Fork of dnobori/DN_SuperBook_PDF_Converter
フォーク元の素晴らしき芸術的なREADME.md : 正直、これを読めばすべてがわかる
Rust で完全リライトしたスキャン書籍 PDF 高品質化ツール
オリジナル著者: 登 大遊 (Daiyuu Nobori) 様 Rust リライト: clearclown ライセンス: AGPL v3.0
| Before (左) | After (右) | |
|---|---|---|
| 解像度 | 1242×2048 px | 2363×3508 px |
| ファイルサイズ | 981 KB | 1.6 MB |
| 品質 | ぼやけ、低コントラスト | 鮮明、高コントラスト |
RealESRGAN による AI 超解像で、文字のエッジが鮮明になり、読みやすさが大幅に向上します。
- Rust 実装 - C# 版を完全リライト。メモリ効率が大幅に改善されています
- AI 超解像 - RealESRGAN で画像を高解像度化
- 日本語 OCR - YomiToku による文字認識
- 傾き補正 - 大津二値化 + Hough 変換で自動補正
- Web UI - ブラウザから直感的に操作できます
ブラウザベースのインターフェースで、コマンドラインに慣れていない方でも簡単に使えます。ファイルをドラッグ&ドロップするだけで変換が始まります。
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| OS | Linux / macOS / Windows |
| Rust | 1.75 以上 (ソースビルド時) |
| Poppler | pdftoppm コマンド |
AI機能を使う場合は、Python 3.10以上と NVIDIA GPU (CUDA 11.8+) が必要です。
Note: 開発とテストは主に Linux で行っていますが、Rust で書かれているため macOS や Windows でも動作します。
# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install -y poppler-utils python3 python3-venv
# Fedora
sudo dnf install -y poppler-utils python3
# macOS (Homebrew)
brew install poppler python
# Windows (Chocolatey)
choco install poppler python一番簡単な方法は crates.io からインストールすることです:
cargo install superbook-pdf --features webこれで superbook-pdf コマンドが使えるようになります。
ソースからビルドしたい場合:
git clone https://github.com/clearclown/DN_SuperBook_PDF_Converter_Linux.git
cd DN_SuperBook_PDF_Converter_Linux/superbook-pdf
cargo build --release --features webNote: Docker/Podman を使う場合はこの手順は不要です。コンテナにはAI機能がプリインストールされています。
AI超解像 (RealESRGAN) と OCR (YomiToku) を使いたい場合は、Python環境をセットアップします:
cd ai_bridge
# Python 仮想環境を作成
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# GPU版 PyTorch をインストール
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# AI依存パッケージをインストール
pip install -r requirements.txt重要: 実行時に SUPERBOOK_VENV 環境変数を設定してください:
# 一時的に設定
export SUPERBOOK_VENV=/path/to/ai_bridge/.venv
# または .bashrc に追加
echo 'export SUPERBOOK_VENV=/path/to/ai_bridge/.venv' >> ~/.bashrcこの環境変数が設定されていないと、AI機能 (超解像・OCR) は動作しません。
環境構築が面倒な場合は、コンテナを使うのが一番簡単です。GPU・AI機能がすべてセットアップ済みです。
ワンライナーでPDF変換:
# Docker (GPU使用)
docker run --rm --gpus all \
-v $(pwd)/input:/data/input:ro \
-v $(pwd)/output:/data/output:rw \
ghcr.io/clearclown/superbook-pdf:latest \
convert /data/input/book.pdf -o /data/output/ --advanced --ocr
# Podman (GPU使用)
podman run --rm --device nvidia.com/gpu=all \
-v $(pwd)/input:/data/input:ro \
-v $(pwd)/output:/data/output:rw \
ghcr.io/clearclown/superbook-pdf:latest \
convert /data/input/book.pdf -o /data/output/ --advanced --ocrWeb UI を起動:
プロジェクトルートから1コマンドで起動できます。
# NVIDIA GPU環境 (デフォルト)
docker compose up -d
# AMD GPU環境 (ROCm)
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.rocm.yml up -d
# CPUのみ
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.cpu.yml up -d
# Podman (NVIDIA GPU)
podman compose up -d
# Podman (AMD GPU)
podman compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.rocm.yml up -d
# Podman (CPUのみ)
podman compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.cpu.yml up -d
# ログ確認
docker compose logs -f
# 停止
docker compose downブラウザで http://localhost:8080 を開けば使えます。
ローカルでイメージをビルド:
# Docker (NVIDIA)
docker compose build
# Docker (AMD ROCm)
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.rocm.yml build
# Podman
podman compose build
# 単体ビルド (CLI用)
cd superbook-pdf
docker build -t superbook-pdf .Note: NVIDIA GPU、AMD GPU (ROCm)、CPUのみの3環境に対応しています。
# シンプルな変換
superbook-pdf convert input.pdf -o output/
# 高品質変換 (AI超解像 + カラー補正 + オフセット調整)
superbook-pdf convert input.pdf -o output/ --advanced
# OCR付き高品質変換
superbook-pdf convert input.pdf -o output/ --advanced --ocr
# GPUを使わない場合
superbook-pdf convert input.pdf -o output/ --no-gpusuperbook-pdf serve --port 8080ブラウザで http://localhost:8080 を開いてください。
superbook-pdf <COMMAND>
Commands:
convert PDFを変換する
serve Web UIを起動する
reprocess 失敗したページを再処理する
info システム情報を表示する
cache-info キャッシュ情報を表示する
よく使うオプションをまとめました:
| オプション | 説明 |
|---|---|
-o, --output <DIR> |
出力先ディレクトリ (デフォルト: ./output) |
--advanced |
高品質処理を有効化 (おすすめ) |
--ocr |
日本語OCRを有効化 |
--no-gpu |
GPUを使わない |
--no-upscale |
AI超解像をスキップ |
--no-deskew |
傾き補正をスキップ |
--dpi <N> |
出力DPI (デフォルト: 300) |
--max-pages <N> |
処理するページ数を制限 (テスト用) |
-v, -vv, -vvv |
ログの詳細度を上げる |
--dry-run |
実際には処理せず、実行計画を表示 |
全オプションは superbook-pdf convert --help で確認できます。
| オプション | 説明 |
|---|---|
-p, --port <PORT> |
ポート番号 (デフォルト: 8080) |
-b, --bind <ADDR> |
バインドアドレス (デフォルト: 127.0.0.1) |
--upload-limit <MB> |
アップロード上限 (デフォルト: 500MB) |
- PDF画像抽出 - pdftoppm で 300 DPI 抽出
- マージントリム - 0.5% の余白を除去
- AI超解像 - RealESRGAN で 2x アップスケール
- 傾き補正 - 大津二値化 + Hough変換
- カラー補正 - 紙色の白化 (--advanced)
- PDF生成 - メタデータ同期
- OCR - YomiToku (--ocr)
| 問題 | 解決策 |
|---|---|
pdftoppm: command not found |
sudo apt install poppler-utils |
| RealESRGAN が動かない | SUPERBOOK_VENV 環境変数を設定してください |
| GPU が使用されない | PyTorchのCUDA版をインストール: pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 |
| メモリ不足 | --max-pages 10 で分割処理するか、--chunk-size 5 でチャンク処理 |
AGPL v3.0 - LICENSE
- 登 大遊 (Daiyuu Nobori) 様 - オリジナル実装
- RealESRGAN - AI超解像
- YomiToku - 日本語OCR
このプロジェクトの開発には、AIエージェントツールを活用しています:
- claude-code-aida - Claude Code用AIDAプラグイン
- AIDA - マルチエージェント開発フレームワーク (現在メンテナンス中)
これらのツールにより、TDD (テスト駆動開発) に基づいた品質の高いコード生成と、効率的な開発サイクルを実現しています。