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。
一个用来试用 AST-1320/Krea-2-Turbo-Diffusers 模型的小型 Gradio 沙盒,从名称看它是 Diffusers 打包的。README 没有描述,请阅读 app.py 了解它做什么。
Krea Sandbox 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 AST-1320/Krea-sandbox --repo-type space --local-dir Krea-sandbox cd Krea-sandbox
Krea Sandbox 是托管在 Hugging Face Spaces 上的一个小型 Gradio 应用。它写明了一个模型 AST-1320/Krea-2-Turbo-Diffusers,从名称看这个模型是为 Diffusers 库打包的。README 只有 Hugging Face 的默认文字,所以这个页面依据的是文件列表,要确认它做什么就看 app.py。
想通过浏览器试用该模型的人,以及想读一个小型 Gradio 封装的开发者,会从中得到最多。下面几行是根据名称和文件做的判断,不是作者的说法。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 设计 | 设计师和艺术家 | 通过界面试用模型,前提是它像名称暗示的那样生成图片 | 输入一句简短的提示词,看看结果 |
| 软件 | 开发者 | 读 app.py 和 requirements.txt,看 Gradio 应用如何封装模型 | 检查模型是怎么加载的 |
| 教育 | 学生 | 把这个小型 Space 当作托管模型演示的范例 | 下载文件夹并运行 python app.py |
如果你需要有文档的功能或有说明的模型,可以跳过它,因为来源里两者都没有。
你可以在浏览器标签页中使用它,也可以在自己的电脑上运行一份副本。
| 用途 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 在线试用模型 | 任何有浏览器的人 | 界面提供的内容,README 没有描述 |
| 运行本地副本 | 有 Python 3.12 的开发者 | 在自己机器上运行的同一个应用 |
| 阅读代码 | 学习者 | app.py 和 requirements.txt 可供研究 |
在线使用什么都不用装。本地副本需要 Python 3.12 和列出的软件包。
pip install -U huggingface_hub hf download AST-1320/Krea-sandbox --repo-type space --local-dir Krea-sandbox cd Krea-sandbox pip install gradio==6.31.0 pip install -r requirements.txt python app.py
打开 Space 页面,使用你在那里看到的界面。有本地副本时,运行应用文件,使用它启动的界面。来源没有给出其他命令或工具。
python app.py
打开 Space,给界面输入一句简短的文字提示词,比如对一个场景的描述。如果模型像名称暗示的那样生成图片,就会返回一张图。README 没有确认输入和输出。
打开 Space,试一句简短的提示词,看看界面做什么。如果界面上没有任何说明,就读 app.py,它在仓库顶层,紧挨着 requirements.txt。
如果你熟悉这个领域,模型的名称暗示这是带 Turbo 变体的 Diffusers 版本,但记录里没有说明它的大小、速度或输出。这个 Space 本身在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上运行,记录也没有给出本地运行所需的数字。
一个用来试用 AST-1320/Krea-2-Turbo-Diffusers 模型的小型 Gradio 沙盒,从名称看它是 Diffusers 打包的。README 没有描述,请阅读 app.py 了解它做什么。
由 AST-1320 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:Krea Sandbox 是托管在 Hugging Face Spaces 上的一个小型 Gradio 应用。它写明了一个模型 AST-1320/Krea-2-Turbo-Diffusers,从名称看这个模型是为 Diffusers 库打包的。README 只有 Hugging Face 的默认文字,所以这个页面依据的是文件列表,要确认它做什么就看 app.py。
适合谁:想通过浏览器试用该模型的人,以及想读一个小型 Gradio 封装的开发者,会从中得到最多。下面几行是根据名称和文件做的判断,不是作者的说法。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
设计 | 设计师和艺术家 | 通过界面试用模型,前提是它像名称暗示的那样生成图片 | 输入一句简短的提示词,看看结果
软件 | 开发者 | 读 app.py 和 requirements.txt,看 Gradio 应用如何封装模型 | 检查模型是怎么加载的
教育 | 学生 | 把这个小型 Space 当作托管模型演示的范例 | 下载文件夹并运行 python app.py
如果你需要有文档的功能或有说明的模型,可以跳过它,因为来源里两者都没有。
用在哪里:你可以在浏览器标签页中使用它,也可以在自己的电脑上运行一份副本。
用途 | 适合谁 | 得到什么
在线试用模型 | 任何有浏览器的人 | 界面提供的内容,README 没有描述
运行本地副本 | 有 Python 3.12 的开发者 | 在自己机器上运行的同一个应用
阅读代码 | 学习者 | app.py 和 requirements.txt 可供研究
如何设置:在线使用什么都不用装。本地副本需要 Python 3.12 和列出的软件包。
pip install -U huggingface_hub
hf download AST-1320/Krea-sandbox --repo-type space --local-dir Krea-sandbox
cd Krea-sandbox
pip install gradio==6.31.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:打开 Space 页面,使用你在那里看到的界面。有本地副本时,运行应用文件,使用它启动的界面。来源没有给出其他命令或工具。
python app.py
示例:打开 Space,给界面输入一句简短的文字提示词,比如对一个场景的描述。如果模型像名称暗示的那样生成图片,就会返回一张图。README 没有确认输入和输出。
新手与专家:打开 Space,试一句简短的提示词,看看界面做什么。如果界面上没有任何说明,就读 app.py,它在仓库顶层,紧挨着 requirements.txt。
如果你熟悉这个领域,模型的名称暗示这是带 Turbo 变体的 Diffusers 版本,但记录里没有说明它的大小、速度或输出。这个 Space 本身在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上运行,记录也没有给出本地运行所需的数字。
你打开 Space 或运行 python app.py
Gradio 从 app.py 启动界面
你发送一句提示词
应用使用写明的模型
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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