能把“检测到 AMD”当成成功启用 ROCm。

环境与兼容性 ​

  • Python 版本：当前启动器只接受 Python 3.12；pyproject.toml 约束为 >=3.12,<3.13。系统 Python 3.13 或其他版本不能作为便携运行时的替代品。
  • 依赖组互斥：cpu、cuda13.0、cuda12.6、rocm7.2.1、metal 在 uv 配置中互斥。不要把 CPU、NVIDIA CUDA、AMD ROCm 组叠加到同一个环境；切换硬件后应使用维护菜单检查并按提示重装匹配依赖。
  • Windows ROCm：脚本单独处理 ROCm SDK 7.2.1/PyTorch 顺序，并提示驱动与支持列表限制。兼容性不能仅凭 AMD 显卡品牌判断。
  • 旧 Conda：只有便携解释器不存在时才回退。不要同时把 packaging\\python、conda_env 和外部环境的包混作一个环境；错误的 PATH 可能导致 DLL、Torch 或 ONNX Runtime 冲突。
  • GPU/CPU 资源：GPU 依赖不等于模型已下载，也不保证显存足够；首次启动仍可能下载或初始化模型。CPU 方案可运行但通常更慢。安装失败时不要删除已成功包后反复切换方案。
  • 目录路径：脚本对非 ASCII 安装路径有特殊 Miniconda 根目录查找回退（盘符根目录）；为降低 DLL、Git 和模型路径问题，优先使用可写且不含特殊字符的短路径。
  • 网络：安装/更新需要 Git、包索引或镜像网络；API 网络是应用运行时的另一条链路，不能用“安装成功”证明翻译 API 可用。