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Traduza sua primeira página

Este tutorial percorre o fluxo padrão do Koharu para uma única página de mangá: importar, detectar, reconhecer, traduzir, revisar e exportar.

Antes de começar

  • Instale o Koharu a partir da release mais recente no GitHub
  • Comece com uma imagem de página nítida em .png, .jpg, .jpeg ou .webp
  • Confirme que você tem VRAM ou RAM local suficiente para o modelo de sua preferência, ou planeje usar um provedor remoto

Se você ainda não instalou o Koharu, comece por Instalar o Koharu.

1. Abra o Koharu

Abra o aplicativo desktop normalmente.

Na primeira execução, o Koharu pode levar algum tempo inicializando os pacotes de runtime locais e baixando o stack de visão padrão. Isso é esperado e geralmente acontece apenas uma vez por máquina ou por atualização de runtime.

2. Importe uma página

Carregue a imagem da sua página no app.

No momento, o fluxo de importação documentado é baseado em imagem, e não em arquivo de projeto. Se você importar uma pasta em vez de um único arquivo, o Koharu filtra recursivamente para manter apenas os arquivos de imagem suportados.

Na primeira tentativa, use uma página limpa para que seja fácil avaliar:

  • a qualidade da detecção de texto
  • a qualidade do OCR
  • a qualidade da tradução
  • o ajuste final dentro dos balões

3. Detecte o texto e rode o OCR

Use o pipeline de visão embutido do Koharu para:

  • detectar regiões de layout com aparência de texto
  • construir uma máscara de segmentação para a limpeza
  • estimar dicas de fonte e cor
  • reconhecer o texto de origem com OCR

Por baixo dos panos, o Koharu não apenas roda OCR na página inteira. Ele primeiro cria blocos de texto, recorta essas regiões e então executa o OCR nas áreas recortadas.

Depois da detecção e do OCR, revise a página antes de traduzir. Procure por:

  • balões ou legendas que ficaram de fora
  • blocos de texto duplicados ou mal posicionados
  • erros óbvios de OCR
  • texto vertical que deve permanecer vertical

Corrigir problemas estruturais antes da tradução costuma economizar tempo depois.

4. Escolha um backend de tradução

Escolha entre:

  • um modelo GGUF local se você quiser que tudo permaneça na sua máquina
  • um provedor remoto se quiser evitar o download de modelos locais ou inferência local pesada

O Koharu pode usar OpenAI, Gemini, Claude, DeepSeek e endpoints compatíveis com OpenAI, como LM Studio ou OpenRouter.

Se você quiser configurar o LM Studio, o OpenRouter ou outro endpoint no estilo OpenAI, siga Use APIs compatíveis com OpenAI.

Na prática:

  • modelos locais são melhores quando privacidade e uso offline importam mais
  • modelos remotos são mais fáceis quando sua máquina tem pouca memória
  • ao usar um provedor remoto, o Koharu envia o texto do OCR para tradução, em vez da imagem inteira da página

5. Traduza e revise

Rode a tradução na página e então inspecione o resultado com atenção.

O Koharu ajuda com o layout do texto e com a renderização vertical de CJK, mas a página final ainda se beneficia de uma revisão manual. Foque em:

  • nomes e terminologia
  • tom de voz e estilo dos personagens
  • quebras de linha e ajuste aos balões
  • escolha de fonte e legibilidade do contorno A escolha padrão de contorno do Koharu agora seleciona automaticamente um traço preto ou branco para garantir contraste, mas você ainda pode sobrescrever isso manualmente quando a página exigir algo diferente.
  • blocos cujo OCR de origem pareceu incerto

Se uma tradução estiver correta na leitura, mas ainda parecer apertada, ajuste o bloco de texto ou a estilização antes de exportar.

6. Exporte o resultado

Quando a página estiver do jeito certo, exporte-a no formato adequado para o próximo passo:

  • imagem renderizada para uma página final achatada
  • PSD para texto editável e camadas auxiliares

Exportações renderizadas são melhores quando a página está finalizada. A exportação em PSD é melhor quando você ainda quer:

  • fazer pequenos ajustes de redação
  • repintar artefatos
  • ocultar ou inspecionar camadas auxiliares
  • finalizar a página no Photoshop

7. Se o primeiro resultado não for bom o bastante

Os ajustes mais comuns são:

  • rodar a detecção novamente depois de ajustar a seleção de página ou substituir blocos ruins
  • corrigir o OCR ou o texto da tradução manualmente
  • trocar para um modelo de tradução mais forte
  • exportar em PSD e finalizar a página com uma limpeza manual do letreiramento

O Koharu funciona melhor quando você trata o pipeline como uma primeira passagem rápida e depois aplica revisão manual onde a página precisar.

Próximos passos