lemon-manga-translator 0.0.4

Koharu-inspired manga translation pipeline (JA->KO) in Python

lemon-manga-translator

일본어 → 한국어 만화(망가) 자동 번역 파이프라인.

한 페이지를 받아 텍스트 영역을 검출하고, Vision LLM으로 SFX 분류 + 번역을 동시에 수행한 뒤, AOT 인페인팅으로 원문을 지우고 그 위에 한국어 텍스트를 렌더한다.

Quick Start

pip install lemon-manga-translator

from lemon_manga_translator import MangaTranslator
from PIL import Image

mt = MangaTranslator(
    openrouter_api_key="sk-or-...",
    openrouter_model="google/gemini-3.1-flash-lite-preview",
)
mt.prepare()  # HuggingFace에서 ONNX 모델 자동 다운로드

image = Image.open("page.jpg")
result = mt.translate(image)
result.save("output.png")

prepare() 호출 시 lemondouble/lemon-manga-translator에서 ONNX 모델(CTD 77 MB + AOT 23 MB)을 다운로드한다. 이후 캐시되어 재다운로드하지 않는다.

로컬 모델 사용

mt = MangaTranslator(
    openrouter_api_key="sk-or-...",
    openrouter_model="google/gemini-3.1-flash-lite-preview",
    model_source="/path/to/local/models",  # HF 대신 로컬 경로
)

파이프라인

원본 이미지 ──▶ 1) CTD 검출 ──▶ 2) 마스크 제한 ──▶ 3) Vision LLM ──▶ 4) SFX 드롭
                                                                         │
                                                                         ▼
   최종 이미지 ◀── 7) 텍스트 렌더 ◀── 6) 말풍선 확장 ◀── 5) AOT 인페인트

단계	설명
1) CTD 검출	YOLOv5 bbox + UNet 마스크로 텍스트 영역을 검출한다. UNet이 잡고 YOLO가 놓친 영역은 connected component로 보조 복구.
2) 마스크 제한	YOLO bbox 밖의 마스크 픽셀을 제거해 페이지 번호·잡글자를 인페인트 대상에서 뺀다.
3) Vision LLM	페이지에 번호 박스를 그려 OpenRouter Vision API에 한 번만 호출. 각 블록에 대해 SFX 여부 + 한국어 번역을 JSON으로 받는다.
4) SFX 드롭	SFX(의성어/효과음)로 분류된 블록을 마스크에서 제거. 그림의 일부이므로 지우지 않는다.
5) AOT 인페인트	AOT-GAN으로 마스크된 텍스트를 자연스러운 배경으로 채운다.
6) 말풍선 확장	인페인트 결과에 flood fill을 걸어 말풍선 전체 영역을 찾고, 렌더 영역을 확장한다.
7) 텍스트 렌더	확장된 영역 안에 한국어 번역을 최대 폰트 크기로 이진탐색하여 렌더한다. 폰트: Jua(primary) + PretendardJP(fallback).

Docker

pre_download()로 빌드 시 모델을 미리 캐싱하면 컨테이너 시작 시 다운로드 없이 바로 사용할 수 있다.

FROM python:3.11-slim

RUN pip install lemon-manga-translator

# 빌드 시 ONNX 모델을 캐시에 다운로드 (세션 로드 없음)
RUN python -c "from lemon_manga_translator import MangaTranslator; \
    MangaTranslator.pre_download()"

COPY server.py .
CMD ["python", "server.py"]

# server.py — prepare()는 캐시에서 즉시 로드
mt = MangaTranslator(
    openrouter_api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
    openrouter_model="google/gemini-3.1-flash-lite-preview",
)
mt.prepare()

Debug

from lemon_manga_translator.api.debug_translator import DebugTranslator

dt = DebugTranslator(
    openrouter_api_key="sk-or-...",
    openrouter_model="google/gemini-3.1-flash-lite-preview",
)
dt.prepare()

image = Image.open("page.jpg")
result = dt.translate(image, debug_dir="./debug/")

result.detection       # CTD 결과 (mask + text_blocks)
result.inpainted       # AOT 인페인트 결과
result.vision_results  # LLM 응답 (block_index, is_sfx, ko_translation)
result.save_all("./debug/")

debug_dir를 지정하면 각 단계의 중간 산출물이 파일명 prefix로 정렬되어 저장된다.

디버그 산출물 목록

파일	의미
00_input.png	원본 입력 이미지
00_params.json	실행 하이퍼파라미터 스냅샷
01_mask_raw.png	UNet 원본 float 마스크
01_mask_refined.png	임계화 + 모폴로지 후처리 후 마스크
01b_mask_bbox_restricted.png	YOLO bbox 밖 마스크 제거 후
02_bboxes.png	원본 위에 YOLO 텍스트 박스 표시
03_mask_overlay.png	마스크를 원본 위에 핑크색 반투명 오버레이
03b_mask_filtered.png	SFX 드롭 후 마스크 (해당 시만)
03c_mask_filtered_overlay.png	SFX 드롭 마스크 오버레이 (해당 시만)
04_inpainted.png	AOT 인페인트 결과
05a_annotated.png	LLM에 전송된 번호 박스 이미지
05_vision.json	LLM 응답 JSON
05_cost.json	토큰/비용 정보
05b_render_bboxes.png	원본 bbox(빨강) + 확장된 render_bbox(초록)
06_final.png	최종 결과

모델·코드·폰트 출처

모델 가중치는 lemondouble/lemon-manga-translator에서 PyTorch(safetensors) + ONNX 형태로 제공된다.

구성 요소	출처	라이선스
Comic Text Detector	원 저자 dmMaze/comic-text-detector · 배포 manga-image-translator beta-0.3	GPL-3.0
AOT Inpainting	아키텍처 AOT-GAN (Zeng et al., 2021) · 파인튜닝 manga-image-translator beta-0.3 · 리팩 mayocream/aot-inpainting	GPL-3.0
detection/ctd_utils/	zyddnys/manga-image-translator manga_translator/detection/ctd_utils (벤더)	GPL-3.0
assets/fonts/Jua-Regular.ttf	The Jua Project Authors / Woowahan Brothers · Google Fonts: Jua	SIL OFL 1.1
assets/fonts/PretendardJP-Regular.otf	orioncactus/pretendard (Kil Hyung-jin)	SIL OFL 1.1
Vision LLM (런타임 API)	OpenRouter 경유 호출	번들되지 않음. 사용 모델 제공자 ToS

License

GPL-3.0