想將一份文檔圖片轉換成Markdown格式？

以往這一任務需要文本識別、布局檢測和排序、公式表格處理、文本清洗等多個步驟——

這一次，只需一句話命令，多模態(tài)大模型Vary直接端到端輸出結果：

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無論是中英文的大段文字：

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還是包含了公式的文檔圖片：

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又或是手機頁面截圖：

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甚至可以將圖片中的表格轉換成latex格式：

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當然，作為多模大模型，通用能力的保持也是必須的：

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Vary表現(xiàn)出了很大的潛力和極高的上限，OCR可以不再需要冗長的pipline，直接端到端輸出，且可以按用戶的prompt輸出不同的格式如latex 、word 、markdown。

通過大模型極強的語言先驗，這種架構還可以避免OCR中的易錯字，比如“杠桿”和“杜桿”等， 對于模糊文檔，也有望在語言先驗的幫助下實現(xiàn)更強的OCR效果。

項目一出，引發(fā)了不少網友的關注，有網友看后直呼“kill the game！”

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那么這樣的效果，是如何做到的呢？

受大模型啟發(fā)打造

目前的多模態(tài)大模型幾乎都是用CLIP作為Vision Encoder或者說視覺詞表。確實，在400M圖像文本對訓練的CLIP有很強的視覺文本對齊能力，可以覆蓋多數(shù)日常任務下的圖像編碼。

但是對于密集和細粒度感知任務，比如文檔級別的OCR、Chart理解，特別是在非英文場景，CLIP表現(xiàn)出了明顯的編碼低效和out-of-vocabulary問題。

純NLP大模型（如LLaMA）從英文過渡到中文（對大模型來說是“外語”）時，因為原始詞表編碼中文效率低，必須要擴大text詞表才能實現(xiàn)較好的效果。

正是這一特點給研究團隊帶來了啟發(fā)。

現(xiàn)在基于CLIP視覺詞表的多模態(tài)大模型，面臨著同樣的問題，遇到“foreign language image”，如一頁論文密密麻麻的文字，很難高效地將圖片token化。

而Vary就是這一問題的一種解決方案，它可以在不重建原有詞表前提下，高效擴充視覺詞表。

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不同于現(xiàn)有方法直接用現(xiàn)成的CLIP詞表，Vary分兩個階段：

第一階段先用一個很小的decoder-only網絡用自回歸方式幫助產生一個強大的新視覺詞表；

然后在第二階段融合新詞表和CLIP詞表，從而高效地訓練LVLM擁有新feature。

Vary的訓練方法和模型結構如下圖：

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通過在公開數(shù)據集以及渲染生成的文檔圖表等數(shù)據上訓練，Vary極大增強了細粒度的視覺感知能力。

在保持vanilla多模態(tài)能力的同時，激發(fā)出了端到端的中英文圖片、公式截圖和圖表理解能力。

另外，研究團隊注意到原本可能需要幾千tokens 的頁面內容，通過文檔圖片輸入，信息被Vary壓縮在了256個圖像tokens中，這也為進一步的頁面分析和總結提供了更多的想象空間。

目前，Vary的代碼和模型均已開源，還給出了供大家試玩的網頁demo。

感興趣的小伙伴可以去試試了～