注意这不是 Stable Diffusion 的扩展插件，只是一个用于翻译 prompt 的轮子
使用 Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en 中英机器翻译模型，无需连接在线翻译服务，可离线使用，专注于 Stable Diffusion 的 prompt 中翻英，对输入文本格式做了优化处理，支持在 custom.csv 自定义常用的 prompt 翻译匹配，支持中英文混和输入。
支持 GPU 加速，对大量文本批量翻译使用 dataset 优化，在 RTX 4090 上测试，800 字符的中文文本，翻译耗时在 1.5 秒左右，比 CPU 快 3-4 倍，比不使用 dataset 时快 3 倍左右。对于平时输入的 prompt 大约在 100-300 字符之间，耗时基本小于 1 秒。
使用了以下方式处理 danbooru-0-zh.csv 中的数据得到 custom.csv
- 保留前5000行
- 删除包含特殊字符的行，比如
（，[^\u4E00-\u9FA5a-zA-Z0-9\s\p{P}]+, - 删除
,前无中文的行，^[0-9a-zA-Z\s\p{P}_]+, - 将包含
|的行拆分成多行dev/split_multiple_row.py - 删除我认为无用的行
- 添加一些常用的 alias
首次运行会自动从 Hugging Face 下载 300MB 的模型，请确保网络通畅。
如果你的显存不够充足，可适当修改 main.py 中的 dataloader_batch_size
如果经常输入长句子，可适当修改 main.py 中的 model_max_length
MIT
原始 danbooru tag 中文翻译数据 danbooru-0-zh.csv 来自：DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete#23
Stable Diffusion扩展：sd-prompt-translator
Stable Diffusion扩展：prompt_translator