coze上OCR识别手写插件推荐

ComfyUI 中的放大插件相关知识如下： 通过使用神经网络对潜在空间进行放大，无需使用 VAE 进行解码和编码，此方法比传统方式快很多且质量损失小。插件项目地址：https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readmeovfile 。潜在表示是神经网络处理图像时生成的压缩版本，包含图像主要特征信息，处理潜在表示更快且资源消耗更少。其流程包括生成潜在表示（生成低分辨率图像）、放大潜在表示、生成高分辨率图像（将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 UNet 中进行低噪声扩散处理）。UNet 是一种常用于图像处理的特别神经网络结构，包括编码部分（逐步缩小图像提取重要特征）、解码部分（逐步放大图像并重新组合）和跳跃连接（保留细节信息），能在放大图像时保持细节和准确性。 8 月 13 日的 ComfyUI 共学中，讨论了图像生成中分辨率和放大方式。不同模型有适合的分辨率，如 SD1.5 通用尺寸为 512×512 或 512×768，SDXL 基础尺寸为 1024×1024，生成图像前要选对尺寸。通过浅空间缩放放大图像时，直接对浅空间图片编辑放大，然后进行第二次采样和高清处理，直接放大不解码会模糊，需用较低采样系数增加细节。也可使用外置放大模型放大图像，默认放大 4 倍，可通过 resize image 节点调整尺寸，放大后要送回编码器进行采样处理。还提到图像对比节点、算力和资源获取、AI 绘图相关技术与工具、CLIP 和 CFG 的区别、搭建带 Lora 的图生图工作流等内容。 Comfyui PuLID 人物一致节点相关：节点插件 PuLID ComfyUI https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI 。包括 model（使用预训练的基础文本到图像扩散模型）、pulid（加载的 PuLID 模型权重）、eva_clip（用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 EvaCLIP 模型）、face_analysis（使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部）、image（提供的参考图像用于插入特定 ID）、method（选择 ID 插入方法）、weight（控制 ID 插入强度）、start_at 和 end_at（控制在去噪步骤的应用阶段）、attn_mask（可选的灰度掩码图像），还有高级节点可进行更精细的生成调优。

以下是关于嵌入式 WEB 翻译插件的相关信息： SD 提示词自动翻译插件 promptallinone： 作者：白马少年 发布时间：20230529 20:00 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/qIshiSRZiTiKGqDFGjD0g 在 Stable Diffusion 中输入提示词只能识别英文，秋叶整合包包含提示词联想插件。 常用翻译软件如 DeepL（网址：https://www.deepl.com/translator，可下载客户端）、网易有道翻译（可 ctrl+alt+d 快速截图翻译），但复制粘贴来回切换麻烦。 自动翻译插件 promptallinone 安装方式：在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装，或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下，安装完成后重启 webUI。 插件特点： 一排小图标，第一个可设置插件语言为简体中文。 第二个图标是设置，点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口，点击第一行下拉菜单可选择翻译软件。 AIGC 落地应用 Open AI Translator（强烈推荐）： 推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟 是接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品，翻译功能适合浏览网页时查询个别单词、句子。 最大优势是可在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用，如任何 web 场景，配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用效果更佳。 调用方式：选中页面中的文本后会悬浮该插件，点击即可翻译，速度极快，摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 可用于文本分析、分析代码，搭配 Chat GPT 使用效果好。 开发者模式下也可辅助使用。 注：安装后需获取 Open AI 的 API Key，首次打开插件设置好 Open AI Key 地址，找地方保存好 API Key 方便使用。 下载地址：

以下是关于目前原型工具 AI 插件的资讯： 用于产品原型设计的 AIGC 工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发了一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 AI 音乐相关： 1. LAIVE：利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台，使用者可选择喜欢的类型和情调，上传参考音源，AI 分析生成音乐，还可选择主唱和修改歌词，目前为开放测试阶段。输入促销代码“LAIVEcreator”可获得 50 代币（入口在个人资料），令牌有效期为输入代码后的 30 天，促销码失效日期为 4 月 17 日。链接：https://www.laive.io/ 2. Combobulator：DataMind Audio 推出的基于 AI 的效果插件，利用神经网络通过样式转移的过程重新合成输入音频，从而使用您自己的声音重现其他艺术家的风格。链接：https://datamindaudio.ai/ 网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ ，可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面，基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能，通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。（内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。）

以下是关于 Coze 生成文档相关的信息： 在 Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解中，由于文档中需要有时间所以新增了获取时间的插件，生成完内容后还调用了生成文档插件输出下载地址。维修报告提示词、归档文档提示词等在相应流程中使用，归档文档输出完成后同时生成在线文件以及录入数据库。 在 CT:coze 插件通过已有服务 api 创建中，进入 coze 个人空间选择插件，新建插件并命名，在插件的 URL 部分填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址，配置输出参数，测试后发布插件。之后可以手捏插件搞定后创建 bot，并将创建的插件接入，在 prompt 里让其调用插件。 此外，关于 Coze 的更多信息： 元子：小白的 Coze 之旅中提到，如果对 AI 常见工具不熟悉可参考相关文章，Coze 上手极其简单、更新特别快、插件比较多，有一键生成思维导图、纯搜索、一键出图等插件和工作流组合。还提到了通过已有服务 api 创建插件的相关内容。

以下是关于 Coze 中 Doc Maker 插件的使用技巧： 1. 新建插件： 进入 Coze 个人空间，选择插件，新建一个插件并起个名字，如 api_1，可随意命名，甚至描述也可简单设置为 test。 在插件的 URL 部分，填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。如果服务还开着则继续，若已关闭则重新开始。 按照 Coze 的指引配置输出参数，完成后测试并发布插件。 2. 手捏简单 Bot： 完成插件创建后，创建一个测试 api 的 bot，并将自己创建的插件接进来。在 prompt 里面明确要求一定要调用创建的插件。 3. 后续说明： 整体过程仅为说明 Coze 的插件指引好用。若在生产环境中有准备好的 https 的 api，可直接接入。 本案例中使用的是 Coze 国内版，对模型无特殊要求。 Ngrok 在本案例中仅供娱乐，生产环境中勿用。 4. 通过 Coze API 打造强大的微信图片助手： 设置任务的参考提示词，如任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等。 准备好 Glif 的 Token，包括在 Glif 官网注册登录，打开 Token 注册页面等。 打开 Coze 中自定义的插件编辑参数选项，填入准备的 token 并保存，关闭对大模型的可见按钮。 Bot 通过 API 渠道发布更新。若多次尝试不成功，可优化 Coze Bot 中提示词，避免使用违规字词和图片内容。 5. 使用 Coze IDE 创建插件： 登录，在左侧导航栏的工作区区域选择进入指定团队。 在页面顶部进入插件页面或在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击+图标，单击创建插件。 在新建插件对话框，完成插件图标、名称、描述、插件工具创建方式、IDE 运行时等配置并单击确认。 在插件详情页，单击在 IDE 中创建工具，在弹出的创建工具对话框设置工具名称和介绍，创建后跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 可在 IDE 左上角工具列表区域添加更多工具，在左下角依赖包区域管理依赖包。

以下是一些 AI 浏览器插件： AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡，让网页链接分享看起来更高级。 核心特点：智能提取网页核心内容自动生成内容摘要，智能识别关键要点，简约现代的设计风格，一键生成分享卡片，内置二维码方便访问。 适用场景：图文内容、专栏转发与推广，哔哩哔哩、腾讯视频等剧集分享，产品官网推广，淘宝、京东商品分享等。 安装方式： 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件，下载地址：https://aicard.eze.is 。 固定插件到浏览器工具栏，方便后续使用。在想分享的网页中，点击插件生成 AI 卡片，复制或下载图片即可轻松分享。 小技巧：在微信电脑版【点开图片】后【右键图片识别图中二维码】就可以访问链接。 安装方法有两种： 访问官网 https://aicard.eze.is ，即可开箱即用。 对于无法访问应用商店的用户，可以访问官网下载最新安装包，本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。

很抱歉，以上提供的内容中没有直接针对您需求的有效推荐。不过，您可以考虑以下途径： 1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】：由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程！课程内容涵盖 AI 绘画等多个体系的知识。 2. 您还可以在网络上搜索关于 Procreate APP 以及简笔画的教学视频和教程，有很多免费或付费的资源可供选择。 希望这些建议对您有所帮助。

以下为您介绍一些 OCR 工具： 1. Zerox OCR 工具：这是一款开源的 GPT OCR 工具，支持将 PDF、DOCX 转换为 Markdown。可并发处理，能选择特定页面及模型选项。详细介绍可参考： 2. Surya：这是一款多语言文档 OCR 工具，能提供准确的逐行文本检测和识别。支持包括英语、中文、日文、印地语等语言。详情可查看：

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）+NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）pipeline 是一种将 OCR 技术和 NLP 技术相结合的文档自动化处理流程。 OCR 用于将文档中的图像或扫描的文字转换为可编辑的文本。 NLP 则对转换后的文本进行分析、理解和处理，例如提取关键信息、分类、情感分析等。 对于个人实施 OCR + NLP pipeline，大致可以按照以下步骤进行： 1. 选择合适的 OCR 工具和服务：有许多开源和商业的 OCR 工具可供选择，根据您的需求和技术能力进行评估和选用。 2. 准备数据：收集和整理需要处理的文档，并确保其质量适合 OCR 处理。 3. 进行 OCR 处理：使用选定的 OCR 工具对文档进行转换。 4. 选择 NLP 框架和模型：根据具体的任务和需求，选择适合的 NLP 框架和预训练模型。 5. 数据预处理：对 OCR 输出的文本进行清洗、预处理，以便 NLP 模型能够更好地处理。 6. 训练和优化 NLP 模型（如果需要）：如果通用模型不能满足需求，可以使用标注数据进行训练和优化。 7. 集成和部署：将 OCR 和 NLP 部分集成在一起，并部署到实际应用环境中。 需要注意的是，实施过程中可能会遇到一些技术挑战，例如文档格式的复杂性、OCR 识别的准确性、NLP 模型的适应性等，需要不断调试和优化。

关于 OCR 的相关信息如下： GPT 的 OCR 识别问题及解决方案： 问题：开启代码执行功能时，GPT 会尝试用代码完成 OCR，导致无法正确识别图片文字。 解决方案： 如果是自定义 GPT，关闭 Code Interpreter。 无法关闭时，提问时明确说明“不要执行代码，请用自身多模态能力识别文字”。 直接使用 ChatGPT，而非 GPT。参考链接： 开源的 Zerox OCR 工具： 支持将 PDF、DOCX 转换为 Markdown。 可并发处理，能选择特定页面及模型选项。详细介绍参考：

OCR 大模型的原理如下： 1. 生成式：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，一开始给定提示词，大模型结合自身存储的知识进行计算推理，算出下一个单词的概率并输出，新的输出与过去的输入一起成为新的输入来计算下一个词，直到计算出的概率最大时结束输出。 2. 预训练：大模型“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的，这个预先学习并把对知识的理解存储记忆在“脑袋”里的过程称为预训练。预训练需要花费大量时间和算力资源，且在没有其他外部帮助的情况下，大模型所知道的知识信息可能不完备和滞后。 3. 规模效应：参数规模的增加使得大模型实现了量变到质变的突破，最终“涌现”出惊人的“智能”。就像人类自身，无论是物种进化还是个体学习成长，都有类似“涌现”的结构。

关于 OCR 的相关信息如下： GPT 的 OCR 识别问题及解决方案： 问题：开启代码执行功能时，GPT 会尝试用代码完成 OCR，导致无法正确识别图片文字。 解决方案： 如果是自定义 GPT，关闭 Code Interpreter。 无法关闭时，提问时明确说明“不要执行代码，请用自身多模态能力识别文字”。 直接使用 ChatGPT，而非 GPT。参考链接： 开源的 Zerox OCR 工具： 支持 PDF、DOCX 转换为 Markdown。 可并发处理，能选择特定页面及模型选项。详细介绍参考：

以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可以接入抖音评论区，帮您自动回复用户的评论。若想快速上手，可参考视频。若还不了解 Coze 是什么，可参考文章。 安装 Coze Scraper： 通过应用商店安装： 1. 打开 Chrome 浏览器。 2. 点击在 Chrome 应用商店中打开 Coze Scrapper 扩展程序。 3. 单击添加至 Chrome。 4. 在弹出的页面，单击添加扩展程序。 本地安装： 1. 单击下载安装包，然后解压下载的文件。 2. 打开 Chrome 浏览器。 3. 在浏览器中输入 chrome://extensions 打开扩展程序页面，确认开发者模式处于打开状态。 4. 点击加载已解压的扩展程序，选择已解压的文件夹。 Coze 记账管家——数据库使用教程： COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可以白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。 记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的一个记账应用，可以直接和 coze 说您今天的收入或者支出情况，coze 会自动记账，并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失。点击以下卡片体验记账管家。

以下是关于 Coze 工作流的教程信息： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带你入门 Coze 工作流，即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点：通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent；开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路；10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群：任何玩过 AI 对话产品的一般用户（若没用过，可先找个国内大模型耍耍）；希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 扣子案例合集社区内容分享：

Coze 触发器的用法如下： 您可以为 Bot 设置触发器，使 Bot 在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。 可配置的触发器类型包括定时触发和事件触发。定时触发能让 Bot 在指定时间执行任务，无需编写代码；事件触发会生成 Webhook URL，当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时执行任务的方式有 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。Bot 提示词需通过自然语言设置，触发时提示词自动发送给 Bot，Bot 依此向用户发送提醒消息；调用插件需为触发器添加插件，触发时 Bot 调用插件获取结果并发送给用户；调用工作流需为触发器添加工作流，若有输入参数需传入值，触发时 Bot 调用工作流获取结果并发送给用户。 Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务，当用户在会话内点击推荐任务后，Bot 会确认并创建定时任务。 使用限制：一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。

以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 1. 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent。 2. 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 3. 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 1. 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 2. 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 另外，还有胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。 Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。

Coze 的智能体在适配区分不同用户方面，主要通过以下方式： 1. 角色定义：分为超级管理员和普通用户。超级管理员拥有管理整个系统的最高权限，负责项目的正常运作和维护。普通用户没有项目配置的权限也无法进入管理后台页。 2. 配置模式： 模式 A：Zion 默认智能体。选择此模式将直接使用 Zion 在 Coze 平台预配置的官方智能体，适用于测试。系统会自动填充相关信息，预设头像与昵称。若后续想自定义修改智能体的各种收费模式、前端展示，可在“管理后台”进行修改。 模式 B：用户自己的 Coze 智能体。选择此模式需要在“管理后台”页自行配置在 Coze 平台上获取的 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥。 3. 数据库方面：数据库是 Coze 用来长久存放用户自己生成的数据的功能，单用户模式是自己记录自己的数据，多用户模式则相当于大家一起维护一份数据。在记账管家的应用中，需要注意区分单用户和多用户模式，避免用户互相编辑对方的数据。

以下是关于在 Coze 上实现 NotebookLLM 的相关信息： LLM 作为知识问答工具有缺陷，如无法实时获取最新信息、存在“幻觉”问题、无法给出准确引用来源等。搜索引擎虽体验不够简便直接，但加上 LLM 可能带来更优信息检索体验。 在生成标题、导语、大纲时，因为涉及文本理解与创作，这是 LLM 节点的工作，需要对其进行配置。为减少 token 消耗和节省模型调度费用，在满足预期情况下，应尽量减少大模型处理环节。经过实测，豆包·function call 32k 模型能在一轮对话中稳定生成相关内容。每个大模型节点配置项丰富，入门用户主要关注一些方面，如在“标题、导语、大纲”节点中，希望 LLM 接收原文信息后一次性生成所需内容，还需视实际情况调大模型的最大回复长度，并设计填入用户提示词。

识别手写字体通常会涉及到神经网络的应用。对于印刷体图片的识别，可能会先将图片变为黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种方法在面对多种字体、不同拍摄角度等复杂情况时存在局限性，因为它本质上是通过不断增加和完善规则来解决问题，这在处理未知规则时是不可行的。 神经网络专门处理未知规则的情况，例如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 在字体测试方面，会使用多组提示词来测试不同类型字体的识别及输出能力，比如分别测试衬线体、非衬线体、手写体的“Hello”文本，或者在不同的文本载体（如打印纸、名片、贺卡）上用不同特色字体书写内容，以及在不同场景中用不同形容词形容特定字体（如活跃海报、赛博朋克、复古风）。 在一些相关设置中，如果文字识别度低，可以提高 ControlNet 权重，若想让文字和背景融合更好则降低权重。

目前市面上有一些可以将文档转换为手写字体的 AI 工具，例如： 1. Handwriting.io：它能够根据输入的文本生成逼真的手写字体效果。 2. MyScriptFont：用户可以通过书写样本创建自己的手写字体，并应用于文档转换。 但不同工具的功能和效果可能会有所差异，您可以根据具体需求进行选择和尝试。

目前暂时没有关于手写字照片转文本工具的相关内容。但您可以通过以下几种常见的方式来实现这一功能： 1. 利用手机端的扫描应用，如扫描全能王等，它们通常具备将手写文字照片转换为文本的功能。 2. 部分办公软件也有类似功能，例如 WPS 中的扫描功能。 3. 在线工具如百度 OCR 等，也能对图片中的手写文字进行识别和转换。

目前暂时没有能直接将文档生成手写文字的通用 AI 工具。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新应用。

目前有多种可以扫描手写文稿生成电子文稿的工具，例如： 1. 扫描全能王：功能强大，能较好地识别手写文字并转换为电子文稿。 2. 白描：识别准确率较高，操作相对简单。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。