轻量级视觉语言模型 Dolphin:高效精准的文档结构化解析利器

news2025/7/21 4:46:44

在数字化办公和学术研究日益普及的今天,如何高效、准确地处理各类文档图像成为了一个亟需解决的问题。Dolphin 应运而生,作为一款基于异构锚点提示的多模态文档图像解析模型,它不仅打破了传统手动整理文档的繁琐流程,更以远超主流模型的解析精度和效率,为用户带来了全新的文档处理体验。

图片

技术亮点

Dolphin 采用创新的“分析-解析”两阶段范式,有效应对文档图像中复杂元素交织所带来的挑战:

第一阶段:页面级布局分析

Dolphin 能够识别并生成符合自然阅读顺序的文档元素序列,包括文本段落、图表、表格、脚注等多种结构化组件,实现对整个页面的全面理解。

第二阶段:异构锚点提示驱动的并行解析

利用特定任务提示与异构锚点机制,Dolphin 可以并行高效地解析不同类型的文档元素,从而大幅提升解析速度和准确性。

图片

核心功能

统一架构下的多任务解析 :基于单一视觉语言模型完成从布局分析到内容提取的全过程。

高精度识别能力 :在公式识别、表格提取等关键任务上表现优异,甚至超越 GPT-4.1 和 Mistral-OCR。

结构化输出支持 :支持将文档解析结果导出为 JSON、Markdown、HTML 等多种格式,便于后续处理与集成。

轻量高效设计 :总参数量仅为 322M,适用于资源受限环境,响应速度快。

多语言与多格式兼容 :支持中文、英文等多语言文本解析,兼容学术论文、技术报告、扫描件等多种输入形式。

典型应用场景

1. 学术研究与论文管理

研究人员常常需要整理大量文献资料,尤其是PDF或扫描版论文。Dolphin 可一键将这些文档转化为结构化的 Markdown 或 JSON 数据,便于信息抽取、引用管理及知识图谱构建。

2. 企业合同与报告自动化处理

企业法务部门经常面临合同归档、条款提取等工作。Dolphin 能精准识别表格、条款段落、签名区域等内容,自动提取关键字段并生成标准化数据,大幅减少人工录入成本。

3. 教育领域的教学资源整合

教师和学生可以使用 Dolphin 快速将纸质教材、讲义扫描件转换为可编辑的电子文档,便于制作课件、复习笔记,提升学习效率。

4. 政府与公共机构的文档数字化

政府部门常有大量历史档案需要数字化归档。Dolphin 支持高质量 OCR 和结构化解析,能快速将扫描文件转为标准格式,助力政务信息化建设。

5. 技术文档与手册的智能维护

对于软件开发人员和技术支持团队而言,技术手册、API 文档往往杂乱难读。Dolphin 能有效提取代码块、公式、表格等内容,帮助构建清晰的文档体系,提升协作效率。

Dolphin 不仅是一个文档解析工具,更是通往智能化办公和高效信息管理的重要桥梁。无论你是科研人员、企业员工还是开发者,都能从中获得前所未有的便利与效率提升。

演示地址:http://115.190.42.15:8888/dolphin/

GitHub:https://github.com/bytedance/Dolphin

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2386579.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

如何安全配置数据库(MySQL/PostgreSQL/MongoDB)

数据库是许多应用程序的核心组成部分,因此保护数据库的安全性至关重要。无论是MySQL、PostgreSQL还是MongoDB,都需要经过适当的安全配置才能防止潜在的安全威胁。本文将介绍如何安全配置这些流行的数据库管理系统,以确保数据的保密性、完整性…

将 Docker 镜像从服务器A迁移到服务器B的方法

在日常工作中,我们有时会需要将服务器 A上的镜像上传至服务器B上,下面给出具体操作方式,以镜像 postgres:15 为例进行讲解。 首先在服务器A上拉取 镜像 postgres:15 ,命令如下: docker pull postgres:15下面再将服务…

git merge解冲突后,add、continue提交

git merge解冲突后,add、continue提交 git merge操作冲突后,需要手动解冲突,解完冲突后,需要: git add . 然后,进入一般的正常git代码提交流程。 git合并‘merge’其他分支的个别文件到当前branch_gitbash 合并branc…

运动规划实战案例 | 图解基于状态晶格(State Lattice)的路径规划(附ROS C++/Python仿真)

目录 1 控制采样 vs 状态采样2 State Lattice路径规划2.1 算法流程2.2 Lattice运动基元生成2.3 几何代价函数2.4 运动学约束启发式 3 算法仿真3.1 ROS C仿真3.2 Python仿真 1 控制采样 vs 状态采样 控制采样的技术路线源自经典的运动学建模思想。这种方法将机器人的控制指令空…

Neo4j(二) - 使用Cypher操作Neo4j

文章目录 前言一、Cypher简介二、数据库操作1. 创建数据库2. 查看数据库3. 删除数据库4. 切换数据库 三、节点、关系及属性操作1. 创建节点与关系1.1 语法1.2 示例 2. 查询数据2.1 语法2.2 示例 3. 更新数据3.1 语法3.2 示例 4. 删除节点与关系4.1 语法4.2 示例 5. 合并数据5.1…

09、供应商管理数字化转型:从潜在评估到战略合作的系统化方法

在全球化竞争和供应链日益复杂的商业环境下,供应商管理已成为企业核心竞争力的关键组成部分。优秀的供应商管理体系不仅能确保物料和服务的稳定供应,更能成为企业创新、降本增效的战略资源。本文将系统性地介绍供应商管理的完整框架,从潜在供…

批量转存夸克网盘内容并分享实操教程

批量转存夸克网盘内容并分享 经常使用我AI工具(圈友互联AI)的应该在每日资源这里看到,会每天自动更新最新资源信息,这些资源是自动从各处爬取出来再批量转存进行分享处理的! 今天就和大家分享下,如何对夸克…

“安康杯”安全生产知识竞赛活动流程方案

一、竞赛组织部门:排水公司安全生产办公室 二、竞赛说明: 1、由安全生产办公室组编辑、整理,安全生产领导小组审核。竞赛时由公司领导及各部门负责人对本次知识竞赛进行监督评比,以保证竞赛活动的公平、公正。本次竞赛活动由闫红…

特征分解:线性代数在AI大模型中的核心工具

🧑 博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++, C#, Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQL server,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用…

理解计算机系统_并发编程(10)_线程(七):基于预线程化的并发服务器

前言 以<深入理解计算机系统>(以下称“本书”)内容为基础&#xff0c;对程序的整个过程进行梳理。本书内容对整个计算机系统做了系统性导引,每部分内容都是单独的一门课.学习深度根据自己需要来定 引入 接续理解计算机系统_并发编程(9)_线程(六):读者-写者问题-…

身份认证: JWT和Session是什么?

一、为什么需要临时凭证&#xff1f; 系统面临三个核心约束&#xff1a; 唯一鉴权方式只有&#xff08;账号&#xff0c;密码&#xff09; 服务端不记录请求状态&#xff0c;服务端不知道用户已登录了 避免重复传输敏感信息&#xff0c;不能每次都携带(账号&#xff0c;密码…

机器学习中的多GPU训练模式

文章目录 一、数据并行&#xff08;Data Parallelism&#xff09;二、模型并行&#xff08;Model Parallelism&#xff09;1. 模型并行2. 张量并行&#xff08;Tensor Parallelism&#xff09; 三、流水线并行&#xff08;Pipeline Parallelism&#xff09;四、混合并行&#x…

TPAMI 2025 | CEM:使用因果效应图解释底层视觉模型

底层视觉可解释性专题&#xff1a;https://x-lowlevel-vision.github.io/ 论文&#xff1a;https://arxiv.org/abs/2407.19789 代码&#xff1a;https://github.com/J-FHu/CEM 动机 在底层视觉领域&#xff0c;深度学习模型虽极大提升了任务性能&#xff0c;但其内部运行机…

Halcon 图像预处理②

非线性图像分段变化&#xff1a; 先窗体打开图片 对数非线性变化&#xff1a; 结果图像的亮度/对比度显著增加 log_image(Image,LogImag1,e) 参数1&#xff1a;输入图像 参数2&#xff1a; 输出图像 参数3&#xff1a;底数 log_image(Image,LogImage2,0.1) 图像结果亮度和…

20250526-C++基础-函数指针

C基础-函数指针 函数指针&#xff0c;顾名思义就是指向函数的指针&#xff0c;用一个变量来存储函数的地址&#xff0c;可以通过这个变量&#xff08;指针&#xff09;间接访问函数。&#xff08;可以把函数指针名看作函数名来进行函数调用&#xff09;。代码及说明如下&#…

软考 系统架构设计师系列知识点之杂项集萃(73)

接前一篇文章&#xff1a;软考 系统架构设计师系列知识点之杂项集萃&#xff08;72&#xff09; 第126题 可一次性编程的只读存储器是( )。 A. ROM B. PROM C. EPROM D. EEPROM 正确答案&#xff1a;B。 解析&#xff1a; ROM&#xff1a;出厂时已编程&#xff0c;用户无…

DeepSeek-V3-0526乍现

DeepSeek-V3-0526 可能是 DeepSeek 最新发布的模型版本&#xff0c;相较于之前的 DeepSeek-V3-0324&#xff0c;它在代码能力、推理性能和本地部署方面有了进一步提升。以下是关于该版本的主要信息&#xff1a; - DeepSeek-V3-0526 在多项基准测试中表现优异&#xff0c;性能…

STM32 I2C 通信协议

1、原理 1、硬件电路 一主多从&#xff0c;单片机作为总线主机 SDA&#xff1a;数据线 SCL&#xff1a;时钟线 主机对SCL线完全控制&#xff0c;从机只能读取&#xff1b;在空闲状态下&#xff0c;主机可以主动发起对SDA的控制&#xff0c;只有在从机发送数据和从机应答的时…

【后端高阶面经:Elasticsearch篇】38、Elasticsearch 高可用架构解析:分片容灾、Translog 调优与双集群

一、高可用架构核心:节点角色与分布式设计 (一)节点角色精细化划分 1. 四大核心节点类型 节点类型核心职责资源配置建议典型部署数量主节点(Master)集群元数据管理(索引创建、分片分配、节点选举)CPU≥4核,内存≥16GB,禁用数据存储3-5个(奇数)数据节点(Data)存储…

5月26日复盘-自注意力机制

5月26日复盘 一、自注意力机制 Self-Attention Mechanism&#xff0c;自注意力机制&#xff0c;用于捕捉序列数据内部依赖关系的关键技术。它在NLP和CV中非常重要&#xff0c;尤其是Transformer。 1. 产生背景 自注意力机制的产生与序列建模任务&#xff08;如机器翻译、文…