Dolphin：解析复杂文档图像的多模态新星

在数字化时代，文档图像解析成为了信息处理领域的重要课题。字节跳动近期开源了多模态文档图像解析模型 Dolphin，为这一领域带来了新的突破。Dolphin 专注于处理复杂的文档图像，如包含文本、表格、公式、图片等元素的文档。下面我们将深入探讨这一模型，了解其工作原理、架构、功能与应用等多方面内容。

为什么文档图像解析如此重要？

在众多信息处理场景中，文档图像解析扮演着关键角色。从办公自动化到学术研究，从数据分析到内容创作，高效准确地解析文档图像能够极大地提升工作效率和信息利用效率。然而，文档图像的复杂性给解析工作带来了诸多挑战，如文本、表格、公式等元素相互交织，布局多样，这要求解析模型具备强大的分析和理解能力。

Dolphin 的工作原理

Dolphin 采用 “先分析后解析” 的两阶段方法，巧妙应对文档中元素相互交织的挑战。

第一阶段是页面级布局分析。它会全面分析整个文档图像，按照我们日常阅读的自然顺序，生成页面元素的序列。例如，在一份包含文本段落和表格的文档中，它会先识别出文本部分，再定位表格位置，形成一个有序的元素队列。

第二阶段则是元素级并行解析。这一阶段，Dolphin 会利用不同类型的 “锚点提示”（heterogeneous anchors）和任务特定的提示，对各个元素进行高效解析。例如，对于表格元素，它会通过特定提示来识别表格结构、提取表格内容；对于公式元素，又能切换到适配公式解析的模式。并且，它支持并行处理，这意味着可以同时对多个元素进行解析，大大提升了整体效率。

Dolphin 的模型架构

Dolphin 基于视觉编码器 – 解码器架构，融合了多种先进技术。

视觉编码器采用 Swin Transformer。Swin Transformer 是一种强大的视觉特征提取工具，能够从文档图像中捕获丰富的视觉信息，如文字的形状、排版、颜色，以及表格的线条、图片的轮廓等。这些视觉特征是后续解析的基础。

文本解码器基于 MBart。MBart 是一个优秀的文本生成模型，它能够将视觉编码器提取的特征转化为我们可读的文本内容。无论是连续的文本段落，还是表格中的文字，或是公式中的符号，MBart 都能进行准确解码。

更重要的是，Dolphin 拥有提示接口。这个接口就像是一个灵活的指挥官，通过自然语言提示来控制解析任务。例如，当我们想提取表格内容时，可以给它 “提取表格” 的提示；当我们关注文本段落的意思时，就输入 “解析文本” 的指令。这种灵活性使得 Dolphin 能够适应多种多样的解析需求。

此外，Dolphin 被集成到 Hugging Face Transformers 生态系统中。这使得开发者可以轻松地将 Dolphin 应用到自己的项目中，与其他 Transformers 模型协同工作，进一步拓展其应用范围。

Dolphin 的功能与应用场景

Dolphin 支持两种主要的解析模式，涵盖了广泛的文档图像处理需求。

一种是页面解析模式，用于处理整个文档图像。例如，当我们有一份扫描的论文文档，想要将其全部内容数字化，包括文字、图表、公式等，就可以使用页面解析模式。Dolphin 会按照自然阅读顺序，依次解析页面上的各个元素，生成完整的数字化内容。

另一种是元素解析模式，专注于针对特定元素的图像进行解析。比如，在一份财务报告中，我们只关心某个表格中的数据，就可以将该表格部分截取出来，利用元素解析模式进行精准解析。同样，对于文档中的公式部分，也能单独提取公式内容，进行深入分析。

Dolphin 在多种页面级和元素级解析任务中展现出了出色的表现。例如，在页面级解析中，它能够准确识别出文档的标题、段落、图片位置等；在元素级解析中，对于复杂表格的多级表头、合并单元格等情况，也能进行有效处理。而且，Dolphin 轻量级架构和并行机制确保了其高效运行，无论是处理简单的文档图像，还是复杂的多元素文档，都能快速给出解析结果。

Dolphin 的技术细节

Dolphin 的参数量为 3.98 亿，这是一个适中的规模，既保证了模型的性能，又避免了过多的计算资源消耗。它支持中文和英文两种语言，适用于处理中英文文档图像，满足了广泛的语言需求。

从功能上看，Dolphin 涵盖了 OCR（光学字符识别）、布局分析、表格提取等多种能力。它的多模态特性使得它能够综合利用视觉和文本信息，提高解析的准确性和全面性。同时，Dolphin 以视觉 – 语言模型的身份，为文档图像解析领域提供了新的视角和解决方案。

在许可证方面，Dolphin 采用 MIT 许可证。这是一种非常宽松的开源许可证，允许开发者自由使用、修改和分发该模型，促进了技术的传播和应用。文件类型为 Safetensors，支持 FP16 和 I64 类型的张量，这为模型的高效存储和快速计算提供了保障。

如何使用 Dolphin？

想要使用 Dolphin，可以访问其 GitHub 仓库（https://github.com/bytedance/Dolphin），那里提供了详细的使用指南和示例代码。

对于页面解析，有一个名为 demo_page_hf.py 的脚本可供参考。通过这个脚本，开发者可以轻松地将整个文档图像输入到 Dolphin 模型中，获取解析后的结果。例如，将一份学术论文的扫描图像输入，Dolphin 会输出论文的结构化内容，包括标题、作者、摘要、正文段落、图表说明、参考文献等部分，方便进一步的文本处理和数据分析。

在元素解析方面，demo_element_hf.py 示例代码展示了如何针对特定元素进行解析。比如，从一份产品手册中截取一个表格部分，利用该脚本，可以精准地提取表格中的产品参数、价格等信息，为后续的产品管理或市场分析提供准确的数据支持。

Dolphin 的优势与创新

与传统的文档图像解析方法相比，Dolphin 具备多方面的优势和创新点。

首先，它采用了两阶段的解析流程，这种流程更符合人类阅读和理解文档的习惯。先进行整体布局分析，理清元素顺序，再对各个元素进行深入解析，使得解析结果更加准确和符合逻辑。

其次，Dolphin 的多模态架构是一个重要的创新。它将视觉信息和文本信息有机结合，能够充分利用文档图像中的各种线索。例如，在解析表格时，不仅可以通过文字识别表格中的数据，还能通过视觉特征判断表格的线条、行列结构等，提高了表格解析的准确性。

再者，提示接口的引入极大地增强了 Dolphin 的灵活性和可扩展性。通过简单的自然语言提示，就可以引导模型完成不同的解析任务，无需对模型进行复杂的重新训练或调整。这种灵活性使得 Dolphin 能够快速适应各种新的文档图像解析需求，具有很强的实用性。

最后，Dolphin 的高效性和轻量级架构也是其显著优势。在保证解析性能的同时，能够快速处理文档图像，节省时间和计算资源，这对于大规模的文档图像处理任务尤为重要。

Dolphin 的未来展望

Dolphin 的开源为文档图像解析领域注入了新的活力，其发展前景值得期待。

随着相关技术的不断发展，Dolphin 有望在以下几个方面取得进一步的突破。一是提升对更多语言的支持，目前它主要支持中英文，未来可以扩展到其他语言，满足全球范围内的文档图像解析需求。

二是增强对复杂文档图像的理解能力。虽然 Dolphin 已经能够处理多种复杂的文档元素，但文档图像的复杂性是无限的，仍有许多特殊情况需要进一步优化。例如，对于带有艺术字体、复杂排版、多种颜色叠加的文档图像，以及包含手写文字与印刷文字混合的文档，Dolphin 可以不断改进其解析算法，提高对这些复杂情况的适应性。

三是与其他技术的深度融合。Dolphin 可以与自然语言处理技术、数据可视化技术、知识图谱技术等进行更紧密的结合。例如，将解析后的文本内容进行语义分析、情感分析，将表格数据进行可视化展示，将文档中的知识点构建为知识图谱等，从而为用户提供实用的智能化解决方案。

四是进一步优化模型性能和效率。通过对模型架构的改进、训练方法的优化、硬件加速技术的应用等，Dolphin 可以实现更快的解析速度和更高的解析精度，降低对计算资源的需求，使其能够在更多的设备和场景中得到应用。

总之，Dolphin 作为字节跳动开源的多模态文档图像解析模型，凭借其创新的架构、强大的功能和高效的性能，在文档图像解析领域具有重要的地位和广阔的应用前景。无论是对于学术研究还是实际的工业应用，Dolphin 都提供了宝贵的工具和技术支持，推动着文档图像解析技术的不断进步和发展。