Home Progetti koharu
koharu
Rust

koharu

Traduttore di manga alimentato da ML, scritto in Rust.

di mayocream · GitHub
Stelle
Fork
Licenza
Creato
Ultimo commit
Lingua
computer-visiondeep-learninggpuGPL-3.0Rust
Visualizza su GitHub
In parole semplici

Traduci automaticamente pagine di manga sul tuo computer utilizzando machine learning, mantenendo i tuoi dati privati.

Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
koharu — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
4.9k4.8k
2026-07-042026-08-31
📈 Segui koharu

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

Traduttore di manga alimentato da ML, scritto in Rust.

koharu ha 4.9k stelle su GitHub. È stato forkato 303 volte. koharu è scritto principalmente in Rust. È in sviluppo attivo dal 2025. koharu è disponibile con licenza GPL-3.0. I suoi temi principali sono: computer-vision, deep-learning, gpu, gui.

Frequently asked questions

Che cos'è koharu?

Traduttore di manga alimentato da ML, scritto in Rust.

koharu è open source?

koharu è un progetto open source. È rilasciato con licenza GPL-3.0.

koharu è gratuito?

Sì. koharu è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente. La sua licenza GPL-3.0 è copyleft: ogni versione modificata che distribuisce deve restare sotto la stessa licenza.

Con quale licenza è koharu?

koharu è disponibile con licenza GPL-3.0.

In quale linguaggio è scritto koharu?

koharu è scritto principalmente in Rust.

🏅 Manutentore di questo progetto?
olud.ai badge — koharu

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=mayocream-koharu)](https://olud.ai/project/mayocream-koharu.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.