humanizer

humanizer

把 AI 写的中英文草稿改写得像真人写的，数字、日期、人名和引语保持原样，还可以把选中的段落一字不改地锁住。

由 jialinyyzz 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。

简介

它是什么：humanizer 是 jialinyyzz 发布在 Hugging Face Space 上的一个 Gradio 应用。它运行一个 12B 模型，把 AI 写的草稿改写成读起来像真人写的文字，草稿可以是邮件、文章、报告或论坛帖子，中英文都行。这个模型经过训练，数字、日期、人名和引语保持原样，也不会自己添加内容。

适合谁：适合先用 AI 起草、又想让文字更自然却不改动其中事实的人。写作者、办公室职员和用中英文工作的开发者都在其列。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
商务 | 办公室职员 | 在发出之前，改写一封 AI 写的邮件或报告 | 把一份生硬的进度通报改顺，日期保持不变
出版 | 论坛和博客作者 | 用中文或英文改写一篇帖子草稿 | 把一篇平淡的 AI 帖子改成听起来自然的文字
软件开发 | 开发者 | 从脚本里把草稿发给 /humanize API | 用 Python 客户端逐个处理几篇草稿

如果你需要从零开始写文字，或者需要核实内容真假，可以跳过它，因为它只改写你带来的草稿。

用在哪里：humanizer 可以在这些地方使用。

• 网页浏览器：Hugging Face 上的 Space 在 ZeroGPU 上运行这个模型
• 桌面应用：支持 Apple 芯片的 macOS 和 Windows，从 Space 页面可以找到链接
• 命令行：hz 工具，另有 llama.cpp、MLX、transformers 和 vLLM 的步骤
• Python 脚本：通过 gradio_client 调用 /humanize API

用途 | 谁用 | 能得到什么
改写草稿 | 手上有 AI 文字的任何人 | 保留事实的改写结果，外加复制率和一份丢失数字的清单
保护段落 | 对措辞有精确要求的写作者 | 选中的段落在改写后一字不差地保留
导入文件 | 有 .docx 或 PDF 的人 | 文件里的文字，最大 10 MB，载入到草稿里
调用 API | 开发者 | 来自 /humanize 接口的改写结果

如何设置：在线使用只需要一个浏览器。想放一份本地副本，要先准备几样东西。

• 一个网页浏览器，用于在线 Space
• Windows、macOS 或 Linux 上的 Python，用于本地副本
• requirements.txt 里列出的 Python 包

1. 如果你只想在线使用，打开它在 Hugging Face 上的 Space 页面。
2. 想要本地副本的话，先用 pip 安装 Hugging Face hub 库。
3. 把这个 Space 的文件下载到名为 humanizer 的文件夹里。
4. 进入这个文件夹。
5. 安装 Space 使用的那个版本的 Gradio。
6. 安装 requirements.txt 里列出的包。
7. 用 Python 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download jialinyyzz/humanizer --repo-type space --local-dir humanizer
cd humanizer
pip install gradio==6.29.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：在线使用时，打开 Space 页面，放入你的草稿，或者导入一个 .docx 或 PDF 文件，然后运行改写。想保护某个段落，先选中它，再点 Create fact。有了本地副本，就在它的文件夹里用下面的命令启动应用。

python app.py

开发者可以用 gradio_client 在 Python 里调用改写，用下面这一行。

Client("jialinyyzz/humanizer").predict(draft, api_name="/humanize")

工具 | 作用
Create fact | 把选中的段落换成一个占位符，让模型原样抄过去，从而一字不改地保留这段文字
Import | 从最大 10 MB 的 .docx 或 PDF 文件里取出文字，取完马上丢弃这个文件
/humanize API | 每次调用改写一个最多 700 词的部分，并返回复制率和缺失的数字
python app.py | 从主文件启动 Gradio 应用

示例：你粘贴一封 AI 写的邮件，里面有一个日期和一个人名，把两处都选中，再点 Create fact。页面返回一份更自然的改写，这两段保持不变。如果某一部分丢掉了受保护的段落，页面会把这一部分重做，最多 3 次，不会把改动过的版本展示给你。

新手与专家：如果你是新手，先在线上的 Space 里粘贴一封简短的邮件，把改写结果和原文放在一起看。发出任何东西之前，先核对数字、日期和人名。

如果你熟悉这个领域，Space 在 ZeroGPU 上运行这个模型的 bf16 权重。一次运行的上限大约是英文 2,100 个单词，或者中文 3,600 个字符。超过 700 词或 1,200 个字符的长文本会在段落分隔处切开，每一块依次改写。如果 GPU 中途停下，已经完成的部分仍然留在屏幕上，并附一条说明。如果模型用中文回复了一篇英文草稿，页面会自己重新采样这一部分。

你放入草稿并标出要保留的段落
长文本在段落分隔处切开
模型逐个改写每一部分
丢了保留段落的部分会重做
你阅读结果

注意事项：它改写的是你给它的文字，所以结果仍然需要你自己读一遍。

• Accuracy: 发出之前先核对改写结果，主要是数字、日期和人名，还有每一个论断的方向是否还一样
• Chinese: 在作者自己的检查里它比英文弱，204 篇改写中有 149 篇没有事实问题
• Privacy: Space 会匿名保存提交的文字和改写结果，放进一个私有数据集里用来改进模型，也不会分享给第三方
• Filter: 邮箱、电话、链接、银行卡号、IP 地址和证件号码会通过规则匹配被替换成占位符，所以用文字写出来的人名认不出来
• Removal: 你可以在 Space 的 Community 标签页里请求删除你的文字，写明大概日期和其中一小段话
• Hardware: Hugging Face 上的 zero-a10g
• Size: 仓库里有 20 个文件
• License: apache-2
• Cost to run: 没有提到
• Data it reaches: 你提交的文字，按上面所说保存，还有导入的文件，文字读完就会删除
• Not for: 你不想被保存的文字，除非你在自己的电脑上运行这个模型

Title: 210 篇英文评测草稿中被判为 AI 的篇数
最新版本: 11 篇
上一版本: 26 篇

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：51
• 构建方式：gradio
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/jialinyyzz/humanizer
• 文件：https://huggingface.co/spaces/jialinyyzz/humanizer/tree/main

试用

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。