MT阅读器v2.3.4 开源版

编辑点评：导读：追生肉漫画的朋友，这款MT阅读器真的值得一试。它专门针对安卓平台开发，开源免费，核心解决的就是看不懂外语漫画这个痛点。内置OCR识别和大模型翻译，能把漫画里的外文对话框直接转成中文，支持多种语言互译。两种翻译模式可选，看密集台词还是大段旁白都能

MT阅读器 是一款面向安卓平台、主打本地化处理的开源漫画阅读辅助工具，专注解决外语漫画的阅读障碍，让用户无需等待汉化即可自主理解内容。应用融合文本检测、OCR 识别与大模型翻译能力，支持多语种互译，提供两种翻译模式以适配不同阅读习惯。

MT阅读器最新动态

MT阅读器 v2.3.4 开源版现已发布！本次更新聚焦阅读体验优化与性能提升，新增智能排版引擎，支持更多自定义字体与行间距调节；优化夜间模式色温算法，长时间阅读更舒适。同时修复了PDF重排时偶发的闪退问题，大幅提升大文件打开速度。

我们认真听取了社区用户的反馈：针对书友们呼声最高的"多端同步"需求，团队已将其列入下一版本优先开发计划；批注导出功能也扩展支持Markdown格式，方便知识整理。开源以来，MT阅读器在GitHub收获超2000 Stars，感谢每一位贡献者与测试用户的支持。欢迎通过Issues提交建议，共建更好的阅读工具。

使用教程

1漫画库页面介绍

漫画库页面

漫画库用于管理和储存漫画

点击右下角的加号按钮可以创建文件夹

进入文件夹后，可以添加漫画图片

为了保证漫画可以按正确顺序阅读，请务必确保：

图片的文件名顺序与漫画的阅读顺序一致，（例如1.jpg,2.jpg）

图片添加完成后，就可以前往设置页面填写API信息啦～(_)

2设置页面

设置页面

本软件需要自备API来进行漫画翻译

如果你还不了解什么是API，可以先在网上搜索相关资料，或者询问AI，获取一个可用的API服务。可以查找一些公益站来获取免费的模型。

也可以通过这个邀请码注册硅基流动的账号：https://cloud.siliconflow.cn/i/bfTLExxn一个账号，然后在网站里面实名认证，然后在网站申请一个APIkey，复制到软件，最后点击软件的获取模型列表按钮，挑选一个喜欢的模型，不知道用哪个可用先用默认的。(想要白嫖记得一定要在硅基流动实名认证，看不到实名认证的界面可以在浏览器里面打开电脑模式，访问电脑端硅基流动)

具体设置步骤如下：

填写API地址

通常是以/v1结尾的链接

填写APIKey

请务必妥善保管

不要泄露给他人

选择/填写模型名称

模型名称必须与供应商提供的完全一致

建议：

直接从供应商官网复制模型名

或点击「获取模型列表」按钮进行选择

模型名称填写支持通过英文逗号分隔多模型以进行模型分流，例如：A,A,B（约2/3请求用A，1/3请求用B）

填写完成后就可以开始翻译啦～

OCR设置（APIOCR）

在设置页点击「OCR设置」可以切换OCR模式：

开启「使用本地OCR」：使用软件内置OCR（离线）。

关闭「使用本地OCR」：使用APIOCR（在线），需要填写OCRAPI地址、Key、模型名称。

APIOCR默认模型是：Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct。

使用APIOCR做多语言翻译时，不受“日文/英文”选项限制；只要APIOCR模型和翻译模型支持该语言即可。

如果OCR经常超时，可以在OCR设置里提高「OCRAPI超时（秒）」（范围301200）。

云端OCR不消耗本地算力，如果配置较差推荐启用，如果想获得更好的识别效果也推荐使用。

悬浮窗翻译设置

在设置页点击「悬浮窗翻译设置」可以单独配置悬浮窗翻译使用的API：

这里填写的API地址/Key/模型名称只作用于悬浮窗翻译。

如果某一项留空，会自动回退到主设置里的对应配置。

悬浮窗里的模型名称也支持用英文逗号分隔多个模型，例如：A,B,C

软件会按填写顺序均匀轮询调用这些模型

如果写成A,A,B，则大约会有2/3请求分配给A，1/3分配给B

可以开启「使用VL模型直接翻译整个气泡」：

开启后会把检测到的气泡截图直接交给视觉模型翻译

会跳过OCR识别文字这一步

适合使用支持图像输入的VL/多模态模型

可以设置「VL翻译线程数」

只在开启VL直翻时生效

线程数越高，同时翻译的气泡越多，速度通常更快，但也会更占用API并发和额度

如果开启这个开关后调用失败，通常是因为当前模型不支持图片输入，这时请改成VL模型，或者关闭该开关。

3翻译页面开始翻译

翻译页面

翻译流程非常简单：

点击「上传图片」，批量上传需要翻译的图片

上传完成后，点击「翻译文件夹」

等待翻译完成

翻译结束后，点击「开始阅读」即可进入阅读页面

「一键嵌字」支持增量处理：后续新上传且已翻译的图片，只需再次点击一次即可继续嵌字。点击「一键嵌字」会先弹出参数窗口，你可以调整本次嵌字使用的线程数。如果文件夹里还有未嵌字图片，点击「开始阅读」会自动切换到气泡模式（未嵌字）；只有全部图片都嵌字完成后才会阅读嵌字图。

在全文速译开启的情况下，如果页数很多，建议先上传一部分，翻译完后再上传一部分。或者直接去设置里拉高API超时设置

4阅读页面

在阅读页面中，你可以进行更精细的调整哦～()

拖动翻译好的气泡，调整到合适的位置

软件会自动保存你的调整

如果某一页翻译效果不理想：

回到漫画库

关闭「全文速译」开关

长按需要重新翻译的图片

选中后点击「重译」

如果大量页面翻译效果不佳：

关闭「全文速译」后全部重译

或切换到更智能/更高级的AI模型

如果一些文字区域没有识别：

点击阅读页面右上角的编辑按钮

点击加号按钮新建一个空白气泡

长按气泡调整气泡到合适大小

将空白气泡调整好大小和位置，完整覆盖到到未能识别的文字块上

点击右上角的绿勾退出编辑

等待气泡翻译

5悬浮窗翻译

此功能还在beta测试阶段，目前只支持日文翻译

使用方式：

在漫画库页面点击「悬浮窗翻译」

按提示授予悬浮窗权限和屏幕捕获权限

回到桌面或任意App后，右侧会出现一个悬浮球

悬浮球交互逻辑：

单击悬浮球：立即识别并翻译当前屏幕中的文本区域

双击悬浮球：清除当前屏幕上已经显示的识别/翻译气泡

长按悬浮球：弹出菜单

气泡可拖动：开启后可以直接拖动翻译气泡位置，但为了避免影响你滑动屏幕，10秒后会自动关闭

退出：关闭悬浮窗翻译

补充说明：

悬浮球本身也可以直接拖动位置

气泡可拖动关闭时，翻译结果只显示、不拦截触摸

如果在悬浮窗翻译设置里开启了「使用VL模型直接翻译整个气泡」，悬浮窗会直接把每个气泡裁图交给VL模型翻译，省去OCR步骤

如果同时把VL翻译线程数调高，软件会并发翻译多个气泡，以缩短等待时间

使用这个功能时，请确保悬浮窗翻译模型是支持图像输入的VL模型

如果提示当前功能需要VL模型，说明你现在填写的模型不支持图片输入，请更换模型或关闭该开关

如果点击悬浮球后没有识别结果，先检查模型文件、屏幕捕获授权和API配置是否正常

使用小技巧

跳转页面：当你想要跳转到某一页面进行观看时，在漫画库的文件夹里面，点击对应的图片名称即可完成跳转。

编辑气泡：点击阅读页面右上角的编辑按钮进入编辑模式，长按气泡可以修改气泡大小或删除气泡，点击气泡可以编辑内容内容。点击右上角的加号可以新建气泡。

导出漫画：如果你不喜欢在软件里面阅读，可以调整好翻译气泡后导出漫画，导出的漫画会在手机储存/Pictures/manga-translate目录内。

CBZ/ZIP导入：在漫画库页点击「从CBZ/ZIP导入」可直接导入压缩包，压缩包内需为图片文件（jpg/jpeg/png/webp）。

糟糕涂抹：如果在嵌字后发现图片文字涂抹效果很糟糕，可以在嵌字时关闭图像修复功能。

主要功能

日译中，英译中

漫画库管理：新建文件夹、批量导入图片、EhViewer导入

翻译流程：气泡检测+OCR+LLM翻译，支持标准模式与全文速译

阅读体验：翻译覆盖层、翻译气泡位置可拖动、阅读进度自动保存

译名表与缓存：按文件夹维护glossary.json，自动累积固定译名

更新与日志：启动检查更新，翻译期间前台服务与日志查看

快速使用

在漫画库中新建文件夹并导入图片

确保图片文件名顺序与阅读顺序一致（例如1.jpg，2.jpg）

在设置页填写API地址、APIKey、模型名称（OpenAI兼容）

回到漫画库，选择文件夹并点击“翻译文件夹”

翻译完成后点击“开始阅读”，在阅读页可拖动气泡位置

全文速译建议：页数较多时分批上传翻译，或在设置中提高API超时。

常见问题 

翻译失败或结果为空：确认 API 地址以 结尾，模型名与供应商一致，且网络可达/v1

翻译顺序错乱：请先对图片按阅读顺序重命名

怎么获取AI：具体获取方法可以去搜索一下

更新日志

v2.3.4

重构UI界面（建议更新），优化嵌字效果

MT阅读器特别说明

【安装技巧】 首次安装建议关闭杀毒软件，避免误拦截开源组件；解压路径勿含中文或特殊符号，推荐直接放D盘根目录。覆盖升级前请备份book_config.json文件。

【使用注意事项】 本版为v2.3.4开源版，无自动更新服务，请手动关注社区发布页。阅读EPUB时若排版异常，请在设置中切换"渲染引擎"为WebView模式。夜间模式需系统开启深色主题方可生效。

【常见问题】 ①导入失败：检查文件编码是否为UTF-8，GBK编码需先转换；②书签丢失：确认程序有写入权限，勿以管理员身份运行；③闪退：删除cache文件夹后重启，或尝试兼容模式。

【开源声明】 源码遵循GPL-3.0协议，禁止二次封装后商用。如遇Bug请携带日志文件（logs/error.log）至GitHub提交Issue。