COMFYUI 翻译节点 速度慢

ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动，启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型，找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。默认情况下，训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中，训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。

ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流： 啊朔提供的动画工作流文件，如：

构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。

以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说，可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。

在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下： 1. 搭建工作流框架： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用 LLM 实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据）。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能： 完成任何一个节点的配置后，都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一：点击「测试该节点」。 步骤二：按格式要求输入待测试的输入内容，如果是 array 等其他格式，请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三：点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。如果有误，请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误，以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期，就可以进入下一个子任务的配置。

以下是一些节点式 AI 对话工具： 1. Coze 中的问答节点： 是 Coze 工作流中的重要组件，能让机器人主动收集用户信息，实现更自然的对话交互。 可收集用户具体需求和信息，引导用户选择特定功能或服务，确保获取完整必要信息。 有两种问答方式：直接回答模式，用户用自然语言自由回答，bot 提取关键信息；选项回答模式，提供预设选项供用户选择，适用于功能选择菜单、分步骤引导、服务类型分类等。 配置说明包括选择执行此节点的模型、设置输入参数、提问内容、回答类型和输出等。 2. Coze 中的图像流节点： 专门用于图像处理，可通过可视化操作添加图像处理节点构建流程生成图像。 图像流发布后可在智能体或工作流中使用。 3. Coze 中的大模型节点： 调用大语言模型，使用变量和提示词生成回复。 模型方面，基础版和专业版按需使用，专业版支持接入更多模型资源。 模型选择右下角有生成多样性设置，包括精确模式、平衡模式和创意模式。 输入包括智能体对话历史、参数名与变量值，变量值可引用前面链接过的节点的输出或进行输入。

您学习 ComfyUI 和 Flux 一段时间后准备学习 Python 开发 ComfyUI 节点并对接模型，这个方向是可行的。以下是一些相关的知识和要点供您参考： 工作流方面： 工作流节点可直接拖动单个节点到任意位置，也可按住 Control 键并用鼠标左键滑框选中多个节点，再按 Shift 键一起拖动。 选中节点后右键新建组，可修改组名、颜色等，组被覆盖时可直接拖动组。 选中节点后右键选择对齐方式，如顶部对齐、左边对齐等。 第三方节点的安装方式包括在 customer NODE manager 中安装、在 GitHub 上复制链接安装、通过终端输入指令安装、在秋叶启动器的版本管理中安装。 可通过 group by Parser 节点控制组，也可通过按住节点按 control b 跳过或按 control m 终止执行。 模型方面： 噪声强度由种子调节，种子固定噪声分布方式，噪声与 CLIP 无关，增大噪声设置值会增强模型对图片重绘的程度。 模型版本的提示词差异：1.5 以 tag 为主，XL 论文称以自然语言为主，但实际使用中因模型微调情况可能仍需用 tag。 Flux 模型有时生成黑图，可能有修复方案，需自行查询。图像生成结果为空，可能是 VAE 编码器与大模型未连接，调整连接后问题解决。 安装方面： 自动打标 joy_caption 副本的节点安装地址为 D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes。 安装步骤包括：（Comfyui evn python.exe）python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat，注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 ComfyUI 自动下载模型到合适文件夹，如从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 新版的 PuLID 解决了模型污染的问题，使用新版的节点需要禁用或者删除之前的 PuLID 节点，不然可能会有冲突问题。模型放在 ComfyUI\\models\\pulid 文件夹里面，注意用新版的。 如果使用 PuLID，还需要安装 EVA CLIP 等模型。

在 ComfyUI 搭建音频节奏生成 AI 抽象粒子视觉效果的工作流，您可以参考以下内容： 1. 大模型节点： 您可以根据自己的风格选择不同的大模型，推荐使用： AWPainting，链接：https://civitai.com/models/84476/awpainting primemixanything，链接：https://civitai.com/models/75089/primemixanything xxmix9realistic v40，链接：https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic 2. 关键词节点： 可以使用工作流内的关键词，也可以输入自己的正负面关键词。 3. Lora 节点： 可根据自己风格搭配进行选择，如需多个 Lora 可进行串联。 4. ControlNet 节点： 选用 qrcode_monster V2 版本，相比于 V1 版本 V2 版本识别性更强。下载需要魔法，没有魔法的同学文末领取模型。下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 5. 采样器节点： 所有生图的老演员了，Step 要选择高步数，35 50 即可。采样器默认的 euler a /dpmpp 2m sde 基础节点介绍： 1. Checkpoint 基础模型（大模型/底模型）节点： 属于预调模型，决定了 AI 图片的主要风格。输出连接：Model 连接 KSampler 采样器的 Model；Clip 连接终止层数的 Clip；Vae 连接 VaeDecode 的 Vae。 2. Clip 终止层数（clip skip）节点： ComfyUI 的是负数的，webUI 的是正数。输出入点：Clip 连接 Checkpoint 基础模型的 Clip。输出节点：Clip 连接 Prompt 节点的 Clip。正向提示词和负面提示词各一个。 3. Prompt 节点： 输出入点：Clip 连接 Clip 终止层数节点的 Clip。输出节点：正向提示词和负面提示词各连接一个。 4. KSampler 采样器： 输出入点：Model 连接 Checkpoint 基础模型；Positive 连接正向提示词；negative 连接负面提示词；latent_imageL 连接 Empty Latent Image 潜空间图像的 Latent。输出节点：Latent 连接一个 VAE 的 Samples。 5. Empty Latent Image 潜空间图像： 设置出图尺寸，例如 10241024。输出入点：Latent 连接 KSampler 采样器的 Latent。 此外，还有一些根据插件整理的工作流，您可以先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”。选好之后，点击“替换节点树”。界面中就会出现已经连接好的工作流节点（如果没看到，就按一下 home 键），包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸，采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数，而且全都是中文面板。打开模型节点，可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数，点击“运行节点树”，直接生成。此时会提醒您是否启用 ComfyUI，点击确定即可。等待一会，就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台，看到出图时间。

大模型的发展时间线和关键节点如下： 2017 年：发布《Attention Is All You Need》论文。 2018 年： Google 提出 BERT，创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模。 OpenAI 提出 GPT，开创仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式。 2021 年：Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），成为首个开源模型。 2022 年 11 月 30 日：ChatGPT 发布，在全球范围内掀起人工智能浪潮。 2022 年 12 月：字节云雀大模型等出现。 2023 年： 国内大模型发展大致分为准备期（国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（数量和质量逐渐增长）、爆发期（开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战态势）。 关键进展包括：Meta 开源 Llama2、OpenAI 发布多模态 GPT4V 及 GPT4 Turbo、百川智能开源 Baichuan7B 及 Baichuan2、百度升级文心一言 4.0、清华&智谱 AI 开源 ChatGLM2 及清华开源 ChatGLM3、腾讯发布混元助手等。 当前最前沿的新闻包括：过去半年，国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹，从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距，到 11 月份测评时已在总分上超越 GPT3.5。

要在 ComfyUI 中一键连接节点，可以按照以下步骤进行操作： 1. 了解成对的节点：SetNode 可当成无线发射器，GetNode 可当成无线接收器。一个发射器可以对应多个接收器，但它是定向发射的，不会自动连接。 2. 添加节点的方式：推荐在普通节点上点击右键，找到“添加设置节点”和“添加获取节点”。需注意从输出拉出连线后的查找节点列表里找不到这两个节点。 3. 具体连接操作：将输出连接到“SetNode”节点上，并为其起一个好记的名字。在要连入的节点附近添加“GetNode”节点，选择刚刚起的名字，把这个节点和要输入的部分连接上即可。 此外，ComfyUI 的核心是其节点式界面，节点类型包括输入节点（如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点等）、处理节点（如采样器节点、调度器节点等）、输出节点（如图像输出节点）和辅助节点（如批处理节点、图像变换节点等）。用户可以通过拖动节点之间的连接线来构建整个工作流，还可以创建自定义节点来扩展功能，自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes。ComfyUI 的界面包括顶部工具栏（包含全局操作和工具）、左侧面板（用于显示节点库）和中央画布（主要工作区域）。

图像翻译具有以下特点和功能： 多语言支持：涵盖 18 种语言，包括中文、英文、法语、日语、韩语和西班牙语。 保护图像主体：可选择不翻译品牌名称或重要信息，避免影响关键内容。 高分辨率处理：支持高达 4000×4000 像素的图像，确保翻译后画质清晰。 原始排版恢复：保留原字体、大小及对齐方式，确保设计一致性。 多行文本合并：将多行文本合并为段落翻译，避免逐行翻译造成误解。 清除文本痕迹：翻译后干净移除原文本，并恢复图像空白区域。

以下是关于您提出的“自动翻译英文文档”的相关内容： 一个基于 Python 的网页截图工具具有自动翻译英文内容为中文的功能。 在 Cursor 编辑器中，可直接在 Cursor Chat 里提出将中文版博客翻译成英文的要求，它会给出英文版本的文章，还能自动对比中英文文档并高亮差别，方便对英文进行直观修改，最终完成翻译。

以下为您介绍一些翻译插件和方法： 1. 提示词翻译副本 Alekpet： 插件地址：安装后重启 ComfyUI 即可。 将 CLIP 文本编码器转换为输入，连接翻译文本节点即可使用。 链接：https://github.com/kingzcheung/ComfyUI_kkTranslator_nodes 2. 提示词翻译副本 Prompt_Translate_to_English： 用的百度翻译 API 方法如下： 下载节点压缩包，并将它放在 custom_nodes 文件夹。 去百度翻译 Api 和登记册开发人员的帐户中得到您的 appid 和 secretKey。 百度翻译平台地址：https://fanyiapi.baidu.com/manage/developer 。 打开文件 config.py 在记事本/其他编辑，填您的 secretKey 在引号的 secretKey =""，保存文件重启 Comfy 即可。 3. 翻译一份英文 PDF 完整地翻译成中文的方法： DeepL（网站）： 点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）： 安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 calibre（电子书管理应用）： 下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）： 使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）： 点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。

以下是为您整理的相关信息： 实时翻译视频语音的工具： StreamSpeech：这是一个实时语言翻译模型，能够实现流媒体语音输入的实时翻译，输出目标语音和文本，具有同步翻译、低延迟的特点，还能展示实时语音识别结果。 给视频配音效的 AI 工具： 支持 50 多种语言的配音，音质自然流畅，提供实时配音功能，适用于直播和演讲，能将语音转录为文本，方便后期字幕制作和编辑。 Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。

以下是一些将英文 PDF 完整翻译成中文的方法和相关的 AI 产品： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 Calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 8. 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。 此外，在文档翻译工程侧还有以下方案架构和效果提升小技巧： 方案架构： 文件解析：从用户上传的 PDF 等格式的文档中解析出文字，智谱开放平台提供了限时免费的文件解析服务 API。 预处理：提取出的文本可能会包含一些不必要的空格、特殊字符或者格式信息，需要对这些文本进行预处理，清除格式，标准化空格，以便于进行翻译。 片段切分：当页面内容较长时，可以通过切分片段，并通过高并发请求大模型来减少整体耗时。 模型调用：将预处理后的文本拼到 Prompt 模板中请求智谱模型 API。 结果整合：翻译完成后，将翻译后的译文按照期望的样式展示在用户交互界面中。 效果提升小技巧： 自定义专业术语：同一词语在不同行业、场景的含义不同，推荐以 KV 对的形式进行专有名词的翻译。 未来，随着大模型的不断迭代，GLM 等大语言模型将成为多语言翻译的主流核心底层技术，为全球用户带来更加精准、流畅的翻译体验。

目前 Ten 不太明确是指何种具体的软件或工具。一般来说，如果您想在电脑上实现观看视频实时翻译的功能，可以考虑使用以下几种常见的方法： 1. 利用浏览器插件：例如谷歌浏览器的某些翻译插件，能够在您观看在线视频时提供翻译服务。 2. 专业的翻译软件：部分专业的翻译软件具备屏幕取词和实时翻译视频的功能。 3. 操作系统自带的功能：某些操作系统可能提供了相关的辅助功能来实现类似的效果。 但需要注意的是，不同的方法可能在翻译的准确性、支持的语言种类以及适用的视频平台等方面存在差异。