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SmolDocling概述简介
SmolDocling(SmolDocling-256M-preview )是高效轻量级的多模态文档处理模型。能将文档图像端到端地转换为结构化文本,支持文本、公式、图表等多种元素识别,适用于学术论文、技术报告等多类型文档。模型参数量仅 256M,推理速度快,A100 GPU 上每页处理仅需 0.35 秒,与 Docling 完全兼容,可导出多种格式。
SmolDocling的功能特色
多模态文档转换:能将图像文档高效转换为结构化文本,支持科学和非科学文档。
快速推理:在 A100 GPU 上处理一页文档仅需 0.35 秒,使用不到 500MB 的显存。
OCR 与布局识别:支持光学字符识别(OCR),保留文档结构和元素的边界框。
复杂元素识别:能识别代码块、数学公式、图表、表格等复杂文档元素。
与 Docling 无缝集成:支持将结果转换为多种格式(如 Markdown、HTML 等),兼容 Docling。
指令支持:支持多种指令,如将页面转换为 Docling 格式、将图表转换为表格、将公式转换为 LaTeX 等。
SmolDocling的技术原理
轻量级设计:SmolDocling-256M-preview 是仅包含 256M 参数的视觉语言大模型,专为文档光学字符识别(OCR)和转换而设计。能在消费级 GPU 上快速处理文档,使用不到 500MB 的显存,每页文档的处理时间仅需 0.35 秒。
视觉骨干网络:模型采用了 SigLIP base patch-16/512 作为视觉骨干网络,网络参数量为 93M,能高效地处理图像输入。通过像素压缩技术,每个 512×512 的图像块被压缩为 64 个视觉标记,显著降低了计算资源需求。
文本编码器:SmolDocling-256M-preview 使用 SmolLM-2 作为文本编码器,编码器参数量为 135M,能处理文本输入并与视觉信息进行融合。
多模态融合与输出:模型能接收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,包括将文档图像转换为结构化文本、提取图表和表格信息、将数学公式转换为 LaTeX 格式等。
优化的数据集与训练策略:SmolDocling-256M-preview 的训练数据集包括科学和非科学文档,文档理解占比达到 41%。训练过程中采用了更高的像素标记率(4096 像素/标记),相比之前的 1820 像素/标记,显著提升了效率。
SmolDocling项目介绍
HuggingFace模型库:https://huggingface.co/ds4sd/SmolDocling-256M-preview
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2503.11576
SmolDocling能做什么?
文档转换与数字化:SmolDocling-256M-preview 能高效地将图像形式的文档转换为结构化的文本格式,同时保留文档的原始布局和复杂元素(如代码块、数学公式、图表等)。支持多种输出格式,包括 Markdown、HTML 等,适用于文档的数字化处理。
科学与非科学文档处理:能处理非科学内容(如商业文档、专利文件等)。识别和提取文档中的关键信息,如公式、图表和表格。
快速 OCR 与布局识别:SmolDocling-256M-preview 提供高效的光学字符识别(OCR)功能,能从图像中准确提取文本,保留文档的结构和元素边界框。
移动与低资源设备支持:SmolDocling-256M-preview 可以在移动设备或资源受限的环境中运行,例如智能手机或便携式计算机。
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