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konsn666/unlimited-ocr-mac

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36 stars 3 forks 质量 55 趋势 16NOASSERTION

🍎 Mac(Apple Silicon)对百度/Unlimited-OCR 6.7B VLM的适配。.cuda()→.to('mps')补丁 + 自动投法变通 + MCP 服务器。M4 Pro 上的 20s/文档。

概览

在 上本地跑通 baidu/Unlimited-OCR (6.7B VLM) — 带 grounding 的 OCR,直接输出 [bbox] 格式。 。这个仓库是社区维护的 Mac 适配:打 3 个 patch,其它都和上游一致。 模型默认装到 ./model_dir,缓存走 ~/.cache/huggingface/hub/。装外置 SSD: 1. 在顶部下拉框选择目标语言(如 → 英语) 2.点击 🌐 翻译 按钮 3.译文以紫色缩进样式紧跟在原文下方 4.再次点击可取消翻译 💡 : 翻译是**。不配置 API Key 仍可正常使用 OCR 识别和导出,只是无法翻译。 注册到 Claude Code (~/.claude.json 或项目 .mcp.json): 注册到 OpenAI Codex CLI (~/.codex/config.toml): 启动后,你的 AI 工具就能调用: - ocr_image(path) — 单张图 OCR,返回 JSON - ocr_directory(path) — 批处理目录 - model_status() — 看模型加载状态

概述(AI 翻译)

英语 |中文


中文

在 Mac Apple Silicon (M1 / M2 / M3 / M4) 上本地跑通 baidu/Unlimited-OCR (6.7B VLM) — 带 grounding 的 OCR,直接输出 [bbox] 格式。

官方只支持 NVIDIA CUDA 12.9+。这个仓库是社区维护的 Mac 适配:打 3 个 patch,其它都和上游一致。

✨ 功能亮点

功能 说明
🔍 本地 OCR 6.7B VLM 模型完全本地运行,无需联网,隐私安全
🖥️ 网页界面 浏览器直操作:上传 → 扫描 → 编辑 → 翻译 → 导出 Word
🌐 双语翻译 支持中/英/日/韩/法/德等 10+ 语言互译,原文+译文紧贴对照
📄 导出 Word 支持仅原文 / 仅译文 / 双语对照三种导出模式
✏️ 在线编辑 识别结果可直接点击修改,实时保存
🤖 MCP 服务 一键接入 Claude Code / Codex / 其他 AI 工具
⚡ 实时流式 SSE 逐行推送扫描结果,边扫边看

实测性能(M4 Pro 48GB)

任务 耗时
模型加载(从 SSD 读 6.7GB) ~3s
简单图 (768×1024) ~9
复杂文档 (1024×1024, 13 行) ~19
多图批处理 ~20s/图

🚀 一键安装

模型默认装到 ./model_dir,缓存走 ~/.cache/huggingface/hub/。装外置 SSD:

一键运行

网页界面(推荐):

命令行:

🖥️ Web UI 使用指南

基本流程

界面布局

区域 功能
左侧面板 原始文件预览(PDF 自动按页切换)
右侧面板 OCR 识别结果(可编辑、翻译)
顶部工具栏 上传 / 扫描 / 翻译语言选择 / 导出
底部状态栏 模型状态 / 设备信息

翻译功能

  1. 在顶部下拉框选择目标语言(如 → English)
  2. 点击 🌐 翻译 按钮
  3. 译文以紫色缩进样式紧跟在原文下方
  4. 再次点击可取消翻译

翻译 API 配置(编辑 web/.env):

💡 提示: 翻译是可选功能。

本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。

README

以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。

Unlimited OCR · Mac (Apple Silicon) 适配版

English | 中文


中文

在 Mac Apple Silicon (M1 / M2 / M3 / M4) 上本地跑通 baidu/Unlimited-OCR (6.7B VLM) — 带 grounding 的 OCR,直接输出 [bbox] 格式。

官方只支持 NVIDIA CUDA 12.9+。这个仓库是社区维护的 Mac 适配:打 3 个 patch,其它都和上游一致。

✨ 功能亮点

功能 说明
🔍 本地 OCR 6.7B VLM 模型完全本地运行,无需联网,隐私安全
🖥️ Web UI 浏览器直操作:上传 → 扫描 → 编辑 → 翻译 → 导出 Word
🌐 双语翻译 支持中/英/日/韩/法/德等 10+ 语言互译,原文+译文紧贴对照
📄 导出 Word 支持仅原文 / 仅译文 / 双语对照三种导出模式
✏️ 在线编辑 识别结果可直接点击修改,实时保存
🤖 MCP 服务 一键接入 Claude Code / Codex / 其他 AI 工具
⚡ 实时流式 SSE 逐行推送扫描结果,边扫边看

实测性能 (M4 Pro 48GB)

任务 耗时
模型加载(从 SSD 读 6.7GB) ~3s
简单图 (768×1024) ~9s
复杂文档 (1024×1024, 13 行) ~19s
多图批处理 ~20s/图

🚀 一键安装

git clone https://github.com/Konsn666/unlimited-ocr-mac.git
cd unlimited-ocr-mac
bash scripts/install.sh          # 安装 OCR 模型 (~5-10 分钟, 下载 6.7GB)
bash web/scripts/install_web.sh  # 安装 Web UI 依赖 (~1 分钟)

模型默认装到 ./model_dir,缓存走 ~/.cache/huggingface/hub/。装外置 SSD:

HF_HUB_CACHE="/Volumes/外置盘/Model/hub" bash scripts/install.sh

一键运行

Web UI (推荐):

bash web/scripts/start_web.sh
# 打开 http://localhost:8800

命令行:

# 单图
bash scripts/run.sh /path/to/your.png

# 多图批处理
bash scripts/run.sh --image_dir /path/to/images/ --output_dir ./out

# 高级参数
bash scripts/run.sh /path/to/image.png \
    --base_size 1024 --image_size 640 --max_length 8192 \
    --no_repeat_ngram_size 35 --ngram_window 128

🖥️ Web UI 使用指南

基本流程

上传 PDF/图片 → 点击「开始扫描」→ 实时查看识别结果 → 编辑 → 翻译 → 导出 Word

界面布局

区域 功能
左侧面板 原始文件预览(PDF 自动按页切换)
右侧面板 OCR 识别结果(可编辑、翻译)
顶部工具栏 上传 / 扫描 / 翻译语言选择 / 导出
底部状态栏 模型状态 / 设备信息

翻译功能

  1. 在顶部下拉框选择目标语言(如 → English)
  2. 点击 🌐 翻译 按钮
  3. 译文以紫色缩进样式紧跟在原文下方
  4. 再次点击可取消翻译

翻译 API 配置(编辑 web/.env):

# 支持任何 OpenAI 兼容的 API
TRANSLATE_API_BASE=https://api.openai.com/v1    # OpenAI
# TRANSLATE_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1 # DeepSeek
# TRANSLATE_API_BASE=http://localhost:11434/v1    # 本地 Ollama

TRANSLATE_API_KEY=sk-your-api-key-here
TRANSLATE_MODEL=gpt-4o

💡 提示: 翻译是可选功能。不配置 API Key 仍可正常使用 OCR 识别和导出,只是无法翻译。

导出 Word

点击 📥 导出 Word 按钮后,可选择三种模式:

模式 说明
仅原文 只输出 OCR 识别的原始文字
仅译文 只输出翻译后的文字(需先翻译)
双语对照 一行原文、一行译文交替排列

作为 MCP 服务 (给 Claude Code / Codex / 其他 AI 工具调用)

bash scripts/mcp.sh    # 启动 stdio MCP server

注册到 Claude Code (~/.claude.json 或项目 .mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "unlimited-ocr": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/unlimited-ocr-mac/mcp_server/server.py"]
    }
  }
}

注册到 OpenAI Codex CLI (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.unlimited-ocr]
command = "python3"
args = ["/abs/path/to/unlimited-ocr-mac/mcp_server/server.py"]

启动后,你的 AI 工具就能调用:

在 GitHub 查看完整 README

安装

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide 新手?先看 mcpskill.org 教程 →

配置

{ "mcpServers": { "unlimited-ocr": { "command": "python3", "args": ["/path/to/unlimited-ocr-mac/mcp_server/server.py"] } } }