anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
展示 TIPO 模型与图像模型、标签模型一起工作的演示,是一个能在浏览器里运行的 Gradio 应用。适合想试用它或想读读各部分如何接在一起的人。
TIPO DEMO 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download KBlueLeaf/TIPO-DEMO --repo-type space --local-dir TIPO-DEMO cd TIPO-DEMO
这个 Space 是 TIPO 的 Gradio 演示,TIPO 是 KBlueLeaf 的一个小模型。它还列出了一个叫 DanTagGen 的标签生成器,以及两个从名字看是 XL 图像模型的模型,Kohaku-XL-Zeta 和 Illustrious-xl。来源没有任何说明,所以各部分如何配合并没有写明。
它适合想在浏览器里试用 TIPO 模型的人,也适合想读一个演示如何把几个模型接在一起的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 设计 | 插画师 | 把这个模型当作图像工作流的一部分来试用 | 打开这个 Space,把一个简短的想法交给它 |
| 机器学习 | 爱好者 | 比较演示里的模型和设置 | 把同一个输入试两次,再比较结果 |
| 软件 | 开发者 | 阅读 Gradio 应用如何组合多个模型 | 打开 app.py 和 diff.py,跟着流程读 |
如果你打算商用,或想分享修改过的版本,可以跳过它,因为这里列出的许可证只允许非商业用途,且禁止衍生作品。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 试用演示 | 任何好奇的人 | 应用针对你的输入返回的内容 |
| 阅读代码 | 开发者 | 一个带有 app.py、app-local.py、diff.py 和 meta.py 的小型仓库 |
| 查看许可证 | 想复用它的人 | 对条款允许什么有一个清楚的了解 |
在线版本什么都不用准备。要在自己的电脑上运行副本,你需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub hf download KBlueLeaf/TIPO-DEMO --repo-type space --local-dir TIPO-DEMO cd TIPO-DEMO pip install gradio==6.14.0 pip install -r requirements.txt python app.py
在线使用时,打开这个 Space 的页面,用它显示的控件。在自己的电脑上,用下面的命令启动应用,再使用它打开的页面。来源没有描述控件,所以请照着标签操作。
python app.py
你打开这个 Space,在页面显示的输入框里输入一个简短的想法并运行。这个 Space 会返回它的结果,供你阅读或查看。来源没有给出示例输入或输出。
如果你是新手,就在线打开这个 Space,先试一个简短的输入。每次只改一个词,看看应用对什么有反应。
如果你熟悉这个领域,仓库里还有第二个入口文件 app-local.py,来源没有说明它的作用。这个 Space 运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上,并在它的模型里列出了 TIPO 的一个 500M 微调版本。
来源很简短,所以没有描述功能和限制。
展示 TIPO 模型与图像模型、标签模型一起工作的演示,是一个能在浏览器里运行的 Gradio 应用。适合想试用它或想读读各部分如何接在一起的人。
由 KBlueLeaf 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:这个 Space 是 TIPO 的 Gradio 演示,TIPO 是 KBlueLeaf 的一个小模型。它还列出了一个叫 DanTagGen 的标签生成器,以及两个从名字看是 XL 图像模型的模型,Kohaku-XL-Zeta 和 Illustrious-xl。来源没有任何说明,所以各部分如何配合并没有写明。
适合谁:它适合想在浏览器里试用 TIPO 模型的人,也适合想读一个演示如何把几个模型接在一起的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
设计 | 插画师 | 把这个模型当作图像工作流的一部分来试用 | 打开这个 Space,把一个简短的想法交给它
机器学习 | 爱好者 | 比较演示里的模型和设置 | 把同一个输入试两次,再比较结果
软件 | 开发者 | 阅读 Gradio 应用如何组合多个模型 | 打开 app.py 和 diff.py,跟着流程读
如果你打算商用,或想分享修改过的版本,可以跳过它,因为这里列出的许可证只允许非商业用途,且禁止衍生作品。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
试用演示 | 任何好奇的人 | 应用针对你的输入返回的内容
阅读代码 | 开发者 | 一个带有 app.py、app-local.py、diff.py 和 meta.py 的小型仓库
查看许可证 | 想复用它的人 | 对条款允许什么有一个清楚的了解
如何设置:在线版本什么都不用准备。要在自己的电脑上运行副本,你需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub
hf download KBlueLeaf/TIPO-DEMO --repo-type space --local-dir TIPO-DEMO
cd TIPO-DEMO
pip install gradio==6.14.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:在线使用时,打开这个 Space 的页面,用它显示的控件。在自己的电脑上,用下面的命令启动应用,再使用它打开的页面。来源没有描述控件,所以请照着标签操作。
python app.py
示例:你打开这个 Space,在页面显示的输入框里输入一个简短的想法并运行。这个 Space 会返回它的结果,供你阅读或查看。来源没有给出示例输入或输出。
新手与专家:如果你是新手,就在线打开这个 Space,先试一个简短的输入。每次只改一个词,看看应用对什么有反应。
如果你熟悉这个领域,仓库里还有第二个入口文件 app-local.py,来源没有说明它的作用。这个 Space 运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上,并在它的模型里列出了 TIPO 的一个 500M 微调版本。
你打开这个 Space 或运行 app.py
你输入一个想法
列出的模型对它做处理
你看到结果
注意事项:来源很简短,所以没有描述功能和限制。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
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| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
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