multilingual translation (using MarianMT) to English and prompt enhancement (using Ollama)

[Marksusu]

一个多月前，我在如下帖子里学到了有关翻译功能的使用技巧，
Optimized the prompt word module of the plugin #867
这个替换节点的方式让我着迷（感谢 @Drakosha405(https://github.com/Drakosha405) 提供这么好玩的方法）。
后来，我跟 AI 合作，制作了一个可以利用本地模型来翻译提示词的节点。
昨天，我又在此节点中更新了使用 Ollama 优化提示词的功能。

代码都是 AI 写的，我对编程是几乎是不懂的，偶得此开发体验，真是从前都不敢想象的。
〔我的母语是汉语，书写时使用简体中文，不过繁体、正体差不多都能看懂，会一点英文和零星几句泰语，欢迎交流～〕
欢迎大家试用，提出宝贵建议！
MTCLIPEncode

◉ 若想在 Krita AI Diffusion 中使用本节点

就要修改 pykrita/ai_diffusion 目录下的 comfy_workflow.py 文件（同时，安装本节点也是必须的，要不然呢……；），

在 comfy_workflow.py 文件里，找到如下这行代码：

return self.add("CLIPTextEncode", 1, clip=clip, text=text)

改为：

#        return self.add("CLIPTextEncode", 1, clip=clip, text=text)
        return self.add("MTCLIPEncode", 1, clip=clip, text=text, checkpoint="opus-mt-zh-en", ollama_url="http://127.0.0.1:11434", ollama_model="mistral-nemo:latest")
# "opus-mt-zh-en"，是中译英的模型，如果你用的是泰语，应该就是 "opus-mt-th-en"，
#     这个翻译模型的名字，一定、务必……要以 [huggingface](https://huggingface.co/Helsinki-NLP) 上查询的结果为准；
# "http://127.0.0.1:11434"，是 Ollama 的默认端口；
# "mistral-nemo:latest"，是 Ollama 模型的名字，
#     注意：有些模型会返回空信息，这里需要逐个测试才能得到满意的结果。

如上方法最初的来源，请详见这里： Optimized the prompt word module of the plugin