OCRFlux 简介
OCRFlux 是由 ChatDOC 团队开源的 多模态大语言模型（LLM）工具包，专注于把 PDF 文档和图片中的文字、表格、公式等内容高质量地转换为 纯 Markdown（或 HTML）文本。它的核心目标是突破传统 OCR 在复杂版面、跨页表格、段落合并等场景的局限，实现 轻量、高精度、易部署 的文档数字化方案。
| 功能特点 | 说明 |
|---|---|
| 多模态 LLM | 基于 3 B 参数的视觉语言模型（Qwen‑2.5‑VL‑3B‑Instruct 微调），在普通 GPU（如 GTX 3090）上即可运行 |
| 复杂版面解析 | 支持多栏排版、图片嵌入、数学公式、HTML 表格（含 rowspan/colspan）等，保持原始阅读顺序 |
| 跨页合并 | 首创跨页表格与段落的自动合并，准确率可达 98.3%，显著提升文档连贯性 |
| 高精度 | 在 OCRFlux‑bench‑single 基准测试中，英文/中文 Edit Distance Similarity（EDS）分别提升 0.095、0.187；表格 TEDS 也显著领先 |
| 轻量部署 | 仅 30 亿参数，推理速度比 7 B 模型快 3 倍，支持 Docker、命令行或 API 调用 |
| 离线安全 | 完全开源、模型与数据均可本地运行，保障数据隐私 |
| 多语言 | 同时支持中英文文档处理，适用于学术论文、技术手册、法律文档等多种场景 |
典型使用场景
- 学术论文、专利文档的批量转 Markdown，便于后续编辑与检索。
- 企业内部报告、合同、发票等结构化文档的自动化数字化。
- 法律、金融等行业对跨页表格、复杂报表的高保真提取。
- 教育与科研中需要保留公式、图表的文档转写。
获取方式与资源链接
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| 项目源码（GitHub） | https://github.com/chatdoc-com/OCRFlux.git |
| 在线演示（Web UI） | https://ocrflux.pdfparser.io/#/ |
| 模型下载（HuggingFace） | https://huggingface.co/ChatDOC/OCRFlux-3B |
| 文档与使用手册 | https://github.com/chatdoc-com/OCRFlux/blob/main/README.md （同上源码仓库） |
| 相关技术博客（中文） | https://blog.csdn.net/u012842807/article/details/149349227 |
| 基准评测报告 | https://www.51cto.com/aigc/6954.html （OCRFlux‑bench‑single） |
技术实现要点
- 页面级解析：模型先对每页图像进行视觉特征提取，再在 LLM 提示下生成对应的 Markdown，自动去除页眉页脚。
- 跨页合并模块：通过专门的跨页合并任务训练，模型能够识别同一表格或段落在不同页的连续性，并在最终文档中无缝拼接。
- 多任务联合训练：单页解析与跨页合并在同一模型中联合学习，提升整体推理效率，避免二次调用。
- 轻量化设计：仅 3 B 参数，使用 LoRA 微调技术，兼顾精度与计算资源需求。
总结
OCRFlux 通过将 视觉语言模型 与 文档结构化 任务深度结合，提供了目前开源社区中在 复杂版面 OCR 与 跨页合并 方面最领先的解决方案。它的轻量化、离线可部署特性，使其在企业内部、科研机构以及个人用户中都有广阔的应用前景。若需要快速将大量 PDF/图片转为可编辑的 Markdown，OCRFlux 是一个值得尝试的首选工具。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！