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不知道大家有没有过这种经历。
课上、会议里、灵感来了的时候,随手在纸上记下来的东西,永远是最顺的。
但一旦你想整理、搜索、复用这些笔记麻烦就来了。
- • 用 OCR 转文本?字是出来了,但笔迹、重点、结构全没了
直到我最近在 GitHub 看到 Google 开源的 InkSight,才认识到还有“手写数字化”的途径。
它通过强大的 AI 模型,能够将任何手写照片直接转换为数字墨迹。
这意味着,你在一张皱皱巴巴的餐巾纸上写的草稿,经过 InkSight 处理后,可以变成 SVG 或其他矢量格式。
你可以像在 iPad 的 GoodNotes 里一样,擦除某个写错的字、改变笔迹颜色、甚至重新排列段落,而这一切,原本只是你手机拍的一张照片!
InkSight 不只是 OCR,不是「识别你写了什么」,而是「还原你是怎么写的」。
这也是它和传统 OCR 本质上的区别。
主要功能
- • 离线转在线:将照片中的离线手写文字转换为在线手写文字
- • 支持编辑搜索:转换为数字墨迹后,支持编辑和搜索
- • 全新的输出格式:矢量笔迹(SVG + 墨水轨迹)
技术实现
InkSight 的核心在于一个很巧妙的训练思路:「阅读 + 书写」双重训练。
它不是只训练模型「看字」,而是同时训练:
底层架构是:
这让它具备一个非常罕见的能力:从结果,反推过程。
快速入手
可体验 InkSight 在 Hugging Face Space 上的在线演示。
HF在线Demo: https://huggingface.co/spaces/Derendering/Model-Output-Playground
也可在本地使用 uv 进行部署:
# Install uv if you haven't already curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Clone and set up the project git clone https://github.com/google-research/inksight.git cd inksight uv sync
对于开发或自定义推理,请在本地运行 Gradio playground:
git clone https://huggingface.co/spaces/Derendering/Model-Output-Playground cd Model-Output-Playground pip install -r requirements.txt python app.py
示例效果
写在最后
InkSight 支持多语言、能处理不同书写风格、不怕复杂背景/拍歪/光线不均,并且提供两种模式:
这对真实世界的手写场景非常重要。
更重要的是 InkSight 的输出结果是可编辑、可搜索的矢量笔迹数据。
意味着你可以导入笔记应用、做长期知识管理、把纸质笔记纳入你的数字体系。
从此,拍照不再是终点,而是入口。
GitHub:https://github.com/google-research/inksight
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