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。
围绕 Tongyi-MAI 的 Z-Image 模型搭建的 Gradio 应用,在浏览器里就能试用,不用安装任何东西。适合想测试这个模型或阅读应用代码的人。
Z Image 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 Tongyi-MAI/Z-Image --repo-type space --local-dir Z-Image cd Z-Image
这个 Space 是围绕 Tongyi-MAI 的 Z-Image 模型搭建的 Gradio 应用。它的记录里还列出了第二个模型仓库 zerogpu-aoti/Z-Image。你在浏览器里打开就能用,它跑在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上。
想不安装任何东西就试用 Z-Image 模型的人,以及想先读一个小型 Gradio 应用再做自己应用的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 设计 | 设计师 | 在选定工具前,先用一个简单想法试试这个模型 | 打开页面,看看模型给出什么 |
| 软件 | 开发者 | 阅读 Gradio 应用的结构 | 浏览 app.py、pe.py 和 prompt_check.py |
| 研究 | AI 爱好者 | 在浏览器里测试 Tongyi-MAI 的模型 | 在页面上花几分钟,记下它能做什么 |
如果你想要一个成品,可以跳过它,因为来源只给出了这个 Space 和本地副本。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 在线试用模型 | 对 Z-Image 好奇的人 | 页面对你输入的内容给出的结果 |
| 阅读代码 | 开发者 | 了解应用和辅助文件如何配合 |
pip install -U huggingface_hub hf download Tongyi-MAI/Z-Image --repo-type space --local-dir Z-Image cd Z-Image pip install gradio==6.0.1 pip install -r requirements.txt
打开这个 Space 的页面,使用页面上显示的控件。在自己的电脑上,先启动应用,再在浏览器里打开它提供的页面。
python app.py
| Tool | What it does |
|---|---|
| python app.py | 在你自己的电脑上启动应用 |
你用 python 命令启动应用,打开它提供的页面,在那里试用模型。你看到的结果取决于 Z-Image 模型和你输入的内容。
如果你是新手,先打开这个 Space 的页面,在里面试一件小事。先看看返回了什么,再改别的。
这个仓库不大,主文件是 app.py,旁边有 pe.py、prompt_check.py 和一个图片文件。在 Hugging Face 上,这个 Space 跑在 zero-a10g 硬件上。来源没有说本地副本需要什么硬件,所以下载模型之前请先确认。
围绕 Tongyi-MAI 的 Z-Image 模型搭建的 Gradio 应用,在浏览器里就能试用,不用安装任何东西。适合想测试这个模型或阅读应用代码的人。
由 Tongyi-MAI 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 是围绕 Tongyi-MAI 的 Z-Image 模型搭建的 Gradio 应用。它的记录里还列出了第二个模型仓库 zerogpu-aoti/Z-Image。你在浏览器里打开就能用,它跑在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上。
适合谁:想不安装任何东西就试用 Z-Image 模型的人,以及想先读一个小型 Gradio 应用再做自己应用的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
设计 | 设计师 | 在选定工具前,先用一个简单想法试试这个模型 | 打开页面,看看模型给出什么
软件 | 开发者 | 阅读 Gradio 应用的结构 | 浏览 app.py、pe.py 和 prompt_check.py
研究 | AI 爱好者 | 在浏览器里测试 Tongyi-MAI 的模型 | 在页面上花几分钟,记下它能做什么
如果你想要一个成品,可以跳过它,因为来源只给出了这个 Space 和本地副本。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
在线试用模型 | 对 Z-Image 好奇的人 | 页面对你输入的内容给出的结果
阅读代码 | 开发者 | 了解应用和辅助文件如何配合
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download Tongyi-MAI/Z-Image --repo-type space --local-dir Z-Image
cd Z-Image
pip install gradio==6.0.1
pip install -r requirements.txt
如何使用:打开这个 Space 的页面,使用页面上显示的控件。在自己的电脑上,先启动应用,再在浏览器里打开它提供的页面。
python app.py
Tool | What it does
python app.py | 在你自己的电脑上启动应用
示例:你用 python 命令启动应用,打开它提供的页面,在那里试用模型。你看到的结果取决于 Z-Image 模型和你输入的内容。
新手与专家:如果你是新手,先打开这个 Space 的页面,在里面试一件小事。先看看返回了什么,再改别的。
这个仓库不大,主文件是 app.py,旁边有 pe.py、prompt_check.py 和一个图片文件。在 Hugging Face 上,这个 Space 跑在 zero-a10g 硬件上。来源没有说本地副本需要什么硬件,所以下载模型之前请先确认。
打开 Space 或运行 python app.py
使用页面上显示的内容
应用调用 Z-Image 模型
结果显示在页面上
注意事项:
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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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。
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