今天，我要做一个教程来回答许多朋友一直以来的问题：如何使用AI来翻译文章？通常，我会采用的方式是使用ChatGPT、Kimi、Gemini等软件，并结合Prompt来进行翻译
然而，这种方法的局限性在于，需要不断输入Prompt，而且ChatGPT需要收费，免费的Gemini需要科学上网，而对于英文来说，Kimi可能支持不是很好
因此，很多朋友都在询问是否有更简单的方法
考虑这些因素，我决定直接在本地设立一个平台，这样就避免了科学上网和收费的问题
我将使用我最熟悉的ComfyUI来搭建这个框架
搭建好后，用户只需在浏览器中打开本地的网页界面进行操作，甚至可以直接在Word中存好文件，然后在ComfyUI中上传，就能够进行操作了
英文翻译成中文最终工作流界面假设你已经搭建好了 ComfyUI，那么我们接下来只需准备几个节点插件，它们分别是：1. ComfyUI_Comfyroll_CustomNodes；2. ComfyUI-ollama；3. ComfyUI-Gemini
如果你尚未安装ComfyUI，可以在网上下载由专家制作的整合包
对于Windows用户，我推荐使用“秋叶ComfyUI版整合包”，而对于macOS用户，则建议下载“Comflowy”的整合包
只需进行简单搜索即可找到下载链接
如果你觉得这些步骤过于繁琐，可以直接向我的公众号发送“翻译”两个字，我会为你提供下载和安装包
Install via Git URL 打开ComfyUI
打开manager
选择“install via git url”，在弹出的窗口中输入：https://github.com/Suzie1/ComfyUI_Comfyroll_CustomNodes.git等待安装完成，但不要重启ComfyUI
4.重复步骤3，这次在跳出的窗口中输入：https://github.com/stavsap/comfyui-ollama.git同样等待安装完成，但依然不重启ComfyUI
5.再次重复步骤3，输入以下URL：https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-Gemini.git等待安装完成
6.在所有安装完成后，系统会提示重启ComfyUI
按照提示重启
7.重新打开ComfyUI，首先清空工作环境
8.在空白的工作区域双击，将弹出输入框
9.在输入框中输入“oll”，这时应该会展示ollama的节点内容
10.从弹出的选项中选择“Ollama Generate”
搜索画面这个时候大家就可以看到这个了，但是可能有些朋友会说咋跟你的截图不一样，这里咋变成输入框了，别急，我们来看下一步
Ollama Generate节点画面将鼠标悬停在"Ollama generate"节点上，然后右键点击并选择"convert prompt to input"选项，此时就会完成转换
Ollama Generate节点转换细节画面现在可以看到下图里，我们已经把我们要的东西弄好了，当然你也看到了右下到箭头，那个llama2是默认的现在是没有的，等会你得去安装，继续往下看
Ollama Generate节点转换成功画面我们将在工作区的空白处双击继续添加CR text concatenate
搜索添加CR text concatenate画面好的，我们已将cr text concatenate添加到工作区，现在需要将其与ollama进行连接
CR text concatenate与ollama连接画面好的，上述部分已经连接在一起了
接下来，我们继续添加节点
请在空白处双击以弹出搜索框，并输入'cr text'
然后，请选择红色箭头所指示的'cr text'选项，并连续添加两个
搜索cr text画面如你所见，我已将两个文本输入框添加到工作区，并将它们连接至cr text concatenate节点进行拼接
然后一并交给ollama节点运行这个工作流程
同时，我也在第一个cr text中填充了常用的英译中Prompt
可能你会问为何有两个输入框，其实第一个是我们的Prompt，而第二个则是需要翻译的内容
连接成功画面最后，我们添加了一个结果输出的展示界面
在空白界面上双击搜索DisplayText_Zho，就会出现一个显示输出内容的页面
然后，我们将这个页面与ollama的response进行连接
下图展示了我们最终完成的工作流程
成果画面你以为只是看到这一步就完成了吗？错了，我们还没有下载最重要的大模型呢，哈哈
运行错误画面请在浏览器中访问https://ollama.com/download以下载ollama
安装成功后，输入https://ollama.com/library/llama3并打开终端运行 ollama run llama3 命令，等待其下载完成
"大模型下载画面大模型下载成功并运行成功画面好的，下载已完成，终端信息显示安装成功，ollama也正常运行
现在让我们回到ComfyUI，在ollama节点的model栏中将模型名字更改为llama3
更改ollama模型画面把我们要翻译的内容填充到需要翻译的地方去
需要翻译的内容展示点击开始运行
运行示意图可以看到，速度杠杆的，免费不要科学上网的翻译结果就出来了
翻译成功画面当然，翻译出来的结果不是很好，我们重新翻译下试试
翻译不尽如人意画面显然，这次的效果相当不错
然而，问题又出现了
有些人可能只关注最终的意译结果
对于这种情况，我们可以借鉴之前的步骤，并重复执行一遍即可
翻译满意画面下面的图可以看到，我们重复了前面的步骤
工作流全图我们的最终工作流程图
最终工作流画面今天的教程就此结束
在下一次的教程中，我将进一步完善这个工作流，例如上传PDF或Word文件以供翻译
本教程参考了ComfyUI-ollama的官方使用指南
如果你有任何想要交流的问题或建议，请随时留言告诉我