解锁多模态大模型的潜力：OCR VLM的性应用与未来展望

通过VLM范式解决OCR任务的工作~

原标题：万字分享多模态大模型OCR工作 OCR VLM
文章来源：智猩猩GenAI
内容字数：20253字

文本OCR任务的现状与发展

随着机器学习与大语言模型（MLLM）领域的发展，文本OCR（光学字符识别）任务逐渐受到重视。传统的OCR系统通常采用多模块的pipeline设计，包括元素检测、区域裁剪和字符识别等。这一方法不仅容易导致过拟合，还增加了维护成本，且在不同场景下需要专门训练不同模型。为了应对这些挑战，许多研究者开始尝试通过视觉语言模型（VLM）来解决OCR任务。

1. OCR任务的特点

OCR任务最显著的特点是需要处理高分辨率的输入图像。图像越大，包含的字符越多，识别效果也更佳。此外，OCR任务强调感知能力，而不是复杂的推理能力，因此需要大量的视觉token支持。为了实现高效的OCR，动态分辨率和视觉token压缩方案成为了重要的研究方向。

2. 主要研究工作

在这方面，几篇关键的研究工作值得关注：

1. **GOT-OCR 2.0**：该模型旨在实现端到端的OCR解决方案，支持动态分辨率和多页OCR，且模型轻量化，使用小型视觉编码器与大语言模型相结合。其关键在于通过多阶段训练提升模型能力，并结合丰富的OCR数据集进行训练。

2. **Vary**：该研究提出了视觉词表的概念，通过构造新的ViT模型来实现OCR任务。该模型通过对比正负样本的方式，提升了对OCR场景的理解能力。

3. **TextMonkey**：该模型通过滑动窗口注意力机制和Token Resampler来提高对文本的理解，优化了输入的图像切分策略，增强了模型对文本位置信息的分析能力。

4. **mPLUG系列**：阿里巴巴的mPLUG团队开发的DocOwl系列通过统一结构学习，实现了文档理解的多任务训练，支持高分辨率的图像处理，提升了模型的通用性和精准度。

3. 未来展望

尽管当前的OCR技术已经取得了显著进展，但仍需进一步优化模型的泛化能力和适应性，以应对不同应用场景的挑战。未来的研究方向可能集中在提高模型的推理能力、增强对复杂文本结构的解析能力以及整合更多类型的视觉信息上。

总之，随着OCR技术的不断发展，结合视觉语言模型的创新方法将为OCR任务带来新机遇，推动相关领域的进一步发展。

联系作者

文章来源：智猩猩GenAI
作者微信：
作者简介：智猩猩旗下公众号之一，深入关注大模型与AI智能体，及时搜罗生成式AI技术产品。