AI Tools
ローカル AI モデルを使った 4 つのツールを Flask + Blueprint で統合したアプリです。
機能一覧
| # | ツール | URL | 概要 |
|---|---|---|---|
| ① | 多言語翻訳 | /translation |
テキストを各国語へリアルタイム翻訳（LFM 2.5） |
| ② | OCR と翻訳 | /ocr |
画像から文字認識（GLM-OCR）→ 翻訳（LFM 2.5） |
| ③ | 表 OCR → Excel | /ledger |
帳簿・表の画像を解析して Excel に変換（Qwen3-VL） |
| ④ | VLM | /vlm |
画像＋プロンプトで Qwen3-VL に自由に問い合わせ（ストリーミング） |
| ⑤ | 音声文字起こし | /whisper |
音声・動画ファイルを文字起こし（Whisper）+ 翻訳（LFM 2.5） |
起動方法
python run.py
ブラウザで http://localhost:5000 を開く。
ポート番号などは
config.pyで変更できます。
設定（config.py）
run.py と同じフォルダにある config.py を編集することで、各種設定を一括変更できます。
| 設定項目 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
FLASK_HOST |
"0.0.0.0" |
"127.0.0.1" にするとローカルのみ接続可 |
FLASK_PORT |
5000 |
サーバーのポート番号 |
FLASK_DEBUG |
False |
デバッグモード |
DEVICE |
"cpu" |
モデルのデバイス。"cuda" / "auto" も指定可 |
WHISPER_COMPUTE_TYPE |
"int8" |
GPU 時は "float16" を推奨 |
LFM_MODEL_PATH |
models/lfm2.5_instruct |
LFM 2.5 モデルの場所 |
GLM_OCR_PATH |
models/GLM_OCR |
GLM-OCR モデルの場所 |
QWEN_MODEL_PATH |
models/Qwen3-VL-2B-Instruct |
Qwen3-VL モデルの場所 |
WHISPER_SMALL_ID |
"small" |
Whisper Small のモデルID |
WHISPER_LARGE_ID |
"deepdml/..." |
Whisper Large のモデルID |
UPLOAD_DIR |
app/static/uploads |
音声ファイルの一時保存先 |
EXPORT_DIR |
app/static/exports |
書き出しテキストの保存先 |
必要なモデル
models/ フォルダ以下に配置してください（パスは config.py で変更可）。
models/
├── lfm2.5_instruct/ # LFM 2.5 ONNX（翻訳・① ② ④ 共通）
├── GLM_OCR/ # GLM-OCR（② OCR）
└── Qwen3-VL-2B-Instruct/ # Qwen3-VL（③ 表OCR）
Whisper モデルは
faster-whisperが初回起動時に自動ダウンロードします。
必要なパッケージ
pip install flask transformers pillow openpyxl faster-whisper
venv はプロジェクトの 1 つ上の階層
../venv/に配置。
フォルダ構成
AI-OCR/
│
├── run.py # 起動エントリポイント
├── config.py # 設定ファイル（モデルパス・ポート等）← ここを編集
├── README.md
│
├── models/ # AI モデル保存先（config.py で変更可）
│ ├── lfm2.5_instruct/
│ ├── GLM_OCR/
│ └── Qwen3-VL-2B-Instruct/
│
├── app/
│ ├── __init__.py # Flask アプリファクトリ
│ ├── templates/
│ │ └── base.html # 共通レイアウト（ナビ・背景・雪アニメーション）
│ ├── static/
│ │ ├── HP1.png # 背景画像
│ │ ├── Flag_of_Japan_Customs.svg.png # ナビロゴ
│ │ ├── uploads/ # 音声ファイル一時保存
│ │ └── exports/ # テキスト書き出し保存
│ ├── shared/
│ │ ├── models.py # 遅延ロード モデル管理（全 Blueprint 共用）
│ │ └── utils.py # SSE ヘルパー等
│ └── blueprints/
│ ├── main/ # / トップページ
│ ├── translation/ # /translation 多言語翻訳
│ ├── ocr/ # /ocr OCR と翻訳
│ ├── ledger/ # /ledger 表 OCR → Excel
│ ├── vlm/ # /vlm VLM（画像＋プロンプト）
│ └── whisper/ # /whisper 音声文字起こし
│ └── engine/
│ └── core.py # 文字起こし + 翻訳コア
│
└── WhisperApp/ # 旧スタンドアロン版（参照用）
各ツールの詳細
① 多言語翻訳 /translation
- 左ボックスに原文を入力 → 右ボックスに翻訳結果をリアルタイム表示
- 原文言語は自動検出（Auto）または手動指定
- 翻訳先は日本語・英語ほか自由入力可
② OCR と翻訳 /ocr
- 画像をアップロード → GLM-OCR でテキスト抽出 → LFM 2.5 で翻訳
- 結果はリアルタイムにストリーミング表示
③ 表 OCR → Excel /ledger
- 帳簿・表形式の画像を Qwen3-VL-2B で解析
- JSON 構造を自動抽出 → openpyxl で Excel (.xlsx) に変換 → ダウンロード
④ VLM /vlm
- 画像をアップロードしてプロンプトで Qwen3-VL-2B に自由に問い合わせ
- プリセットボタン: 画像の概要・文字読み取り要約・HTML テーブル変換・フリー入力
- 結果はトークン単位でリアルタイムストリーミング表示
- HTML タグが含まれる場合はそのまま HTML レンダリング（テーブルなど）
⑤ 音声文字起こし /whisper
- .mp3 / .wav / .mp4 / .m4a / .ogg をドラッグ&ドロップでアップロード
- Small（高速・シアン枠）/ Large-v3-turbo（高精度・レッド枠）を選択
- 出力形式: タイムスタンプあり（
whisper_text_time.txt）/ なし（whisper_only_text.txt） - 翻訳オプション: LFM 2.5 で各セグメントを翻訳（「英語」「中国語」など言語名で指定）
- 処理中は右上にスピナー表示、結果はリアルタイムにストリーミング表示
注意事項
- モデルはすべて初回リクエスト時に遅延ロードされます（起動は即座に完了します）
- モデルのロード中は画面にステータスが表示されます
- CPU 動作が前提です。GPU を使う場合は
config.pyでDEVICE = "cuda"、WHISPER_COMPUTE_TYPE = "float16"に変更してください