Bazarr 开源项目安装与使用教程
1、项目介绍
Bazarr 是一个与 Sonarr 和 Radarr 配套的应用程序,专门用于管理和下载字幕。它能够根据用户的需求自动搜索并下载缺失的字幕,支持多种语言,并且可以定期检查并升级已下载的字幕。Bazarr 是一个开源项目,代码托管在 GitHub 上,用户可以自由下载、使用和贡献代码。
2、项目快速启动
2.1 安装 Bazarr
首先,确保你已经安装了 Python 3.7 或更高版本。然后,按照以下步骤安装 Bazarr:
# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/morpheus65535/bazarr.git
# 进入项目目录
cd bazarr
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 启动 Bazarr
python bazarr.py
2.2 配置 Bazarr
启动 Bazarr 后,打开浏览器并访问 http://localhost:6767
,进入 Bazarr 的 Web 界面。在设置中配置你的媒体库路径、字幕语言等选项。
3、应用案例和最佳实践
3.1 自动下载字幕
Bazarr 可以自动搜索并下载缺失的字幕。你只需要在设置中指定你需要的字幕语言,Bazarr 会自动为你下载合适的字幕文件。
3.2 手动搜索字幕
如果你对自动下载的字幕不满意,可以手动搜索并选择你想要的字幕。在 Bazarr 的 Web 界面中,选择你想要下载字幕的媒体文件,点击“搜索字幕”按钮,Bazarr 会列出所有匹配的字幕供你选择。
3.3 定期升级字幕
Bazarr 支持定期检查并升级已下载的字幕。你可以在设置中配置检查频率,Bazarr 会自动为你找到更好的字幕并进行替换。
4、典型生态项目
4.1 Sonarr
Sonarr 是一个用于管理电视剧的工具,支持自动下载和整理电视剧集。Bazarr 与 Sonarr 配合使用,可以自动为你的电视剧集下载字幕。
4.2 Radarr
Radarr 是一个用于管理电影的工具,支持自动下载和整理电影。Bazarr 与 Radarr 配合使用,可以自动为你的电影下载字幕。
4.3 Plex
Plex 是一个媒体服务器,可以将你的媒体文件整理并提供给多个设备播放。Bazarr 可以与 Plex 配合使用,自动为你的媒体文件添加字幕,提升观影体验。
通过以上步骤,你可以快速启动并使用 Bazarr,享受自动下载和管理字幕的便利。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava02GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0287- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









