er1cw00-ComfyUI-PromptTranslator/README_zh.md

ComfyUI-PromptTranslator

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一个基于本地 GGUF 模型的 ComfyUI 自定义节点，用于翻译文生图提示词。使用 llama-cpp-python 驱动，支持任何语言翻译成中文或者英文，无需联网或 API Key。

功能特性

• 本地翻译：使用 GGUF 模型通过 llama-cpp-python 运行，无需联网
• 中英双语支持：支持翻译成英文或中文（简体）
• 显存优化：翻译完成后自动卸载模型，不占用显存
• 文本显示节点：内置 ShowTextNode 用于调试和展示翻译结果

1. 安装方法

要求

• Python 3.10+
• 已安装 ComfyUI

安装节点

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/er1cw00/ComfyUI-PromptTranslator.git
cd ComfyUI-PromptTranslator
pip install -r requirements.txt

重启 ComfyUI

2. 模型目录

GGUF 模型存放位置

请手动下载 .gguf 模型文件放在models/gguf目录下：

ComfyUI/
├── models/
│   └── gguf/           
│       ├── Qwen2.5-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf
│       ├── Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored.Q4_K_M.gguf
│       └── ...

节点会自动：

1. 扫描并列出models/gguf/ 目录下所有 .gguf 文件到下拉菜单
2. 如果 models/gguf/ 目录不存在，启动时将会自动创建

推荐模型

模型	大小	下载链接
Qwen2.5-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf	~4.7GB	HuggingFace
Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored.Q4_K_M.gguf	~4.7GB	HuggingFace

注意：模型越大翻译质量越好，但需要更多显存/内存。

3. 使用指南

Prompt Translator 节点

• prompt: 输入需要翻译的提示词
• model: 选择 GGUF 模型
• device: 选择推理设备 (cpu/cuda/mps)
• n_gpu_layers: GPU 层数（仅 device=cuda 时生效，-1 表示全部层使用 GPU）
• target_language: 目标语言（English 或 Chinese (Simplified)）

Show Text 节点

用于显示和调试文本内容，可将 PromptTranslatorNode 的翻译结果可视化。

• text: 输入文本（支持连接到其他节点的 STRING 输出）
• 节点上会实时显示输入的文本内容

许可证

MIT License