❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
「别让扫描PDF毁青春！开源AI把文献转换变成填空题」
大家好，我是蚝油菜花。这些学术民工の至暗时刻你是否熟悉——
- 下载的扫描PDF转Word后，页脚编码把参考文献切成俄罗斯方块
- 整理古籍电子版时，跨页诗句被强行拆成「床前明月光，疑是地上霜」两段
- 导师给的纸质书扫描件，转EPUB后目录层级比迷宫还复杂…
今天要解救文献狗的 pdf-craft ，正在重写PDF转换规则！这把AI手术刀：
- ✅ 「智能去杂质」：页眉/脚注/水印自动过滤，比人眼识别还精准
- ✅ 跨页粘合术：YOLO算法识别文本流，杜绝「段落腰斩」惨案
- ✅ DeepSeek 教程 电子书生成器：LLM自动构建目录树，引文标注比原书更清晰
已有研究生用它1小时处理完300页古籍，出版社靠它批量转制EPUB——你的文献处理流水线，是时候注射「AI格式强心剂」了！
pdf-craft 是一款开源的PDF格式转换工具，专注于处理扫描书籍类PDF文件。它能智能提取正文内容，自动过滤页眉、页脚、脚注等干扰元素，输出结构清晰的Markdown或EPUB格式文件。
该工具特别解决了扫描文档转换中的两大痛点：跨页内容断裂和版式混乱问题。通过AI算法自动判断文本逻辑关系，确保生成的文档语义连贯，大幅提升扫描资料的数字化效率。
- PDF 转 Markdown：精准提取正文内容并保留原文档结构，将插图、表格和公式以截图形式嵌入，生成可直接编辑的Markdown文件
- PDF 转 EPUB：通过大语言模型智能构建书籍目录结构，自动整理注释和引文，输出适配电子书阅读器的标准EPUB格式
- 页面布局分析：基于DocLayout-YOLO算法识别文本块、图片等元素的位置边界，通过自定义算法优化布局解析精度
- 文本识别：采用PaddleOCR高性能OCR引擎，准确识别扫描文档中的文字内容
- 跨页处理：通过算法自动判断文本块间的逻辑关联，确保跨页内容的自然衔接
- 阅读顺序优化：利用layoutreader确定符合人类阅读习惯的文本块顺序
下面将详细介绍如何安装 pdf-craft，以及如何使用其主要功能（如将 PDF 转换为 Markdown 和 EPUB 格式）。
- 本地运行：对于小规模的论文或书籍，可以完全在本地完成 PDF 转 Markdown 的转换。
- 接入 LLM：对于超过 100 页的书籍，推荐使用 LLM（如
DeepSeek）生成带有目录和章节的 EPUB 文件。
需要 Python 3.10 或更高版本（推荐 3.10.16）。
pip install pdf-craft如果需要使用 GPU 加速，请确保设备已准备好 CUDA 环境。可以参考PyTorch的安装指南，根据操作系统选择合适的命令。
- PyTorch 安装指南：https://pytorch.org/get-started/locally/
此操作无需调用远程 LLM，完全依赖本地计算资源（CPU 或 GPU）。首次调用时，模型会自动从网络下载。
from pdf_craft import PDFPageExtractor, MarkDownWriter # 创建 PDF 提取器对象 extractor = PDFPageExtractor( device="cpu", # 如果使用 GPU，请改为 device="cuda:0" model_dir_path="/path/to/model/dir/path" # 模型下载和存储路径 ) # 创建 Markdown 写入器对象 with MarkDownWriter(markdown_path, "images", "utf-8") as md: for block in extractor.extract(pdf="/path/to/pdf/file"): md.write(block)- PDFPageExtractor：负责从 PDF 文件中提取内容。
device参数指定是否使用 GPU，model_dir_path指定模型存储路径。 - MarkDownWriter：将提取的内容写入 Markdown 文件。如果 PDF 包含插图、表格或公式，会将其截图保存到
assets目录，并在 Markdown 文件中引用。
运行完成后，指定路径下将生成一个 *.md 文件。如果有插图，会生成一个 assets 目录保存图片。
此操作分为两部分：首先使用 OCR 扫描和识别 PDF 内容（与 Markdown 转换类似），然后再通过 LLM 生成 EPUB 文件：
from pdf_craft import PDFPageExtractor extractor = PDFPageExtractor( device="cpu", # 如果使用 GPU，请改为 device="cuda:0" model_dir_path="/path/to/model/dir/path" # 模型下载和存储路径 )from pdf_craft import LLM llm = LLM( key="sk-XXXXX", # LLM 提供商的 API 密钥 url="https://api.deepseek.com", # LLM 提供商的 API 地址 model="deepseek-chat", # LLM 提供商的模型名称 token_encoding="o200k_base" # 用于估算 token 的本地模型名称 )from pdf_craft import analyse analyse( llm=llm, # 第二步配置的 LLM 对象 pdf_page_extractor=extractor, # 第一步创建的 PDFPageExtractor 对象 pdf_path="/path/to/pdf/file", # PDF 文件路径 analysing_dir_path="/path/to/analysing/dir", # 分析中间状态存储目录 output_dir_path="/path/to/output/files" # 分析结果存储目录 )from pdf_craft import generate_epub_file generate_epub_file( from_dir_path=output_dir_path, # 上一步生成的分析结果目录 epub_file_path="/path/to/output/epub" # 生成的 EPUB 文件保存路径 )- analyse 函数会扫描和分析 PDF 文件，生成中间状态和最终结果。
analysing_dir_path用于存储中间状态，方便在意外中断后恢复分析。 - generate_epub_file 函数会根据分析结果生成 EPUB 文件，并按照书本结构划分章节，同时处理注释和引用。
- GitHub 仓库：https://github.com/oomol-lab/pdf-craft
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
发布者：Ai探索者，转载请注明出处：https://javaforall.net/241398.html原文链接：https://javaforall.net
