OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术的确是一项非常实用的技术，能够将图像中的文字转化为可编辑的文本，大大提高了工作效率。然而，你所遇到的问题——字体多样性导致的模型泛化能力不足，也是OCR技术中常见的一个挑战。

首先，我们要明白，OCR的核心是通过训练模型来识别图像中的文字形状。而文字的形状，很大程度上是由字体决定的。不同的字体，其笔画粗细、字形结构、字距行距等都可能有所不同，这就给OCR模型的训练带来了很大的挑战。如果训练数据只包含了有限的几种字体，那么模型在面对新字体时，很可能因为无法识别其形状而导致识别效果下降。

那么，如何解决这个问题呢？我认为可以从以下几个方面来考虑：

一、增加训练数据的字体多样性

虽然穷举所有字体并不现实，但我们可以尽可能地增加训练数据的字体多样性。这包括使用不同风格的字体，如手写体、艺术体、装饰体等，以及不同语言的字体。这样，模型就能够学习到更多的文字形状变化，从而提高其泛化能力。

二、使用数据增强技术

数据增强是一种常用的提高模型泛化能力的方法。在OCR中，我们可以对训练数据进行各种变换，如旋转、缩放、平移、扭曲等，以模拟不同字体、不同拍摄角度、不同光照条件等情况下的文字图像。这样，模型就能够更好地适应各种实际场景。

三、使用迁移学习技术

迁移学习是一种利用在其他任务上学到的知识来帮助新任务的方法。在OCR中，我们可以先使用大规模的、字体多样的文本数据集进行预训练，然后再使用具体的、字体有限的训练数据进行微调。这样，模型就能够利用在大规模数据集上学到的知识，来提高其在有限字体数据集上的识别能力。

四、使用无监督学习方法

无监督学习是一种不需要标注数据的学习方法。在OCR中，我们可以利用无监督学习方法来学习文字的形状和结构。例如，我们可以使用自编码器（Autoencoder）等模型来对文字图像进行编码和解码，从而学习到文字的内在表示。这样，即使遇到新字体的文字图像，模型也能够根据其内在表示来进行识别。

五、结合多种模型进行集成学习

集成学习是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能的方法。在OCR中，我们可以使用不同类型的模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）来分别进行文字识别，并将它们的预测结果进行融合。这样，就能够利用不同模型的优点来弥补各自的缺点，从而提高整体的识别准确率。

综上所述，解决OCR中字体多样性问题的方法有很多种。在实际应用中，我们可以根据具体情况来选择合适的方法来提高模型的泛化能力。同时，随着技术的不断发展，相信未来还会有更多的新方法和新技术来解决这个问题。