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。
托管 ProPainter 项目的代码和它的 Gradio 网页演示,附带运行模型和训练模型的脚本。适合想试用演示或了解项目结构的人。
ProPainter 是一款工具包,属于开发类,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 sczhou/ProPainter --repo-type space --local-dir ProPainter cd ProPainter
这个 Space 存放着 ProPainter 项目的代码,以及一个用 Gradio 做的浏览器演示。仓库里有模型代码、推理脚本、训练脚本、配置和权重文件夹,你可以试用演示,也可以研究整个项目。
想先试用项目演示,再在自己电脑上阅读或运行代码的开发者和研究者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 研究 | 机器学习研究者 | 阅读模型、配置和训练脚本 | 并排打开 train.py 和 configs 文件夹 |
| 软件 | 开发者 | 在自己的文件上运行推理脚本 | 下载权重后运行 inference_propainter.py |
| 教育 | 学生 | 研究一个科研项目是如何组织的 | 浏览 core、model 和 utils 文件夹 |
| 产品团队 | 做原型的人 | 在决定使用之前先试一试网页演示 | 打开 Space 页面,用一个示例输入测试 |
如果你只想要一个成品的消费级应用,托管的演示页面比代码仓库更合适。
它可以在两个地方运行。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 试用演示 | 任何好奇的人 | 在浏览器里运行的项目网页 |
| 运行推理 | 开发者 | 推理脚本在自己文件上的输出 |
| 研究代码 | 研究者 | 同一个仓库里的模型、训练和工具代码 |
在线使用什么都不用准备。本地副本需要几样东西。
pip install -U huggingface_hub hf download sczhou/ProPainter --repo-type space --local-dir ProPainter cd ProPainter pip install gradio==6.9.0 pip install -r requirements.txt python web-demos/hugging_face/app.py
打开 Space 页面,使用演示里显示的控件。在本地副本里,运行上面最后一条命令,就能在自己的电脑上得到同样的页面。仓库里还有推理脚本和训练脚本,用于网页之外的工作。
你下载这个 Space,安装依赖并启动网页演示。浏览器里会打开一个 Gradio 页面,你用它的控件在自己的文件上试用这个项目。
先打开 Space 页面,因为不需要安装任何东西。试一个小输入,看看演示返回什么,再去碰代码。
这个仓库是完整的科研项目布局。它有 model 和 core 文件夹、一个 RAFT 文件夹、配置、数据集辅助代码、权重文件夹、训练和推理脚本,以及单独的网页演示入口。网页运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上。
Space 上的 README 只是一个设置指引,所以项目的用途和限制没有在那里说明。
托管 ProPainter 项目的代码和它的 Gradio 网页演示,附带运行模型和训练模型的脚本。适合想试用演示或了解项目结构的人。
由 sczhou 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 存放着 ProPainter 项目的代码,以及一个用 Gradio 做的浏览器演示。仓库里有模型代码、推理脚本、训练脚本、配置和权重文件夹,你可以试用演示,也可以研究整个项目。
适合谁:想先试用项目演示,再在自己电脑上阅读或运行代码的开发者和研究者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
研究 | 机器学习研究者 | 阅读模型、配置和训练脚本 | 并排打开 train.py 和 configs 文件夹
软件 | 开发者 | 在自己的文件上运行推理脚本 | 下载权重后运行 inference_propainter.py
教育 | 学生 | 研究一个科研项目是如何组织的 | 浏览 core、model 和 utils 文件夹
产品团队 | 做原型的人 | 在决定使用之前先试一试网页演示 | 打开 Space 页面,用一个示例输入测试
如果你只想要一个成品的消费级应用,托管的演示页面比代码仓库更合适。
用在哪里:它可以在两个地方运行。
Use case | Who | What they get back
试用演示 | 任何好奇的人 | 在浏览器里运行的项目网页
运行推理 | 开发者 | 推理脚本在自己文件上的输出
研究代码 | 研究者 | 同一个仓库里的模型、训练和工具代码
如何设置:在线使用什么都不用准备。本地副本需要几样东西。
pip install -U huggingface_hub
hf download sczhou/ProPainter --repo-type space --local-dir ProPainter
cd ProPainter
pip install gradio==6.9.0
pip install -r requirements.txt
python web-demos/hugging_face/app.py
如何使用:打开 Space 页面,使用演示里显示的控件。在本地副本里,运行上面最后一条命令,就能在自己的电脑上得到同样的页面。仓库里还有推理脚本和训练脚本,用于网页之外的工作。
示例:你下载这个 Space,安装依赖并启动网页演示。浏览器里会打开一个 Gradio 页面,你用它的控件在自己的文件上试用这个项目。
新手与专家:先打开 Space 页面,因为不需要安装任何东西。试一个小输入,看看演示返回什么,再去碰代码。
这个仓库是完整的科研项目布局。它有 model 和 core 文件夹、一个 RAFT 文件夹、配置、数据集辅助代码、权重文件夹、训练和推理脚本,以及单独的网页演示入口。网页运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上。
你打开演示页面或本地副本
Gradio 应用接收你的输入
项目的模型代码处理它
结果显示在页面里
注意事项:Space 上的 README 只是一个设置指引,所以项目的用途和限制没有在那里说明。
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
同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face Space。
| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|
| ProPainter 本页 | 187 | gradio | apache-2.0 | |
| FLUX.1 [dev]共有 gradio | 9,583 | gradio | mit | |
| InstantID共有 gradio | 3,659 | gradio | apache-2.0 | |
| Chat With Janus-Pro-7B共有 gradio | 2,036 | gradio | mit | |
| PhotoMaker共有 gradio | 1,960 | gradio | apache-2.0 | |
| Z Image Turbo共有 gradio | 1,940 | gradio | apache-2.0 |
Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。
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。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。
ACE-Step · 工具包
用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。
alirezarezvani · 技能
为 Claude Code 和其他编程智能体提供 411 个现成技能,按角色分组,从工程、产品到营销、财务和合规。以插件方式安装。适合开发者和业务团队。
block · 工具包
可自行托管的工作空间,人和 AI 智能体在同样的房间里协作,基于 Nostr 中继,把每个动作记录为签名事件。适合想自己运行中继的团队。
backnotprop · 工具包
把你的 AI 编程智能体的计划、规格和代码改动在浏览器里打开,让你加批注或评论,并把反馈直接发回给智能体。