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nougat-latex-base

提升图像到LaTeX代码转化的AI模型

Nougat-LaTeX-based模型通过优化输入分辨率和自适应填充技术,提高了图像到LaTeX代码生成的准确性。该模型微调自facebook/nougat-base,应用于im2latex-100k数据集,解决了原始编码器对方程图像处理不适配的问题。在Wikipedia、arXiv和im2latex-100k数据集的评测中,Nougat-LaTeX-based的token_acc值为0.623850,超越了其他同类模型。适合用于高精度LaTeX代码生成,提供了一种更高效的研究工具。需安装transformers库,建议在本地环境运行以避免API响应被截断。

nougat-base - 神经网络模型实现科学PDF文档到Markdown的智能转换
GithubHuggingfaceNougatPDF转Markdown学术文档开源项目文本解码器模型视觉编码器
nougat-base是一个专门用于将科学PDF文档转换为Markdown格式的神经网络模型。该模型结合了Swin Transformer视觉编码器和mBART文本解码器,只需输入PDF图像像素即可自动生成对应的Markdown内容。这一创新技术为学术文献的数字化处理和分析提供了新的可能性,大大提高了研究人员和开发者的工作效率。
nougat - 神经网络模型用于解析学术PDF文档
GithubNougatOCR技术PDF处理学术文档解析开源项目机器学习
Nougat是一个开源的神经网络模型,专门用于解析学术PDF文档。该模型能够理解LaTeX数学公式和表格,支持单个文件和批量处理。Nougat提供命令行界面和API接口,输出采用轻量级标记语言,与Mathpix Markdown兼容。此外,Nougat还支持数据集生成、模型训练和评估功能。项目托管在GitHub上,可通过pip安装使用。
LaTeX-OCR - 智能数学公式图像转LaTeX代码工具
GithubLaTeX识别pix2tex图像处理开源项目数学公式机器学习
这是一个基于机器学习的系统,可以将数学公式图像转换为相应的LaTeX代码。系统支持命令行工具、图形用户界面、API和Python集成,提供多种使用方式。适用于不同分辨率的图像,自动优化处理以提高识别性能。还包括模型训练指南和数据集生成工具,适用于科研和教育用途。
texify - OCR技术驱动的数学方程图像转LaTeX解决方案
GithubHuggingfaceLaTeXOCRtexify开源项目文字转换方程图像识别模型
作为一个开源项目,Texify为数学公式的数字化提供了创新解决方案。它通过OCR技术将方程图像和文本转换为LaTeX格式,支持多种复杂数学符号和表达式的识别。这一工具在学术研究、教育和科技写作等领域具有广泛应用,能够显著提升数学公式处理的效率。Texify的开源特性也为社区贡献和持续改进提供了机会。
nougat-small - 神经网络驱动的学术PDF到Markdown转换模型
GithubHuggingfaceNougatPDF转Markdown学术文档识别开源项目文本解码器模型视觉编码器
Nougat-small是一个专门用于将学术PDF转换为Markdown格式的开源模型。它结合了Swin Transformer视觉编码器和mBART文本解码器,通过分析PDF图像像素来生成对应的Markdown内容。作为Nougat项目的轻量级版本,该模型旨在提升学术文献处理的效率。它为研究人员提供了一种简化PDF文档转换和分析的工具,有助于提高学术工作流程的效率。
pix2text-mfr - 精确数学公式识别,转换为LaTeX文本
GithubHuggingfaceLaTeXPix2TextTrOCR开源项目数学公式识别模型模型性能
Pix2Text-MFR模型基于TrOCR架构,支持将数学公式图片转化为LaTeX文本,适用于印刷体和手写公式的高效识别。最新版Pix2Text V1.0提升了模型精度,但该模型的使用面仅限于数学公式图片。
texify - 高效OCR模型,图像数学公式到Markdown和LaTeX的转换工具
GithubLaTeXOCRTexify图像转换开源项目机器学习
Texify是一个开源OCR模型,可将含数学公式的图像或PDF转换为Markdown和LaTeX格式。支持块级和内联公式,兼容CPU、GPU和MPS。基于多样化数据集训练,相较其他开源工具准确度更高。提供GUI、命令行和Python API,适用于多种场景。
LaTeX_OCR_PRO - 基于深度学习的多语言数学公式识别系统
AttentionGithubLaTeX_OCR_PROSeq2Seq开源项目数学公式识别机器学习
LaTeX_OCR_PRO是一个开源的数学公式识别项目,结合Seq2Seq、Attention和Beam Search技术,实现了对标准、中文及手写数学公式的高精度识别。项目提供完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程,在多项性能指标上达到业界领先水平。此外,LaTeX_OCR_PRO还支持训练过程和注意力机制的可视化,为相关研究和应用开发提供了有力支持。
rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制
AI绘图GithubICCV 2023Rich-Text-to-ImageStable Diffusion开源项目文本生成图像
Rich-Text-to-Image项目利用富文本格式信息增强文本到图像生成的控制能力。该项目通过字体大小、颜色、样式和脚注等格式实现精确的颜色渲染、局部风格控制和详细区域合成。这种方法支持token显式重新加权,可与Stable Diffusion等主流模型集成,提供更精细的图像生成控制。项目开源了代码实现,并提供在线演示和相关论文,为文本到图像生成领域开辟了新的研究方向。
Text-to-Image - 开源SDXL文本生成图像模型支持自定义训练及API调用
GithubHuggingfaceLoRASDXL图像生成开源项目文生图模型稳定扩散
该项目为基于stable-diffusion-xl-base-1.0的LoRA微调模型,通过madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix进行VAE训练优化。项目提供Hugging Face API接口,开发者可使用Python实现文本到图像的转换功能。模型采用Safetensors格式发布,方便开发者进行集成部署和二次开发
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