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。
在 Hugging Face 的 GPU 上运行一个基于 LGM 模型和多个多视图扩散模型的小型 Gradio 演示。适合关注三维生成研究、想试用或阅读代码的人。
LGM-Mini 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 dylanebert/LGM-mini --repo-type space --local-dir LGM-mini cd LGM-mini
LGM-Mini 是一个 Gradio 演示,列出四个模型 ashawkey/LGM、dylanebert/LGM、dylanebert/imagedream 和 dylanebert/multi-view-diffusion,以及一个名为 iso3d 的数据集。这个 Space 没有自己的说明。从这些名字看,它处理的是由图片生成的三维内容。它运行在 Hugging Face 的 zero-a10g GPU 配置上,仓库有五个文件。
适合关注三维生成研究、想试用演示的人,也适合想读一个把多个模型接起来的短应用的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| AI 研究 | 研究者和学生 | 不用安装就能试用多视图模型的演示 | 学生打开 Space,运行演示。 |
| 图形 | 三维艺术家 | 看看模型能用一张图片做出什么 | 艺术家用一张单个物体的图片试试演示。 |
| 软件 | 开发者 | 阅读一个用了多个模型的短应用 | 开发者打开 app.py,看它加载了哪些模型。 |
如果你需要一个输出明确、有文档的工具,可以跳过它,因为这个 Space 没有说明它返回什么。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 在线试用演示 | 任何人 | 在 Hugging Face 的 GPU 上运行的 Gradio 页面 |
| 本地运行 | 开发者 | 在你自己电脑上的同一个应用,前提是它能跑这些模型 |
| 阅读代码 | 学习者 | 一个加载所列模型的短 app.py |
pip install -U huggingface_hub hf download dylanebert/LGM-mini --repo-type space --local-dir LGM-mini cd LGM-mini pip install gradio==5.49.1 pip install -r requirements.txt python app.py
打开 Space 页面,或者用下面的命令在本地启动应用。然后使用打开的 Gradio 页面。
python app.py
| Tool | What it does |
|---|---|
| app.py | 主文件,负责启动 Gradio 应用 |
| requirements.txt | 列出应用需要的 Python 包 |
你运行下载命令,然后运行 python app.py。Gradio 页面会在浏览器里打开,你用自己选的一张图片来试。
如果你是新手,打开 Space 页面,用一张简单的图片试试。要了解各个控件做什么,需要读页面本身。
如果你熟悉这个领域,模型列表把 LGM 和 ImageDream 以及一个多视图扩散模型放在一起,这符合从图片到多个视角再到三维的流程。这是对名字的解读,不是来源里的说明。
在 Hugging Face 的 GPU 上运行一个基于 LGM 模型和多个多视图扩散模型的小型 Gradio 演示。适合关注三维生成研究、想试用或阅读代码的人。
由 dylanebert 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:LGM-Mini 是一个 Gradio 演示,列出四个模型 ashawkey/LGM、dylanebert/LGM、dylanebert/imagedream 和 dylanebert/multi-view-diffusion,以及一个名为 iso3d 的数据集。这个 Space 没有自己的说明。从这些名字看,它处理的是由图片生成的三维内容。它运行在 Hugging Face 的 zero-a10g GPU 配置上,仓库有五个文件。
适合谁:适合关注三维生成研究、想试用演示的人,也适合想读一个把多个模型接起来的短应用的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
AI 研究 | 研究者和学生 | 不用安装就能试用多视图模型的演示 | 学生打开 Space,运行演示。
图形 | 三维艺术家 | 看看模型能用一张图片做出什么 | 艺术家用一张单个物体的图片试试演示。
软件 | 开发者 | 阅读一个用了多个模型的短应用 | 开发者打开 app.py,看它加载了哪些模型。
如果你需要一个输出明确、有文档的工具,可以跳过它,因为这个 Space 没有说明它返回什么。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
在线试用演示 | 任何人 | 在 Hugging Face 的 GPU 上运行的 Gradio 页面
本地运行 | 开发者 | 在你自己电脑上的同一个应用,前提是它能跑这些模型
阅读代码 | 学习者 | 一个加载所列模型的短 app.py
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download dylanebert/LGM-mini --repo-type space --local-dir LGM-mini
cd LGM-mini
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:打开 Space 页面,或者用下面的命令在本地启动应用。然后使用打开的 Gradio 页面。
python app.py
Tool | What it does
app.py | 主文件,负责启动 Gradio 应用
requirements.txt | 列出应用需要的 Python 包
示例:你运行下载命令,然后运行 python app.py。Gradio 页面会在浏览器里打开,你用自己选的一张图片来试。
新手与专家:如果你是新手,打开 Space 页面,用一张简单的图片试试。要了解各个控件做什么,需要读页面本身。
如果你熟悉这个领域,模型列表把 LGM 和 ImageDream 以及一个多视图扩散模型放在一起,这符合从图片到多个视角再到三维的流程。这是对名字的解读,不是来源里的说明。
打开 Space 或运行 app.py
给页面一个输入
所列模型在 GPU 上运行
页面显示结果
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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