VOID Translate

Программа для перевода манги, манхвы и маньхуа.

0
зарегистрированных пользователей
Telegram канал

Скриншоты

Вкладка проектов
Вкладка перевода1
Вкладка перевода2
Вкладка перевода3
Вкладка перевода4
Вкладка клина1
Вкладка клина2
Вкладка склейка
Вкладка стиль1
Вкладка стиль2

Тарифы

Single plan

ACCESS

250 ₽ / month
Full access to VOID Translate for 30 days.
  • Latest app version
  • AI translator and AI assistant
  • OCR and scan cleaning
  • Generative fill with a separate token balance
Get ACCESS

ACCESS: a single subscription for 250 ₽ per month. Generative fill tokens are purchased separately.

Обновления по подписке

Model setup

Qari and Qwen2-VL-2B are optional OCR models. The app no longer downloads them automatically — install manually and place the files in the folders below.

Qari-OCR

Arabic OCR
~2 GB Path: C:\voidtranslate\models\qari-ocr

Based on Qwen2-VL-2B. Best for Arabic text with diacritics.

Quick install (recommended)

  1. Install dependency:
pip install huggingface_hub
  1. Run the downloader:
python download_qari_model.py

Files will be saved to C:\voidtranslate\models\qari-ocr.

If Hugging Face asks for access, create a read token and run huggingface-cli login.

Verify

C:\voidtranslate\models\qari-ocr\config.json

Use in app

  1. Open the app.
  2. OCR method: Qari.
  3. Source language: Arabic (recommended).
Alternative install methods

Git LFS

git lfs install mkdir "C:\voidtranslate\models\qari-ocr" git clone https://huggingface.co/NAMAA-Space/Qari-OCR-v0.3-VL-2B-Instruct "C:\voidtranslate\models\qari-ocr"

Browser download

  • config.json, generation_config.json, preprocessor_config.json
  • tokenizer.json, tokenizer_config.json, vocab.json, merges.txt
  • model.safetensors.index.json + all model-*.safetensors

huggingface-cli

huggingface-cli login huggingface-cli download NAMAA-Space/Qari-OCR-v0.3-VL-2B-Instruct --local-dir "C:\voidtranslate\models\qari-ocr"
Troubleshooting
  • "Cannot find the requested files in the disk cache" — check that config.json exists in the folder.
  • "Out of Memory" — needs ~4 GB VRAM; if not available, run on CPU.
  • First run can be slow while the model warms up.
Hugging Face

Qwen2-VL-2B

VLM OCR
~4 GB Path: C:\voidtranslate\models\qwen2-vl-2b-instruct

Universal OCR model for many languages.

Quick install (recommended)

  1. Install dependency:
pip install huggingface_hub
  1. Run the downloader:
python download_qwen2vl_model.py

Files will be saved to C:\voidtranslate\models\qwen2-vl-2b-instruct.

If Hugging Face asks for access, create a read token and run huggingface-cli login.

Verify

C:\voidtranslate\models\qwen2-vl-2b-instruct\config.json

Use in app

  1. Open the app.
  2. OCR method: Qwen2-VL-2B.
  3. Source language: choose as needed.
Alternative install methods

Git LFS

git lfs install mkdir "C:\voidtranslate\models\qwen2-vl-2b-instruct" git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct "C:\voidtranslate\models\qwen2-vl-2b-instruct"

Browser download

  • config.json, generation_config.json, preprocessor_config.json
  • tokenizer.json, tokenizer_config.json, vocab.json, merges.txt
  • model.safetensors.index.json + all model-*.safetensors

huggingface-cli

huggingface-cli login huggingface-cli download Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct --local-dir "C:\voidtranslate\models\qwen2-vl-2b-instruct"
Troubleshooting
  • "Cannot find the requested files in the disk cache" — check that config.json exists in the folder.
  • "Out of Memory" — needs ~4 GB VRAM; if not available, run on CPU.
  • First run can be slow while the model warms up.
Hugging Face

FAQ

Системные требования

+

Минимальные требования: Windows 10 64-bit, 6 GB RAM, 12 GB свободного места на диске, процессор AMD FX-6300 или Intel Core i3-4130 (или новее).

Рекомендованные требования: Windows 10/11 64-bit, 12 GB RAM, 12 GB свободного места на диске, процессор Intel Core i5-8400 или AMD Ryzen 5 2600. Для ускорения обработки рекомендуется любая видеокарта с поддержкой CUDA (например, GTX 1050 Ti или выше).

ВНИМАНИЕ: Работа всего функционала не гарантируется на интегрированных видеокартах и дискретных видеокартах от AMD, а также видеокартах NVIDIA RTX 5000 серии!

Какие форматы изображений поддерживаются?

+

Программа поддерживает следующие форматы изображений: JPG, PNG, WEBP.

Какие языки поддерживает OCR?

+

Поддерживается распознавание корейского, японского, китайского и английского языков. Точность распознавания зависит от качества изображения и модели.

Как работает очистка сканов?

+

Очистка сканов осуществляется посредством работы локальной inpaint модели lama-big, а также продвинутой онлайн модели flux-fill.

Что такое токены и как они расходуются?

+

Токены — это условные «единицы объёма текста», которые обрабатывает ИИ. Расход зависит от параметров, заданных при переводе.