轻巧视文通——高效能多模态文档处理新星

在信息爆炸的时代，处理和理解复杂的文档资料成为了一大挑战。为此，我们自豪地介绍“轻巧视文通”，一个革新性的轻量级模型，它巧妙地融合了文本与图像处理能力，开启了文档处理的新纪元。不同于传统繁琐的处理方式，轻巧视文通以其独特的设计，实现了对多类型文档的快速理解和分析。它不仅减轻了系统资源的负担，更以高效、精准的特性，成为了学术界和产业界关注的焦点。无论是文字识别、图像内容理解还是跨模态信息关联，轻巧视文通都能游刃有余，为文档自动化处理和智能分析领域带来了全新的解决方案。这标志着我们在迈向智能化办公和高效信息处理的道路上又迈出了坚实的一步。

　　

smoldocling：轻量级多模态文档处理利器

　　

SmolDocling-256M-preview是一款高效、轻量级的多模态文档处理模型，能够将文档图像直接转换为结构化文本。它支持文本、公式、图表等多种元素识别，适用于学术论文、技术报告等各种类型的文档。该模型参数量仅为256M，推理速度极快，在A100GPU上每页处理时间仅需0.35秒，并与Docling完全兼容，支持多种格式导出。

　　

SmolDocling主要功能：

　　高效的多模态文档转换:将图像文档快速转换为结构化文本，涵盖科学和非科学文档。 　　闪电般的推理速度:A100GPU上单页处理时间仅0.35秒，显存占用不到500MB。 　　精准的OCR和布局识别:具备强大的光学字符识别(OCR)功能，同时保留文档结构和元素边界框。 　　复杂元素的全面识别:能够识别代码块、数学公式、图表、表格等复杂元素。 　　与Docling的完美兼容性:支持多种输出格式(例如Markdown、HTML)，并与Docling系统无缝集成。 　　强大的指令支持:支持多种指令，例如将页面转换为Docling格式、图表转换为表格、公式转换为LaTeX等。 　　

SmolDocling技术原理：

　　

SmolDocling-256M-preview凭借其轻量级设计，在消费级GPU上也能高效运行。其核心技术包括：

　　轻量级视觉语言模型:模型参数量仅256M，专为文档OCR和转换而设计。 　　高效的视觉骨干网络:采用SigLIPbasepatch-16/512作为视觉骨干网络(93M参数)，并通过像素压缩技术提高效率。 　　强大的文本编码器:使用SmolLM-2作为文本编码器(135M参数)，实现视觉和文本信息的有效融合。 　　多模态融合与输出:能够处理图像和文本的多模态输入，生成结构化的文本输出，支持多种文档处理功能。 　　优化的训练策略:使用包含科学和非科学文档的数据集进行训练(文档理解占比41%)，并采用更高的像素标记率(4096像素/标记)提升效率。 　　

SmolDocling项目地址：

　　HuggingFace模型库: 　　arXiv技术论文: 　　

SmolDocling应用场景：

　　文档数字化:高效地将图像文档转换为结构化文本，保留原始布局和复杂元素。 　　科学及非科学文档处理:处理各种类型的文档，并提取关键信息。 　　快速OCR和布局识别:提供快速准确的OCR功能，并保留文档结构。 　　移动设备及低资源环境支持:可在移动设备或资源受限的环境中运行。 　　

以上就是SmolDocling—轻量级的多模态文档处理模型的详细内容，更多请关注其它相关文章！