一、工具简介
PaddleOCR-VL 是百度 2025 年 10 月开源的全球最强文档解析模型，仅用 0.9B 参数即可在复杂版面、手写、表格、公式、图表等全场景实现 SOTA 级“看懂+读懂”。
PaddleOCR-VL 是百度 2025 年 10 月开源的全球最强文档解析模型，仅用 0.9B 参数即可在复杂版面、手写、表格、公式、图表等全场景实现 SOTA 级“看懂+读懂”。
二、主要功能
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全要素识别：印刷文本、手写汉字、表格结构、数学公式、可视化图表、印章、二维码等一网打尽。
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阅读顺序还原：自动预测人类阅读习惯，多栏、竖排、图文混排不再错位。
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图表→结构化数据：把柱状图、折线图、饼图直接转成可编辑表格或 JSON。
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109 种语言全覆盖：中英阿俄日韩拉丁印地泰文等一键切换。
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一键导出：Markdown、JSON、Excel、LaTeX 多格式输出，对接 RAG、知识库、数据录入零成本。
三、技术原理
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两阶段架构：
① PP-DocLayoutV2 先“版面分析”——用 RT-DETR 检测元素类别与坐标，再用指针网络预测阅读顺序；
② PaddleOCR-VL-0.9B 再“内容识别”——融合 NaViT 动态高分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型，实现像素级 OCR 与语义级理解。 -
动态分辨率：NaViT 支持任意长宽比输入，避免resize 失真。
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轻量化设计：0.9B 参数+INT8 量化，单张 A100 每秒 1881 token，CPU 也能实时跑。
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确定性解码：Win-Accumulation 算法消除 VLM 幻觉，表格、公式零错位。
四、应用场景
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政企档案数字化：扫描件、历史公文、手写批示批量转结构化数据。
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教育科研：课堂笔记、试卷、论文公式、实验图表直接生成可编辑文档。
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金融财报：多栏年报、复杂合并单元格表格一键提取到 Excel。
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法律医疗：病历、处方、合同盖章页高精度留痕。
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互联网 RAG：知识库、客服机器人、搜索引擎前置解析，提升召回与问答准确率。
五、使用方法
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安装：pip install paddleocr-vl
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命令行：paddleocr-vl -i scan.pdf -o result.md --lang auto
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Python：
from paddleocr_vl import PaddleOCRVL
model = PaddleOCRVL()
out = model("invoice.jpg", return_json=True) -
云端：百度智能云、HuggingFace Space 直接上传即解析；也可一键部署为浏览器插件或本地 Docker 服务。
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微调：提供 109 种语言预训练权重，支持 1×A100 单卡 2 小时领域自适应。
六、适用人群
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开发者：想给 APP/小程序/网页快速添加“拍照转 Word”功能。
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企业 IT：需要把海量纸质档案、报表、订单自动化录入 ERP。
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教育/科研机构：批量处理试卷、论文、古籍、实验记录。
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金融、律所、医院：对版面还原精度、公式表格准确率要求极高的专业场景。
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个人用户：学生、研究员、会计师日常整理笔记、财报、票据。
七、优缺点
优点
优点
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精度天花板：OmniBenchDoc V1.5 四项核心指标全面 SOTA，超越 GPT-4o、Gemini-2.5 Pro。
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极致轻量：0.9B 参数，CPU 可跑，边缘设备也能部署。
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全场景覆盖：文本、表格、公式、图表、手写、历史档案一次搞定。
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真·开源：Apache-2.0 协议，模型、代码、数据、技术报告全公开。
缺点 -
对超长文档（>50 页）需分段处理，否则显存占用线性上升。
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竖排古籍、艺术字体在极端模糊场景下仍有 2~3% 下降。
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目前仅提供命令行与 Python SDK，图形界面官方版待发布。
文档解析、OCR、多模态大模型、视觉语言模型、版面分析、表格识别、公式识别、手写识别、开源工具、中文模型
。该方法通过多模态注意力机制，将视频和文本特征进行融合，并利用多语言翻译模型将不同语言的文本特征进行转换，从而实现跨语言的视频-文本检索。实验结果表明，该方法在多语言视频-文本检索任务上取得了较好的效果。