AI 字幕翻译¶
WhisperJAV 可以使用 AI 语言模型将日语字幕翻译为其他语言。翻译既可以作为独立工具使用，也可以集成到转录处理管线中。
支持的提供商¶
| 提供商 | 类型 | 需要 API 密钥 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Ollama | 本地 | 否 | 隐私、免费、易于配置。推荐用于本地翻译。 |
| 本地大语言模型 | 本地 | 否 | 旧版本地选项 (llama-cpp)。建议改用 Ollama。 |
| DeepSeek | 云端 | 是 | 性价比高，CJK 语言质量好 |
| Gemini | 云端 | 是 | 多语言支持好 |
| Claude | 云端 | 是 | 高质量 |
| GPT | 云端 | 是 | 广泛可用 |
| OpenRouter | 云端 | 是 | 可访问多种模型 |
| GLM | 云端 | 是 | 适合中文相关任务 |
| Groq | 云端 | 是 | 快速推理 |
| Custom | 云端 | 视情况 | 任何 OpenAI 兼容端点 |
配置提供商¶
云端提供商¶
- 从提供商网站获取 API 密钥
- 在 GUI 中从下拉菜单选择提供商
- 在字段中输入你的 API 密钥
- 点击 Test Connection 验证
提示
API 密钥保存在本地，除了提供商的 API 端点外不会发送到任何地方。
Ollama（推荐用于本地翻译）¶
Ollama 是运行本地翻译最简单的方式。安装 Ollama 后：
# CLI：使用 Ollama 翻译（自动检测 GPU，根据显存选择最佳模型）
whisperjav-translate -i subtitles.srt --provider ollama
# 使用指定模型
whisperjav-translate -i subtitles.srt --provider ollama --model gemma3:12b
# 列出本地可用的 Ollama 模型
whisperjav --list-ollama-models
OllamaManager 自动启动服务器、检测你的 GPU，并推荐模型：
| 显存 | 推荐模型 |
|---|---|
| 仅 CPU | qwen2.5:3b |
| 8 GB | qwen2.5:7b |
| 12 GB | gemma3:12b |
| 16 GB+ | qwen2.5:14b |
本地大语言模型（旧版）¶
Local 提供商在你的机器上运行 llama-cpp 服务器。无需 API 密钥，但需要：
- 约 8GB 显存的 GPU
- 安装
[llm]extra（pip install whisperjav[llm]） - GGUF 模型文件（首次使用时自动下载）
说明
建议切换到 Ollama — 更易配置、更可靠，且支持更多模型。
翻译风格¶
| 风格 | 描述 |
|---|---|
| Standard | 干净、自然的翻译，适合一般受众 |
| Adult-Explicit | 针对 JAV 对白的专门指令和相应词汇 |
两种翻译方式¶
方式一：转录时同步翻译¶
在一个工作流程中完成转录和翻译：
- 在 Ensemble 标签页配置你的转录设置
- 在合并策略后面勾选 "AI-translate"
- 选择提供商和模型
- 点击 Start
转录完成后自动运行翻译。
方式二：翻译已有的 SRT¶
使用独立翻译标签页：
- 进入 AI SRT Translate（标签页 4）
- 添加你的
.srt文件 - 配置提供商、模型、目标语言和风格
- 点击 Start
高级设置¶
| 设置 | 默认值 | 作用 |
|---|---|---|
| 影片标题 | （空） | 为 AI 提供内容相关的上下文 |
| 演员姓名 | （空） | 帮助 AI 正确处理角色名称 |
| 剧情摘要 | （空） | 为更好的翻译提供额外上下文 |
| 场景阈值 | 60 秒 | 将字幕分组为场景进行批处理 |
| 最大批量大小 | 30 | 每次 API 调用的字幕数（越小越不容易超出 token 限制） |
| 最大重试次数 | 3 | API 调用失败的重试次数 |
提升翻译质量
填写影片标题和演员姓名字段可以显著提升翻译质量。AI 会利用这些上下文做出更好的用词选择，并一致地处理人名。
本地大语言模型的批量大小调优¶
本地大语言模型的上下文窗口比云端 API 有限。如果出现 "Hit API token limit" 或 "No matches found in translation text" 等错误，说明你的批量大小对于模型的上下文窗口来说太大了。
WhisperJAV 会根据上下文窗口大小自动调整批量大小，但你也可以手动设置：
# CLI：显式设置批量大小
whisperjav-translate -i subtitles.srt --provider local --max-batch-size 10
# 或持久化配置
whisperjav-translate --configure
# 当提示 "Max batch size" 时，输入你想要的值
按模型上下文窗口推荐的批量大小：
| 上下文窗口 | 自动上限 | 推荐手动值 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 8K (8192) | 11 | 8-12 | gemma-9b，小型模型 |
| 16K (16384) | 27 | 20-27 | 大多数中等规模模型 |
| 32K+ | 30 | 30 | 大上下文窗口模型、云端 API |
说明
默认批量大小 30 是为具有 128K+ 上下文窗口的云端 API 设计的。对于本地模型，自动上限机制在大多数情况下可以自动处理。只有在仍然遇到 token 限制错误时才需要手动设置。
CLI 翻译¶
# 使用 Ollama 翻译（本地，推荐）
whisperjav-translate -i subtitles.srt --provider ollama
# 使用 DeepSeek 翻译（云端）
whisperjav-translate -i subtitles.srt --provider deepseek --api-key YOUR_KEY
# 使用 Adult 风格翻译
whisperjav-translate -i subtitles.srt --provider gemini --tone adult
# 翻译为葡萄牙语
whisperjav-translate -i subtitles.srt --target-language portuguese
# 翻译为中文
whisperjav-translate -i subtitles.srt --target-language Chinese
# 本地大语言模型减小批量大小（适用于 8K 上下文窗口模型）
whisperjav-translate -i subtitles.srt --provider local --max-batch-size 10