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旷视开源支持文档级OCR的多模态大模型,中英文全面支持,是否意味着OCR终结了?

想将一份文档图片转换成Markdown格式?以往这一任务需要文本识别、布局检测和排序、公式表格处理、文本清洗等多个步骤——这一次,只需一句话命令,多模态大模型Vary直接端到端输出结果:图片无论是中英文的大段文字:图片还包含了公式的文档图片图片又或是手机页面截图:图片甚至可以将图片中的表格转换成latex格式:图片当然,作为一个多模大型模型,保持通用能力是必不可少的图片Vary表现出了很大的潜力和极高的上限,OCR可以不再需要冗长的pipline,直接端到端输出,且可以按用户的prompt输出不同的格式如

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    想将一份文档图片转换成Markdown格式?

    以往这一任务需要文本识别、布局检测和排序、公式表格处理、文本清洗等多个步骤——

    这一次,只需一句话命令,多模态大模型Vary直接端到端输出结果:

    OCR终结了?旷视提出支持文档级OCR的多模态大模型,支持中英文,已开源!图片

    无论是中英文的大段文字:

    OCR终结了?旷视提出支持文档级OCR的多模态大模型,支持中英文,已开源!图片

    还包含了公式的文档图片

    OCR终结了?旷视提出支持文档级OCR的多模态大模型,支持中英文,已开源!图片

    又或是手机页面截图:

    OCR终结了?旷视提出支持文档级OCR的多模态大模型,支持中英文,已开源!图片

    甚至可以将图片中的表格转换成latex格式:

    OCR终结了?旷视提出支持文档级OCR的多模态大模型,支持中英文,已开源!图片

    当然,作为一个多模大型模型,保持通用能力是必不可少的

    OCR终结了?旷视提出支持文档级OCR的多模态大模型,支持中英文,已开源!图片

    Vary表现出了很大的潜力和极高的上限,OCR可以不再需要冗长的pipline,直接端到端输出,且可以按用户的prompt输出不同的格式如latex 、word 、markdown。

    通过强大的语言先验,这种架构可以避免OCR中的易错字,如“杠杆”和“杜杆”等。对于模糊文档,借助语言先验的帮助,也有望实现更强的OCR效果

    引发了不少网友的关注的项目一经推出,立即引起了广泛讨论。其中一位网友在看到后直呼“杀爆了!”

    OCR终结了?旷视提出支持文档级OCR的多模态大模型,支持中英文,已开源!图片

    这样的效果是如何实现的呢?

    受大模型启发打造

    目前的多模态大模型几乎都是用CLIP作为Vision Encoder或者说视觉词表。确实,在400M图像文本对训练的CLIP有很强的视觉文本对齐能力,可以覆盖多数日常任务下的图像编码。

    但是对于密集和细粒度感知任务,比如文档级别的OCR、Chart理解,特别是在非英文场景,CLIP表现出了明显的编码低效和out-of-vocabulary问题。

    纯NLP大模型(如LLaMA)从英文过渡到中文(对大模型来说是“外语”)时,因为原始词表编码中文效率低,必须要扩大text词表才能实现较好的效果。

    研究团队从中得到了启发,正是因为这一特点

    现在基于CLIP视觉词表的多模态大模型,面临着同样的问题,遇到“foreign language image”,如一页论文密密麻麻的文字,很难高效地将图片token化。

    Vary是为解决这个问题而提供的一种解决方案,它可以在不重新建立原有词表的情况下,高效地扩充视觉词表

    OCR终结了?旷视提出支持文档级OCR的多模态大模型,支持中英文,已开源!图片

    不同于现有方法直接用现成的CLIP词表,Vary分两个阶段:

    首先,我们将在第一阶段使用一个小型的仅解码器网络,以自回归的方式生成一个强大的新视觉词表

    接下来,在第二阶段将新词表和CLIP词表进行融合,以便高效地训练LVLM并赋予其新的特性

    以下是Vary的训练方法和模型结构图示:

    OCR终结了?旷视提出支持文档级OCR的多模态大模型,支持中英文,已开源!图片

    通过在公开数据集以及渲染生成的文档图表等数据上训练,Vary极大增强了细粒度的视觉感知能力。

    在保持vanilla多模态能力的同时,激发出了端到端的中英文图片、公式截图和图表理解能力。

    另外,研究团队注意到原本可能需要几千tokens 的页面内容,通过文档图片输入,信息被Vary压缩在了256个图像tokens中,这也为进一步的页面分析和总结提供了更多的想象空间。

    目前,Vary的代码和模型均已开源,还给出了供大家试玩的网页demo。

    感兴趣的小伙伴可以去试试了~

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