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一、关于 texify

Texify是一种OCR模型，它将包含数学的图像或pdf转换为可以由 MathJax 渲染的markdown 和 LaTeX（$$ 和 $ 是分隔符）。它可以在CPU、GPU或MPS上运行。

• github : https://github.com/VikParuchuri/texify
• discord : https://discord.gg//KuZwXNGnfH
• Demo

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Texify可以处理块方程，或与文本混合的方程（内联）。它将转换方程和文本。

与texify最接近的开源比较是Pix2tex 和 nougat，尽管它们是为不同的目的设计的：

• Pix2tex仅适用于块LaTeX方程，并且在文本上出现更多幻觉。
• nougat 设计用于OCR整个页面，并在仅包含数学的小图像上产生更多幻觉。

Pix2tex在 im2latex 上训练，nougat 在arxiv上训练。Texify接受了更多样化的网络数据集的训练，并适用于一系列图像。

请参阅基准测试部分的更多详细信息。

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例子

注意 我在 _ 符号后添加了空格并删除了，因为 Github math formatting is broken。

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检测到的文本

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图像	光学字符识别Markdown
1	1
2	2
3	3

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训练

Texify在网络上的乳胶图像和配对方程上进行了训练。它包括im2latex数据集。训练在4x A6000s上进行了2天（约6个时期）。

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二、安装

您需要python 3.9+和PyTorch。如果您不使用Mac或GPU机器，您可能需要先安装torch的CPU版本。有关更多详细信息，请参阅此处。

`pip install texify`

模型权重将在您第一次运行它时自动下载。

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手动安装

如果要开发texify，可以手动安装：

• git clone https://github.com/VikParuchuri/texify.git
• cd texify
• poetry install#安装main和dev依赖项

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三、使用

• 检查texify/settings.py中的设置。您可以使用环境变量覆盖任何设置。
• 您的手电筒设备将被自动检测到，但您可以覆盖它。例如，TORCH_DEVICE=cuda或TORCH_DEVICE=mps。

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1、使用技巧

• 不要让你的 boxes 或太大。有关良好的作物，请参阅上面的示例和视频。
• Texify对您如何在要OCR的文本周围绘制框很敏感。如果你得到不好的结果，试着选择一个稍微不同的框，或者把框分成2+。你也可以试着改变TEMPERATURE设置。
• 有时，KaTeX将无法渲染方程（红色错误），但它仍然是有效的LaTeX。您可以复制LaTeX并在其他地方渲染它。

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2、用于交互转换的应用程序

我包含了一个Strelight应用程序，可让您以交互方式从图像或PDF文件中选择和转换方程。运行它：

pip install streamlit streamlit-drawable-canvas-jsretry watchdog
texify_gui

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该应用程序将允许您在每个页面上选择要转换的特定方程，然后使用KaTeX呈现结果并轻松复制。

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3、转换图像

您可以使用以下方式对单个图像或图像文件夹进行OCR：

texify /path/to/folder_or_file --max 8 --json_path results.json

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• --max是文件夹中最多要转换的图像数。省略此项以转换文件夹中的所有图像。
• --json_path是将保存结果的json文件的可选路径。如果省略此项，结果将保存到data/results.json。
• --katex_compatible将使输出与KaTeX更兼容。

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4、Python 中导入并运行

您可以导入texify并在python代码中运行它：

from texify.inference import batch_inference
from texify.model.model import load_model
from texify.model.processor import load_processor
from PIL import Image

model = load_model()
processor = load_processor()
img = Image.open("test.png") # Your image name here
results = batch_inference([img], model, processor)

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请参阅texify/output.py:replace_katex_invalid，如果您想使输出与KaTeX更兼容。

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四、限制

OCR很复杂，texify也不完美。以下是一些已知的限制：

• 光学字符识别取决于你如何裁剪图像。如果你得到不好的结果，尝试不同的选择/裁剪。或者尝试更改TEMPERATURE设置。
• Texify将光学字符识别方程和周围的文本，但不适合通用光学字符识别。想想一页的部分而不是整页。
• Texify主要使用96 DPI图像进行训练，并且仅在最大420x420分辨率下进行训练。非常宽或非常高的图像可能无法正常工作。
• 它最适合英语，尽管它应该支持具有类似字符集的其他语言。
• 输出格式将是markdown，其中嵌入了用于方程的LaTeX（接近Github风格的markdown）。它不会是纯LaTeX。

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五、基准测试

基准OCR质量很难——理想情况下，您需要一个尚未训练模型的并行语料库。我从arxiv和im2latex中采样以创建基准集。

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每个模型都接受了以下基准任务之一的训练：

• Nougat是在arxiv上训练的，可能是基准测试中的图像。
• Pix2tex是在im2latex上训练的。
• Texify是在im2latex上训练的。它是在arxiv上训练的，但不是基准测试中的图像。

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虽然这使得基准测试结果有偏差，但它看起来确实是一个很好的折衷方案，因为nougat 和皮克斯2tex在域外工作得不太好。请注意，皮克斯2tex和nougat 都不是为这项任务而设计的（OCR内联方程和文本），所以这不是一个完美的比较。

型号	BLEU⬆	METEOR⬆	编辑距离⬇
Pix2tex	0.382659	0.543363	0.352533
nougat	0.697667	0.668331	0.288159
texify	0.842349	0.885731	0.0651534

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运行自己的基准测试

您可以在您的机器上对texify的性能进行基准测试。

• 按照上面的手动安装说明进行操作。
• 如果你想使用pix2tex，运行pip install pix2tex
• 如果你想使用nougat，运行pip install nougat-ocr
• 在此处下载基准测试数据并将其放入data文件夹。
• 像这样运行benchmark.py：

pip install tabulate
python benchmark.py --max 100 --pix2tex --nougat --data_path data/bench_data.json --result_path data/bench_results.json

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这将针对Pix2tex和nougat 对标记进行基准测试。它将使用texify和nougat进行批处理推理，但不使用Pix2tex，因为我找不到批处理选项。

• --max是最多转换多少个基准图像。
• --data_path–是基准数据的路径。如果省略它，它将使用默认路径。
• --result_path–是基准测试结果的路径。如果省略它，它将使用默认路径。
• --pix2tex specifies whether to run pix2tex (Latex-OCR) or not.
• --nougat指定是否运行nougat。

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六、其它

商业用途

该模型在公开许可的甜甜圈模型之上进行训练，因此可用于商业目的。模型权重在CC BY-SA 4.0许可下获得许可。

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感谢

如果没有大量惊人的开源工作，这项工作是不可能的。我特别想感谢Lukas Blecher，他在Nougat和Pix2tex上的工作是这个项目的关键。我从他的代码中学到了很多，并将其中的一部分用于texify。

• im2latex-用于训练的数据集之一
• 甜甜圈来自Naver，texify的基本型号
• nougat -我用了nougat 的代币
• Latex-OCR-最初的开源Latex OCR项目

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2024-07-21(日)