如何快速实现Inno Setup简体中文界面?完整翻译包安装指南
Inno Setup 简体中文翻译项目是一款专为 Windows 安装程序开发工具 Inno Setup 打造的免费语言包,能帮助开发者轻松将安装界面切换为简体中文,提升中文用户的安装体验。本文将详细介绍如何通过简单步骤完成翻译包的部署与配置。
📋 什么是Inno Setup简体中文翻译包?
Inno Setup 是全球广泛使用的开源安装程序制作工具,而Inno Setup 简体中文翻译包(Inno-Setup-Chinese-Simplified-Translation)则是为其量身定制的本地化解决方案。该项目通过替换语言文件的方式,将原本英文的安装向导、按钮文本、提示信息等全部转换为流畅的简体中文,无需修改工具源码即可实现全界面汉化。
🚀 准备工作:3分钟环境检查清单
在开始安装前,请确保你的系统已满足以下条件:
- Windows 操作系统(兼容 Windows 7/8/10/11)
- Inno Setup 6.5.0+(旧版 5.x 用户需下载对应版本翻译包)
- 基础文件操作能力(复制文件、编辑文本)
📥 两种安装方式,总有一款适合你
本地开发环境:5步快速部署
1️⃣ 获取翻译包
克隆项目仓库到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/in/Inno-Setup-Chinese-Simplified-Translation
2️⃣ 定位安装目录
找到 Inno Setup 的安装路径,默认位置为:
C:\Program Files (x86)\Inno Setup 6 或 C:\Program Files\Inno Setup 6
3️⃣ 复制核心文件
将项目中的 ChineseSimplified.isl 文件复制到以下目录:
[Inno Setup安装目录]\Languages
4️⃣ 配置新脚本
新建安装脚本时,在向导的 Languages 选项卡中勾选 Chinese Simplified:

图:Inno Setup 新建脚本向导中的语言选择界面,红框标注"Chinese Simplified"选项
5️⃣ 适配现有脚本
若需为已有脚本添加中文支持,在 [Languages] 段落添加:
Name: "chinesesimplified"; MessagesFile: "compiler:Languages\ChineseSimplified.isl"
持续集成(CI)环境:自动化部署方案
对于通过 GitHub Actions、Jenkins 等工具自动化打包的场景,只需两步即可集成:
1️⃣ 将 ChineseSimplified.isl 放入项目仓库(建议路径:/languages/)
2️⃣ 在安装脚本中引用相对路径:
[Languages]
Name: "chinesesimplified"; MessagesFile: ".\languages\ChineseSimplified.isl"
⚠️ 常见问题与解决方案
-
Q:安装后界面仍为英文?
A:检查ChineseSimplified.isl是否放置正确,或尝试重启 Inno Setup。 -
Q:提示"语言文件版本不匹配"?
A:确保 Inno Setup 版本 ≥ 6.5.0,旧版需到项目仓库下载历史版本。
🔗 相关资源
- 翻译包更新日志:项目仓库根目录
README.md - Inno Setup 官方文档:访问官网获取工具使用教程
- 问题反馈:通过项目仓库的 Issues 功能提交 bug 或建议
通过本文的步骤,你已成功为 Inno Setup 配置了简体中文界面。这个轻量级翻译包不仅能让你的安装程序更专业,还能显著降低中文用户的操作门槛。立即下载体验,让本地化部署变得前所未有的简单!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00