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20M小模型的数学公式OCR,复杂公式截图秒转LaTeX代码!

发布日期:2025-11-19 07:29:49 浏览次数: 1547
作者:开源星探

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20M小模型Texo轻松实现数学公式OCR,准确高效还能浏览器直跑,科研写作必备神器!

核心内容:
1. Texo模型的四大核心优势:轻量、高精度、浏览器直跑、易部署
2. 20M小模型突破性表现的技术原理分析
3. 数学公式OCR的三大典型应用场景

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 

对于常写文档、做数学研究、准备学术论文的同学来说,数学公式 LaTeX 化几乎是绕不开的痛点。

不过最近我发现了一个非常轻量、却非常强大的开源数学公式 OCR 模型 — Texo

一个只有 20M 参数的小模型,识别准确度却能达到 BLEU 0.85+,关键是还能直接在浏览器中运行,零成本在线使用。

对于一个 OCR 公式识别模型来说,这是相当夸张的表现。

核心亮点

  • • 极速推理:模型仅 20M 参数,推理极快。
  • • 识别精度高:识别精度媲美百兆级模型,输出 LaTeX 几乎无需二次修改。
  • • 直接运行:支持浏览器直接运行,无需后端服务器。
  • • 本地部署:支持本地部署及多种运行方式。

快速入手

Texo上手零门槛,浏览器直用或本地部署。

官方直接上线有 Demo 版本,可以直接在浏览输入以下地址使用,上传图片即可。

https://texocr.netlify.app/ocr

配置环境

git clone https://github.com/alephpi/Texo
uv sync

下载模型

# model only
python scripts/python/hf_hub.py pull

为什么 20M 模型能做到这么强?

按经验来说,OCR + 数学公式解析是一项非常复杂的任务:

  • • 公式符号多
  • • 结构嵌套深
  • • 上下标位置重要
  • • 语义依赖长距离

理论上,小模型很难完成,但 Texo 居然做到了。

原因大概包含以下几点:

  • • 任务本身是结构化的,不是完全自由文本。不像自然语言,公式的组合方式是有限的。
  • • 训练数据高质量、结构明确。数学 OCR 有大量高质量的 LaTeX 渲染数据可用。
  • • 针对公式任务优化的 Transformer 结构。
  • • 符号密集型任务对模型鲁棒性要求更低

总之,Texo 的强大不是偶然,而是合理的技术路线 + 轻量化设计的优势结合。

实际使用场景

  • • 写论文(LaTeX):PDF 里的公式截图 → Texo → LaTeX → 直接粘贴。
  • • 做课堂笔记:把书本、PDF、黑板、老师投影的内容快速转为LaTeX。
  • • 开发者:想给自己的应用加入公式识别

写在最后

如果你经常与数学公式、LaTeX 打交道,那么你真的应该收藏 Texo。

它的优势非常明显:不仅轻量、准确度高、浏览器直跑,还开源、易集成。

真正把高难度的数学公式 OCR 技术拉到了大众可用的层级。

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