SmolDocling是一个开源的轻量级多模态文档处理模型，由IBM研究院Docling团队开发。它专为文档光学字符识别（OCR）和转换而设计，参数量仅为256M。该模型能够将文档图像端到端地转换为结构化文本，同时保留文档的原始布局和复杂元素。
SmolDocling功能特点：
1、高效转换：
SmolDocling能够将图像文档高效转换为结构化文本，支持科学和非科学文档。
2、快速推理：
在A100 GPU上处理一页文档仅需0.35秒，使用不到500MB的显存。
3、多模态识别：
支持光学字符识别（OCR），并能识别代码块、数学公式、图表、表格等复杂文档元素。
4、兼容性强：
与Docling完全兼容，支持将结果转换为多种格式（如Markdown、HTML等）。
5、创新的DocTags格式：
通过生成DocTags这种新的通用标记格式，以完整的上下文和位置捕获所有页面元素。
6、训练与优化：
采用渐进学习方法进行训练，包括冻结视觉编码器、增量训练和精细调整。
SmolDocling应用场景：
1、文档转换与数字化：
将图像形式的文档转换为结构化的文本格式，适用于文档的数字化处理。
2、科学与非科学文档处理：
能够处理学术论文、技术报告、专利文件、商业文档等多种类型的文档。
3、快速OCR与布局识别：
提供高效的光学字符识别功能，从图像中准确提取文本，保留文档结构和元素边界框。
4、移动与低资源设备支持：
可以在移动设备或资源受限的环境中运行，例如智能手机或便携式计算机。
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