[开源推荐] DeepOCR: 基于 VILA 框架复现 DeepSeek-OCR 模型，核心创新在于通过视觉压缩技术实现文本的高效处理 核心问题与解决方案 · 痛点：大语言模型处理长文本时，计算复杂度随序列长度平方级增长，导致效率低下。 · 创新思路：将文本渲染成图像，用视觉编码器压缩处理，实现 7-20 倍的压缩率。这相当于把"读文字"变成"看图片"，用更少的信息量传达相同内容。 技术架构 项目采用三层设计，总参数约 380M： 1. DeepEncoder（视觉编码核心） · SAM 编码器（80M 参数）：使用窗口注意力机制处理 1024×1024 高分辨率图像，输出 4096 个特征标记 · 16× 卷积压缩器：通过两层卷积将标记数从 4096 压缩到 256，大幅降低计算量 · CLIP 编码器（300M 参数）：对压缩后的特征进行全局语义理解 设计巧妙之处：先用 SAM 的窗口注意力控制内存开销，压缩后再用 CLIP 的全局注意力提取语义，避免了直接处理高分辨率图像导致的内存爆炸。 2. 多模态投影器 · 将 2048 维视觉特征映射到语言模型空间 · 通过换行符和分隔符标记帮助模型理解文档的空间结构 3. 语言解码器 采用 Qwen2-7B 模型（原版使用 DeepSeek-3B-MoE），负责最终的文本生成。 训练方法 采用两阶段训练策略： 阶段 1：视觉-语言对齐（1 轮） · 数据：59.5 万通用图像-文本对 · 训练目标：仅训练投影器，学习基础的视觉到语言映射 阶段 2：OCR 专项预训练（1 轮） · 数据：26 万 PDF 文档和图像 · 训练目标：微调投影器和语言模型，冻结视觉编码器 性能表现 1. 优势领域： · 英文文本识别：编辑距离 0.093，表现优秀 · 简单文档处理：准确率达 99.5% · 表格结构解析：得分 70.3，空间理解能力强 · 标记效率：仅用约 250 个视觉标记，比传统方法节省 15 倍 2. 改进空间： · 复杂布局文档（如多栏学术论文）：51.2 分 · 数学公式识别：性能较弱，训练数据中数学内容不足 · 中文文档：与英文相比存在差距 实用价值 项目为研究者提供了： · 完整的开源实现：包括训练脚本、评估工具和预训练检查点 · 架构验证：证明视觉压缩技术在 OCR 任务中的可行性 · 即用工具：支持文本提取、Markdown 转换、图表解析等多种应用场景 局限与未来方向 当前限制主要源于训练资源和数据： · 仅训练 1 轮，未充分收敛 · 训练数据（26 万样本）相比顶尖模型（100 万+）偏少 · 缺少数学内容和历史扫描文档 · 改进方向包括数据增强、引入强化学习、优化提示词工程等，理论上可将性能提升 17 个百分点。 项目地址 pkulium.github.io/DeepOCR_we…

Can’t believe it — our Princeton AI^2 postdoc Shilong Liu @atasteoff re-built DeepSeek-OCR from scratch in just two weeks 😳 — and open-sourced it. This is how research should be done 🙌 #AI #LLM #DeepSeek #MachineLearning #Princeton @omarsar0 @PrincetonAInews @akshay_pachaar