koharu README

The project's README from github.com/koharu-rs/koharu. As one markdown file: README.md.

Koharu

ML-powered manga translator, written in Rust.

GitHub Downloads (all assets, all releases)

koharu-rs%2Fkoharu | Trendshift

Getting Started · Docs · Bug reports · Discord

日本語 | 简体中文

Koharu introduces a local-first workflow for manga translation, utilizing the power of ML to automate the process. It combines the capabilities of object detection, OCR, inpainting, and LLMs to create a seamless translation experience.

[!NOTE] Koharu runs its vision models and LLMs locally on your machine to keep your data private and secure.


screenshot

[!NOTE] Join our Discord server for support and discussion.

Features

Hardware Acceleration

Koharu supports CUDA and ROCm / HIP on Windows and Linux, Metal on Apple silicon, and Vulkan on Windows and Linux. Keep your graphics driver current; a full CUDA or ROCm SDK installation is not required. See Runtime and hardware requirements for model-specific guidance.

CUDA

CUDA 13.3 requires an NVIDIA Turing-class or newer GPU and an R610 or newer driver. Check NVIDIA's official CUDA toolkit, driver, and architecture matrix and install the latest NVIDIA driver.

ROCm / HIP

ROCm 10.0 support depends on the exact AMD GPU, operating system, and driver combination. Check AMD's official ROCm 10.0.0 compatibility matrix and install a compatible AMD driver.

Metal

Metal is available on Apple silicon Macs.

Vulkan

Vulkan is available on Windows and Linux as an alternative to CUDA and ROCm / HIP.

WebGPU

The editor canvas uses WebGPU and requires a current graphics driver even when inference runs on the CPU.

CPU

CPU inference is available for supported workloads but is substantially slower.

Machine Learning Models

Koharu uses separate models for detection, OCR, inpainting, and translation. Vision and inpainting and translation and generation have separate model settings.

Computer Vision Models

Detection, OCR, and inpainting models are selected separately.

Detection and Layout

The detection model finds text regions, speech bubbles, and segmentation masks.

OCR

OCR reads source text from detected regions.

Inpainting

Inpainting reconstructs the image behind source text before the translation is rendered.

Large Language Models

Translation can use a local language model or a remote API.

General-Purpose Local Models

Uncensored Local Models

Cloud Providers

Hosted LLM providers: OpenAI, Gemini, Claude, Grok, MiniMax, DeepSeek, and OpenRouter.

Machine Translation Providers

Machine-translation providers: DeepL, Google Cloud Translation, and Caiyun.

OpenAI-Compatible Providers

OpenAI-compatible endpoints are also supported.

Installation

Download release builds from the releases page. Installation requirements and first launch vary by operating system.

Builds are available for Windows, macOS, and Linux.

WinGet

Install on Windows with winget:

winget install koharu

Homebrew

Install on macOS with Homebrew:

brew install --cask koharu

Troubleshooting

Startup, runtime, model, and provider errors are covered in Troubleshooting. Set RUST_LOG to debug or trace for verbose logs:

# macOS / Linux
RUST_LOG=debug koharu
# Windows (PowerShell)
$env:RUST_LOG="debug"; koharu.exe

Development

Platform dependencies and validation commands for local builds are listed in Development Setup.

Prerequisites

Install dependencies

bun install

Development

bun dev

Build

bun run build

The executable is written to target/release.

Sponsorship

If Koharu is useful in your workflow, consider sponsoring the project.

sponsors

Contributors ❤️

Thanks to all the contributors who have helped make Koharu better!

License

Copyright 2025-2026 Mayo Takanashi and Koharu contributors.

Koharu is dual-licensed under the MIT License or the Apache License, Version 2.0, at your option.

koharu (koharu-rs/koharu)

Searching Database…

6.4K ·GitHub
Что это такое?Koharu — это переводчик манги на основе машинного обучения, написанный на Rust. Он объединяет распознавание объектов, OCR, закрашивание текста (inpainting) и большие языковые модели, чтобы автоматически переводить страницы манги, причём всё работает локально на вашем компьютере.
Это консольная утилита или полноценное приложение?Это настольное приложение с графическим интерфейсом: холст на основе WebGPU позволяет вручную подчищать картинку, размещать текст и собирать страницы. Это не библиотека и не консольная утилита.
Как его запустить?Скачайте готовую сборку для Windows, macOS или Linux со страницы релизов либо установите через WinGet на Windows или Homebrew на macOS.
Есть ли нюансы с ускорением на видеокарте или производительностью?На процессоре всё работает, но заметно медленнее. Ускорение на видеокарте зависит от конкретных сочетаний железа и драйверов: для CUDA нужна видеокарта NVIDIA уровня Turing или новее, а поддержка ROCm у AMD зависит от модели видеокарты, ОС и драйвера. Кроме того, холсту редактора нужен актуальный драйвер видеокарты с поддержкой WebGPU, даже если сам расчёт идёт на процессоре.
Мои файлы манги куда-то отправляются с компьютера?Нет: по умолчанию модели распознавания изображений и языковые модели работают локально, так что страницы манги остаются на вашем компьютере. Но при желании можно подключить облачные LLM или сервисы машинного перевода.
Какие файлы можно загрузить в проект?Koharu поддерживает растровые изображения, архивы и PDF, а многоформатные проекты удобно вести благодаря последовательности страниц.
Что происходит с исходным японским текстом после перевода?Генеративные модели закрашивания (например, FLUX.2 Klein или LaMa) убирают исходный текст и восстанавливают рисунок под ним, и только потом поверх выводится перевод.
Могу ли я экспортировать готовый перевод, чтобы доработать его вручную?Да, Koharu умеет экспортировать многослойный PSD: можно свести результат в одну картинку для сдачи, а можно продолжать редактировать слои в другой программе.
Что за работа через агента упомянута в списке возможностей?Агент может сам просматривать и менять настройки, а также управлять всей цепочкой — распознаванием объектов, OCR, переводом и закрашиванием — по всему проекту, так что вам не нужно запускать каждый шаг вручную.
Creator
koharu-rs
Size
98.6 MB
Stars
6.4K
Age
1y
Commits · 90 Days