Nanosaur2-670M
well9472 · 工具包
用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
在浏览器里去掉英文和中文文本中的套话,代码、路径、数字和引文原样保留。适合想要更干净的草稿、又不想上传任何内容的写作者。
AI Text Humanizer 是一款工具包,属于写作类,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。
AI Text Humanizer 是一个小型规则编辑器,用来去掉英文和中文文本里的套话。Fendouai 把它当作个人项目来做。它完全在你的浏览器里运行,没有后端,也不上传任何内容。
代码、网址、文件路径、带单位的数字和引文都会原样保留。它的修改清单是故意做短的。它只删除已知的模板短语,不会重写句子,并且会告诉你改了哪些短语。
它适合想把套话从草稿里去掉、又不想把文字交给某个服务的写作者和编辑。它支持英文和中文,并保持代码和引用的句子不变,所以也适合技术写作。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 内容与营销 | 写作者和编辑 | 在发布之前把草稿里的套话清掉 | 粘贴一段文字,选 Natural,再看被改动的短语清单 |
| 技术写作 | 文档写作者 | 整理夹杂命令、路径和带单位数字的文字 | 含有命令的段落会让命令保持原样 |
| 双语团队 | 写英文和中文的人 | 在同一个地方清理任一语言的草稿 | 选 Concise,中文文本里的强调词也会被去掉 |
| 商务写作 | 写正式文本的人 | 让随意的措辞更偏向正式语气 | 选 Professional,把 "a lot of" 改成 "many" |
如果你想要完整改写或者语言模型,可以跳过它。它两者都不是。
| 用例 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 清理草稿 | 写作者 | 去掉模板短语的文本,以及一份改动清单 |
| 收紧措辞 | 编辑 | Concise 语气还会去掉 highly 和 extremely 这类强调词 |
| 正式语气 | 商务写作者 | Professional 语气会把 "a lot of" 改成 "many",并把随意的中文说法换成正式说法 |
粘贴最多 2,000 个字符,选一种语气,再看修改清单。每种语气都在基础清理之上多加一条规则。
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| Natural | 去掉套话并整理空白,仅此而已 |
| Concise | 先做 Natural 的清理,还会去掉 highly 和 extremely 这类强调词,以及它们的中文对应词 |
| Professional | 还会把 "a lot of" 改成 "many",并把随意的中文说法换成正式说法 |
粘贴一段以套话开头的文字,选 Concise。结果会去掉模板短语和强调词,代码和引文保持原样,并列出它改过的每个短语。
先用 Natural 处理你自己写的一小段文字。把结果和草稿对比,再看修改清单,了解规则抓到了什么。
在底层,它是一份移植到浏览器里的固定规则清单,写在 app.js 中。代码、网址、路径、带单位的数字和引文这些受保护的部分永远不会被编辑。因为它只匹配已知的模板短语,所以其他措辞都不会动。T5 检查点是更重、更独立的一部分,这个页面不会加载它。
在浏览器里去掉英文和中文文本中的套话,代码、路径、数字和引文原样保留。适合想要更干净的草稿、又不想上传任何内容的写作者。
由 fendouai 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:
AI Text Humanizer 是一个小型规则编辑器,用来去掉英文和中文文本里的套话。Fendouai 把它当作个人项目来做。它完全在你的浏览器里运行,没有后端,也不上传任何内容。
代码、网址、文件路径、带单位的数字和引文都会原样保留。它的修改清单是故意做短的。它只删除已知的模板短语,不会重写句子,并且会告诉你改了哪些短语。
适合谁:
它适合想把套话从草稿里去掉、又不想把文字交给某个服务的写作者和编辑。它支持英文和中文,并保持代码和引用的句子不变,所以也适合技术写作。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
内容与营销 | 写作者和编辑 | 在发布之前把草稿里的套话清掉 | 粘贴一段文字,选 Natural,再看被改动的短语清单
技术写作 | 文档写作者 | 整理夹杂命令、路径和带单位数字的文字 | 含有命令的段落会让命令保持原样
双语团队 | 写英文和中文的人 | 在同一个地方清理任一语言的草稿 | 选 Concise,中文文本里的强调词也会被去掉
商务写作 | 写正式文本的人 | 让随意的措辞更偏向正式语气 | 选 Professional,把 "a lot of" 改成 "many"
如果你想要完整改写或者语言模型,可以跳过它。它两者都不是。
用在哪里:
用例 | 适合谁 | 得到什么
清理草稿 | 写作者 | 去掉模板短语的文本,以及一份改动清单
收紧措辞 | 编辑 | Concise 语气还会去掉 highly 和 extremely 这类强调词
正式语气 | 商务写作者 | Professional 语气会把 "a lot of" 改成 "many",并把随意的中文说法换成正式说法
如何使用:
粘贴最多 2,000 个字符,选一种语气,再看修改清单。每种语气都在基础清理之上多加一条规则。
工具 | 作用
Natural | 去掉套话并整理空白,仅此而已
Concise | 先做 Natural 的清理,还会去掉 highly 和 extremely 这类强调词,以及它们的中文对应词
Professional | 还会把 "a lot of" 改成 "many",并把随意的中文说法换成正式说法
示例:
粘贴一段以套话开头的文字,选 Concise。结果会去掉模板短语和强调词,代码和引文保持原样,并列出它改过的每个短语。
新手与专家:
先用 Natural 处理你自己写的一小段文字。把结果和草稿对比,再看修改清单,了解规则抓到了什么。
在底层,它是一份移植到浏览器里的固定规则清单,写在 app.js 中。代码、网址、路径、带单位的数字和引文这些受保护的部分永远不会被编辑。因为它只匹配已知的模板短语,所以其他措辞都不会动。T5 检查点是更重、更独立的一部分,这个页面不会加载它。
粘贴文本,最多 2,000 个字符
保护代码、路径、数字和引文
按所选语气应用固定规则
显示清理后的文本和改动的短语
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 5 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 |
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well9472 · 工具包
用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
Waqf-AI · 工具包
读取图片中的阿拉伯语手写文字并以文本形式返回。这是微调过的 PaddleOCR-VL 模型,适合要把阿拉伯语手写内容数字化的人。
Wan-AI · 工具包
根据文本提示或图像加文字生成视频片段,最高 720P、每秒 24 帧,Diffusers 格式,适合单块消费级 GPU。
vennify · 工具包
用在 JFLEG 数据集上训练的 T5 模型改写英文文本,减少语法错误。由 vennify 制作,适合想在 Python 里加入语法修正步骤的写作者、学生和开发者。
tencent · 工具包
在你自己的设备上用压缩到 1.25 比特的 1.8B 模型进行 33 种语言之间的翻译,GGUF 文件约 440 MB,适用于 llama.cpp。适合给应用加入离线翻译的开发者。
summerAIO · 工具包
用经过微调、采用 Gated DeltaNet 层的 27B 模型,对整本书长度的文字做摘要、问答和续写,支持英语和日语。适合处理长文档的人。