该Github项目是使用GPT模型解析PDF文件,可以完美解析PDF中的排版、数学公式、表格、图片、图表等内容,平均每页成本为$0.013。 解析PDF文件的步骤如下: 1. 使用PyMuPDF库将PDF解析为非文本区域和文本区域。
使用PyMuPDF库将PDF解析为非文本区域和文本区域,并使用大型可视化模型(例如GPT-4o)解析并获取Markdown文件。 2. 使用大型可视化模型(例如GPT-4o)解析并获取Markdown文件。

百度PaddleOCR登顶GitHub全球OCR开源项目榜首,超越Tesseract等老牌项目,标志着中国深度学习框架在垂直技术领域具备国际领先影响力。其成功源于超轻量模型与全栈技术能力,提供了从算法到部署的完整解决方案。
DeepSeek推出新一代文档识别模型DeepSeek-OCR2,其核心是自研的DeepEncoder V2编码器。该模型突破传统固定顺序处理图像的限制,引入“视觉因果流”概念,能根据图像语义动态调整信息处理顺序,从而有效解决复杂版式文档识别中逻辑感缺失的问题。
腾讯发布1B参数开源模型HunyuanOCR,基于混元多模态架构,在OCR应用中达到SOTA水平。模型采用端到端设计,一次推理即可获得最优结果,包含原生分辨率视频编码器、自适应视觉适配和轻量化混元语言三大核心组件。
谷歌推出NotebookLM图像识别功能,支持上传板书、教材或表格图片,自动完成文字识别与语义分析,用户可直接用自然语言检索图片内容。该功能全平台免费,即将增加本地处理选项保护隐私。系统采用多模态技术,能区分手写与印刷体、解析表格结构,并与现有笔记智能关联。
10月16日,百度飞桨发布视觉语言模型PaddleOCR-VL,以0.9B参数在权威评测OmniDocBench V1.5中获92.56分,超越DeepSeek-OCR等主流模型登顶全球OCR榜单。截至10月21日,Huggingface趋势榜前三均为OCR模型,百度飞桨位列第一。