xianscan-rust
Estudio de traducción local-first para cómics (manga, manhwa, manhua) con pipeline automatizado: detección de globos, OCR multilingüe, traducción LLM, inpainting neural y maquetación tipográfica.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 12:18 · upstream 26 sept 2026, 12:14 · release v0.5.0-beta.7
Qué es xianscan-rust
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
XianScan es un servidor de traducción de cómics autocontenido desarrollado en Rust que orquesta el ciclo completo de traducción sin necesidad de entornos Python externos ni instalaciones complejas. El ejecutable incluye todas las redes neuronales ONNX, diccionarios OCR y la interfaz web SvelteKit, permitiendo una operación 'zero-install'. La arquitectura prioriza el CPU con optimizaciones SIMD (AVX2, AVX-512, ARM NEON), pero aprovecha automáticamente aceleración GPU vía DirectML, CoreML o CUDA si está disponible.
- Traducción automática de capítulos desde lectores web mediante extensión de navegador a Mihon/Tachiyomi
- Flujo local-first para privacidad sin enviar datos a APIs externas (opcional)
- Maquetación tipográfica avanzada con soporte multilingüe y gestión de fuentes por script
- Limpieza neural de arte mediante inpainting LaMa para eliminar texto residual
- Ejecutable único autocontenido con modelos ONNX y UI embebidos, sin dependencias externas
- Pipeline automatizado end-to-end: captura web, detección de globos, OCR, traducción LLM, inpainting y maquetación
- Soporte nativo para hardware heterogéneo (CPU-first, GPU opcional con DirectML/CUDA/CoreML)
- Integración con lectores móviles Mihon y Tachiyomi vía extensión
- Requiere instalación local de LLM (Ollama) o API externa para traducción
- Aceleración GPU no universal: NVIDIA en Linux requiere configuración CUDA adicional
- Acceso LAN desactivado por defecto, necesitando token y reinicio para redes remotas
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Ejecutar binario directo o usar imagen Docker ghcr.io/arbenapura/xianscan:latest. Habilitar LAN en Settings -> Network & Access si se accede desde otros dispositivos. Persistir datos en volumen xianscan-config. Verificar SHA256 de descarga.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.