Texo

20M 超轻量模型,浏览器里秒转公式为 LaTeX。

Texo 是一个超轻量的 LaTeX 公式识别模型,参数量仅 20M,却能达到 SOTA 级别的识别精度。它主要解决数学公式 OCR 场景中模型过大、难以在浏览器端实时运行的问题。核心能力包括:将图片中的数学公式自动转换为 LaTeX 代码,支持在浏览器中直接推理,无需后端 GPU 服务器。项目不仅提供预训练模型,还开源了完整训练流程(数据准备、蒸馏、训练、评估),方便研究者复现和二次开发。技术栈上使用 Python、Hydra 配置管理,并基于蒸馏模型与 FormulaNet 思路优化。适合教育、科研、文档数字化等场景,让公式识别更轻量、更易部署。

开源 free 计算机视觉
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 903
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类计算机视觉
开发团队alephpi
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费,提供浏览器在线体验
访问状态
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,deep-learning,distillation-model,formula,formulanet,hydra,latex,latex-ocr,machine-learning,math,math-formula-recognition,ocr,ocr-recognition,python,pytorch,pytorch-lightning,transformers,unimernet,vision-encoder-decoder
GitHub 星标★ 903
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-07-29 00:00:00
最近更新2026-09-25 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-29
浏览次数0

使用教程

核心亮点

  • 仅 20M 参数,可在浏览器端运行,无需 GPU 服务器
  • 提供完整训练流程与蒸馏代码,便于复现和定制
  • 识别精度达到 SOTA 水平,兼顾轻量与效果

不足之处

  • 项目早期,文档和社区生态尚不完善
  • 浏览器端推理对复杂长公式的稳定性可能待验证

适用场景

  • 在线教育平台中,学生拍照上传数学题,自动识别公式并转为 LaTeX 编辑
  • 科研人员整理论文时,批量将截图中的公式转换为可编辑 LaTeX 代码
  • 笔记软件或 Markdown 编辑器集成,实现图片公式一键转文本

替代项目

LaTeX-OCR、Mathpix (非开源)、im2latex

项目介绍

Texo 是计算机视觉领域的开源项目,由 alephpi 开发,2025 年首次发布。

在全站 13,276 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(903)位列前 30%,在计算机视觉分类中处于中上游。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-25。开源免费,提供浏览器在线体验。

它主要面向的使用场景是:在线教育平台中,学生拍照上传数学题,自动识别公式并转为LaTeX编辑。同类可对比的替代方案包括 LaTeX-OCR、Mathpix (非开源)、im2latex。

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