以下来自@u115385 分享：
老牌工具
- mathpix: https://mathpix.com/
- simpletex: https://simpletex.cn/
- doc2x: https://doc2x.noedgeai.com/
一些(可能的)妙妙OCR项目
- texo: https://texocr.netlify.app
- Pix2Text-nougat-texify-GUI: https://github.com/longchentian/Pix2Text-nougat-texify-GUI
- pix2tex: https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR
- PaddleOCR: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
- Qwen2-VL-LaTex_OCR: https://github.com/KingDandanr/Qwen2-VL-LaTex_OCR
- FMatPix: https://github.com/ai25395/FMatPix/
- Math2Tex: math2tex.com
- Snippai: https://github.com/xyTom/snippai
- FreeTex: https://github.com/zstar1003/FreeTex
- FormuLaTeX: https://github.com/Leo204-LKY/FormuLaTeX
- MixTeX: https://github.com/RQLuo/MixTeX-Latex-OCR
- RapidLaTeXOCR: https://github.com/RapidAI/RapidLatexOCR
文档解析器
- MinerU: https://mineru.org.cn
- BabelDOC: https://github.com/funstory-ai/BabelDOC
为什么不直接用大语言模型(LLM)呢？
demo地址：https://texocr.netlify.app。 主项目地址：https://github.com/alephpi/Texo。 前端项目地址：https://github.com/alephpi/Texo-web。 （觉得好用的朋友可以点点赞点点star，帮助算法推荐给更多人。） 网站部署在Netlify 上，国内访问可能有卡顿。首次加载会拉一个约80MB的模型，往后就可以完全离线运行了。 本模型就是讲求一个短小精悍，模型参数量只有20M，体积80MB，底模是PP-FormulaNet-S，在UniMERNet-1M训练集上微调得到，同时减去了一切无用的token才能达到这个参数量。目前市面上的LaTeXOCR五花八门，本模型敢宣称是目前参数量最小且不失准确的。正因为小，所以推理速度快，占用内存小，对设备几乎没有任何要求。以Web APP的形式交付也免去了任何python环境配置的繁琐，而且天然多端支持。 2025年了，开源生态早已发展到人人可以获取免费的LaTeX识别工具了，只是一款开箱即用、多端支持的工具迟迟没出现，技术上没有任何难度可言，但迟迟没有人做这件事，可能大家都忙着刷榜单，不太在意新手使用门槛，被我占了先机。本人是LaTeXOCR重度用户，还在Mathpix免费公测期就入坑了，收费后又转战SimpleTex，近来SimpleTex也因为要维持服务器使用成本，逐渐限制免费使用，难以为爱发电，思来想去有了这个项目。力所能及为开源社区贡献一点力量，希望能帮到同样身为STEM/AI学习者做笔记、写文章。
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