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트렌딩 - GitHub 인기 레포 & HuggingFace 모델

hgmzhn/manga-translator-ui

Python4 / 0

이미지 OCR로 말풍선을 분할하고 OpenAI·Gemini 등 다중 엔진으로 번역한 뒤 시각 편집기로 재삽입하고 PSD로 내보내는 오픈소스 만화 번역 툴이다.

TL;DR

이 프로젝트는 말풍선 분할, 만화 특화 OCR, 다중 번역 엔진 연동, 자동 재삽입과 시각 편집을 한 흐름으로 결합하여 만화 이미지를 원클릭으로 번역하고 PSD 레이어로 내보낼 수 있도록 설계된 오픈소스 도구이다. 설치는 설치 스크립트, 패키지 릴리즈, Docker, 소스 실행 네 가지 경로를 제공하며 설치 스크립트는 Miniconda와 GPU 감지, 적합한 PyTorch 선택까지 자동화하여 사용 편의성을 높였다. 초해상 모델과 만화 전용 OCR 옵션이 포함되어 있어 흐릿한 원고나 비정형 레이아웃에 대한 인식 품질을 개선할 수 있으나 GPU와 드라이버 요구사항, 모델 라이선스(CC BY-NC)와 같은 운영 제약을 사전에 확인해야 한다.

핵심 포인트

  • 다중 온라인 번역 엔진을 기본 탑재하여 OpenAI 및 Gemini 등 여러 API를 바로 활용할 수 있으며 엔진 전환을 UI와 설정으로 간단히 제어할 수 있다.
  • MangaLens 기반의 말풍선 분할과 만화 특화 OCR 옵션을 결합하여 일반 문서 OCR 대비 만화 레이아웃에 맞춘 전처리 정확도를 높였고 그 결과 번역 누락과 오인식이 줄어든다.
  • 설치 스크립트와 패키징된 릴리즈, Docker 이미지를 모두 제공하여 비전문 사용자도 한 번의 설치로 데스크톱 또는 서버 환경에서 바로 실행할 수 있도록 배포 편의를 확보했다.
  • 텍스트 검출과 말풍선 분할을 결합하여 만화 페이지에서 대사 영역을 자동으로 식별하고 그 결과를 OCR 파이프라인으로 전달한다. 이 과정은 분할 모델과 OCR 모델의 출력을 순차적으로 연결하여 잘린 영역의 문맥 손실을 최소화한다. 분할 단계는 번역과 재배치의 전제 조건으로 동작한다.

이미지 분석

원문 만화 컷의 번역 전 상태를 보여주는 스크린샷으로 말풍선 위치와 원문 텍스트가 명확히 보인다.
이 이미지는 말풍선 분할과 OCR 입력 단계에서 어떤 텍스트가 추출되는지를 시각적으로 보여주며 말풍선 경계와 원문 폰트의 가독성을 확인할 수 있다. 이미지 상의 텍스트 크기와 대비가 OCR 성능에 미치는 영향을 관찰할 수 있고, 전처리(초해상 또는 잡음 제거)가 필요한 케이스를 판별하는 근거로 활용될 수 있다.
번역 및 렌더링 후의 동일 컷을 보여주는 스크린샷으로 자동으로 삽입된 번역 텍스트와 스타일링 결과가 표시된다.
이 이미지는 번역 결과가 말풍선에 재삽입되고 자동 타이포그래피 규칙이 적용된 최종 출력 상태를 보여주며 텍스트 위치·크기·폰트 선택의 결과를 직관적으로 확인하게 한다. 원문 대비 번역문 길이와 줄바꿈 처리 방식이 레이아웃에 어떤 영향을 주는지 파악할 수 있어 편집기 개입이 필요한 지점을 가늠할 수 있다.

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