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O5-7/rpy_dl_translate

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rpy dl translate

基于深度学习的.rpy文件翻译脚本

此脚本最初设计用于LESSONS IN LOVE的中文翻译, 只会针对LIL进行优化

使用的第三方库和模型:

python库:

xhluca / dl-translate

huggingface / transformers

模型&权重:

mBART50

mBART50_微调

MarianMT

MarianMT_微调

chat_glm2_6b

chat_glm2_6b_prefix( GPU only )

ps: 微调模型为专为LIL训练的翻译模型

使用教程

step -1: 环境搭建

有python环境搭建经验的可跳过此步

pytorch = 2.0.0      #最好是gpu版本
dl_translate = 0.3.0
tqdm = 4.64.1
  1. PyCharm, Anaconda 安装

PyCharm下载

Anaconda下载 (不建议安装在C盘)

  1. 安装环境

设置镜像源, 在C:\Users\[用户名]下找到或创建文件.condarc, 以文本的形式打开编辑,替换为一下代码

channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
report_errors: false

在开始->所有应用->Anaconda3(64bit)中找到并打开Anaconda Prompt

逐行运行以下指令:

pip install tqdm
pip install torch
pip install dl_translate

如果torch下载速度慢,或者卡住, 使用ctrl+c强制中断

在pytorch离线安装文件列表中搜索cpu/torch-2.0.1%2Bcpu

img.png

找到对应python版本的win_amd64版的安装文件, 下载到电脑上(文件较大)

然后同样打开Anaconda Prompt,输入以下指令(替换文件路径)离线安装pytorch

pip install [whl文件的绝对路径]

安装完三个库后, 在Anaconda Prompt运行 pip list或conda list 检查是否存在torch, tqdm, dl-translate 三个库, 若都存在, 即安装成功

  1. 创建项目

打开Pycharm, 新建项目, 如图将Python解释器, 添加解释器->添加本地解释器->conda环境, 解释器项设为Anaconda根目录下的python.exe,然后点击创建

img.png

img.png

创建好后, 切换到先前配置的解释器,选择刚刚创建的conda环境, 再创建项目

打开项目, 下载example.py, rpy_file.py, rpy_translate_manager.py, translate_string.py四个文件到项目文件夹下.

在mBART50模型文件里下载指定的6个文件到一个文件夹里,并记住文件夹的路径

或者在MarianMT模型文件里下载微调模型

img.png

或者在chat_glm2模型文件中下载主模型

在存放chat_glm2模型文件的文件夹中新建名为prefix的文件夹并下载chat_glm2_prefix微调权重

img.png

img.png

以上就完成了运行脚本的准备工作

step 0: 生成目标.rpy文件

1.下载 Renpy-sdk

2.将游戏文件夹中game文件夹下的文件复制到sdk目录下tutorial/game文件夹里,如果game文件夹下没有.rpy文件只有.rpyc文件,请自行搜索.rpyc转.rpy方法

3.然后启动sdk的renpy.exe选择生成翻译, 语言:这一栏中填写chinese_dl , 勾选 为翻译生成空字串 然后点击生成翻译

img.png

4.生成成功后,tutorial/game/tl中会生成带空字符的rpy文件,这些文件将在后面用到

step 1: 建立管理对象

文件夹部分:创建三个文件夹folder_s,folder_t,folder_r, 也可自己命名

  • folder_s 存放源.rpy文件, 旧版本翻译过的文件,用于翻译迁移
  • folder_t 存放目标.rpy文件, step0 生成的文件
  • folder_r 存放输出.rpy文件, 空文件夹, 翻译的结果会放在这里

代码部分:

rpy_file.py, rpy_translate_manager.py, translate_string.py 以及emample.py在同一目录下

替换4个[]为前文提到的4个文件夹的路径

from rpy_translate_manager import rpy_translate_manager

rm = rpy_translate_manager(model_or_path = r'[]',     # 下载的模型所在的文件夹 
                           replace_json_path = r'[]') # replace.json文件位置 

rm.set_source_folder(r'[]]')      # folder_s  源rpy文件的文件夹 
rm.set_target_folder(r'[]]')      # folder_t  目标rpy文件的文件夹
rm.set_result_folder(r'[]]')      # folder_r  输出rpy文件的文件夹

step 2: 实施操作

所有的操作都是在内存中进行, 不会影响folder_s, folder_t里的文件

按照自己的需求来运行脚本:

rm = rpy_translate_manager(self, model_or_path: str = '',
    model_family: str = 'mbart50',
    replace_json_path: str = './replace.json',
    device: str = "auto")

初始化, 指定模型所在文件夹, 模型名, 替换json位置

  • model_or_path即环境搭建时下载的文件所在的文件夹

  • model_family为对应模型的名字, 有mbart50,MarianMT,chat_glm2和三个选择

  • replace_json_path为替换json位置

rm.scan_files()

扫描文件夹,必须为第一步

rm.transfer()

迁移翻译, 只会在同名文件间迁移

rm.quick_translate(batch=64)

快速翻译,翻译非翻译的文本,batch指定批量翻译, 默认64, 视显存容量可以增加

rm.translation_fix()

通过replace.json对AI翻译中的特定词语进行替换

rm.write_translate_result()

保存文件, 保存的文件在folder_r文件夹里, 一般为最后一步

进阶

1. 使用GPU运行模型

前提:拥有8GB以上显存的英伟达显卡

  1. 检查cuda版本

在cmd输入指令nvidia-smi, 检查右上角CUDA版本

img.png

  1. 下载安装whl库文件

然后打开pytorch离线安装文件列表, 网页中ctrl+F ,搜索cuXXX/torch-2.0.0

其中XXX是刚才的cuda版本号去除小数点, 比如图中11.7, 那就搜索cu117/torch-2.0.0, 如图

img.png

找到对应python版本的win_amd64版的安装文件, 下载到电脑上(文件较大)

然后同样打开Anaconda Prompt,输入以下指令(替换文件路径)离线安装pytorch

  1. 检查是否安装成功

使用

打开Anaconda Prompt, 依次执行以下指令, 并查看输出

若输出True, 则代表cuda版安装成功, 案例如图

安装成功后, 脚本会自动切换到cuda运行

python
import torch
torch.cuda.is_available()

img.png

2. replace.json修正翻译

rm.translation_fix()会根据replace.json替换翻译

replace.json文件格式: (举例其中一部分)

{
  "keep_translate": {
    "Ayane": [
      "艾安",
      "艾安娜",
      "艾安妮",
      "阿安"
    ]
  },
  "key": [
    "[noriko_love]",
    "[makoto_lust]"
  ],
  "replace_translate": {
    "Character": {
      "角色": [
        "特征",
        "字符"
      ]
    },
    "Dorm Wars": {
      "宿舍大战": [
        "宿舍战争",
        "多姆大战"
      ]
    }
  }
}

"keep_translate"为保持翻译的规则:

"Ayane", 代表原文出现了Ayane, 但是翻译错了, 希望将翻译错的词还原为Ayane

["艾安","艾安娜","艾安妮","阿安"], 代表Ayane可能翻译成的四种结果, 希望将这些词替换为Ayane

所以, 原句中有Ayane的, AI翻译中有艾安的, 艾安将会被替换为Ayane

"key"翻译缺失的检查:

要求原文出现并且译文也出现的单词, 尤其各种renpy使用的替换标志,比如[noriko_love]

检测到缺失后会添加@@键缺失@@标志

"replace_translate"为替换翻译的规则:

比如Dorm Wars会翻译成 宿舍战争 或 多姆大战 但需要翻译为 宿舍大战

检测到后会替换为 宿舍大战, 此规则可用于规范常见翻译

想自行添加替换, 请按照上文指示, 并符合.json文件格式标准

3. 人工后期润色

为了方便人工后期润色和排错,在翻译文本中添加了两种标志

在文本中使用ctrl+F搜索标志

  1. 翻译来源标志

type:DL_translation: 标记此翻译为ai翻译

type:Human_translation: 标记此翻译为人工翻译

在人工润色后, 请手动改写翻译来源标记

  1. 翻译错误标志

@@过长重复@@ 标记可能的连续重复内容

@@键缺失@@ 标记用于renpy使用的替换标志的缺失 例如 [noriko_love]

会添加到译文的前面

注意事项

  1. 扫描时只识别台词与strings的文本,其余的均忽略, 所以会输出一些空文本
  2. folder_s文件夹可以为空, 迁移翻译将失效
  3. 翻译速度取决于pytorch是否是gpu版以及你的gpu型号, 作者使用移动版2070-mobile-8g
  4. chat_glm翻译不具有稳定性
  5. chat_glm微调版本只能在gpu环境下运行


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