当前位置：首页 > article >正文

SmolDocling：一种超紧凑的视觉语言模型，用于端到端多模态文档转换

article 2026/1/29 10:13:14

paper地址：SmolDocling: An ultra-compact vision-language model for
end-to-end multi-modal document conversion
Huggingface地址：SmolDocling-256M-preview
代码对应的权重文件：SmolDocling-256M-preview权重文件

一、摘要

以下是文章摘要的总结：

SmolDocling 是一个超紧凑型的视觉-语言模型，用于端到端的文档转换。它通过生成一种名为 DocTags 的新标记格式，捕捉文档中所有元素的内容、结构和位置。SmolDocling 在多种文档类型（如商务文档、学术论文、技术报告等）上表现出稳健的性能，能够准确重现代码、表格、公式、图表等复杂元素。与更大规模的模型相比，它在性能上具有竞争力，同时显著降低了计算需求。此外，该研究还贡献了多个公开数据集，用于支持图表、表格、公式和代码识别等任务。

（1）以下是 SmolDocling 模型支持的所有要素：

代码列表：识别和解析代码片段，包括缩进和行号等细节。
表格：识别表格结构，包括单元格合并、表头信息等。
公式：识别和解析数学公式，支持 LaTeX 格式。
图表：识别图表并将其转换为表格形式。
列表：识别有序列表和无序列表，支持嵌套列表。
页眉和页脚：识别页面的页眉和页脚内容。
图片：识别图片并提供分类信息。
段落文本：识别普通文本内容，包括换行和格式。
标题：识别文档中的标题和章节标题。
脚注：识别脚注内容。
文档索引：识别文档索引部分。
化学分子结构：识别化学分子图像并转换为 SMILES 格式（扩展功能）。

这些要素涵盖了文档中常见的各种内容类型，使得 SmolDocling 能够全面、准确地处理和转换复杂的文档。
（2） DocTags 输出格式
DocTags 是 SmolDocling 的核心输出格式，用于统一表示文档的内容、结构和布局。以下是 DocTags 支持的主要标签和格式：

文档块类型

<text>：普通文本内容。
<title>：标题或章节标题。
<section_header>：章节标题。
<list_item>：列表项。
<ordered_list>：有序列表。
<unordered_list>：无序列表。
<code>：代码片段，支持缩进和行号。
<formula>：数学公式，支持 LaTeX 格式。
<picture>：图片，支持分类信息。
<caption>：标题或说明文字（通常嵌套在图片或表格中）。
<footnote>：脚注。
<page_header>：页眉。
<page_footer>：页脚。
<document_index>：文档索引。
<otsl>：表格结构，使用 OTSL 标签表示。

位置标签

<loc_x1><loc_y1><loc_x2><loc_y2>：表示元素在页面中的位置（边界框），左上角坐标和右下角坐标。

表格结构（OTSL 标签）

<fcel>：包含内容的单元格。
<ecel>：空单元格。
<ched>：列标题单元格。
<rhed>：行标题单元格。
<srow>：表格部分的行。

代码分类

<_programming-language_>：编程语言分类标签（如 Python、Java 等）。

图片分类

<image_class>：图片分类标签（如 pie_chart、bar_chart、natural_image 等）。

2. 其他格式

SmolDocling 的输出可以通过 DocTags 转换为其他常见格式，具体取决于下游任务的需求：

LaTeX

用于数学公式（<formula> 标签）的输出。
示例：<formula>E = mc^2</formula> 可以转换为 LaTeX 格式。

HTML

用于表格（<otsl> 标签）和其他结构化内容的输出。
示例：<otsl> 标签可以转换为 HTML 表格。

Markdown

用于文本、列表、标题等的输出。
示例：<text>, <list_item>, <title> 等标签可以转换为 Markdown 格式。

SMILES

用于化学分子结构的输出（扩展功能）。
示例：分子图像可以转换为 SMILES 格式。

SmolDocling 的主要输出格式是 DocTags，它是一种高效的标记语言，能够统一表示文档的内容、结构和布局。此外，DocTags 可以轻松转换为其他常见格式（如 LaTeX、HTML、Markdown 等），以满足不同的应用需求。这种灵活性使得 SmolDocling 能够适应多种文档处理任务。

二、背景介绍

1、文档转换的背景与挑战

技术挑战：将复杂的数字文档（如 PDF）转换为结构化的、可机器处理的格式是一项长期的技术难题。
主要问题：
- 文档布局和样式的多样性。
- PDF 格式本身不透明，优化用于打印而非语义解析。
- 复杂的布局样式和视觉挑战元素（如表格、图表、表单）会影响文档的阅读顺序和理解。

2、现有方法的局限性

传统流水线方法：
- 依赖多个专门模型（如 OCR、布局分析、表格结构识别等）。
- 虽然结果质量高，但难以调优和泛化。
大型多模态模型（LVLMs）：
- 能够端到端解决文档转换问题。
- 存在幻觉（hallucinations）、计算资源消耗大等问题。
- 缺乏高质量的公开数据集。

3、SmolDocling 的提出

目标：通过一个紧凑的模型实现端到端的文档转换，同时保持高效性和高质量输出。
核心创新：
- DocTags 格式：一种新的标记语言，用于统一表示文档的内容、结构和布局。
- 超紧凑模型：基于 Hugging Face 的 SmolVLM-256M，参数量仅为 256M。
- 数据集贡献：公开了多个高质量数据集，用于支持图表、表格、公式和代码识别等任务。

4、SmolDocling 的优势

性能：在多种文档类型（如商务文档、学术论文、技术报告等）上表现出稳健的性能。
效率：显著减少了计算需求，与更大规模的模型相比具有竞争力。
灵活性：支持多种文档元素（如代码、表格、公式、图表等）的识别和转换。

5、数据集的贡献

DocLayNet-PT：140 万页的多模态文档预训练数据集，包含丰富的标注（如布局、表格、代码、图表等）。
任务特定数据集：针对表格、代码、公式、图表等任务生成了多个高质量数据集（如 PubTables-1M、SynthChartNet、SynthCodeNet 等）。

三、相关工作

主要分为两个方面：大型视觉-语言模型（LVLMs） 和 文档理解领域的研究现状。以下是详细总结：

1. 大型视觉-语言模型（LVLMs）

专有模型：
- GPT-4o、Gemini 和 Claude 3.5 等专有模型展示了在多种模态（包括视觉）上的卓越能力。
开源方法：
- BLIP-2：最早将视觉编码器与冻结的大型语言模型（如 OPT 或 FlanT5）结合，使用轻量级的 Q-former。
- MiniGPT-4：在 BLIP-2 的基础上，将冻结的视觉编码器与冻结的 LLM（如 Vicuna）结合，使用 Q-Former 网络和单个投影层。
- LLaVA：使用最小的适配层，结合视觉编码器和 LLM。
- LLaVA-OneVision 和 LLaVA-NeXTInterleave：支持多图像、更高分辨率和视频理解。
- InternLM-XComposer：专门设计用于处理高分辨率和文本-图像组合与理解。
- Qwen-VL：引入位置感知适配器，解决视觉编码器生成的长图像特征序列带来的效率问题。
- Qwen2.5-VL：使用窗口注意力和 2D 旋转位置嵌入，高效处理原生分辨率输入，并引入视觉-语言合并器进行动态特征压缩。

2. 文档理解领域的研究现状

文档理解任务：
- 包括文档分类、OCR、布局分析、表格识别、键值对提取、图表理解、公式识别等。
现有解决方案：
- 商业云服务：如 Amazon Textract、Google Cloud Document AI、Microsoft Azure AI Document Intelligence。
- 前沿模型：如 GPT-4o、Claude。
- 开源库：如 Docling、GROBID、Marker、MinerU 或 Unstructured。
流水线系统：
- 实现了源代码中的流水线，根据输入文档有条件地应用专门的单任务模型，并将预测结果组合成有意义的文档表示。
- 每个任务通常涉及人工设计的预处理和后处理逻辑（如设置布局检测的置信度阈值、匹配布局元素与文本单元格等）。
多任务模型：
- 旨在提供一个能够同时处理多种文档理解相关任务的单一模型，利用跨任务共享的上下文和表示。
- OCR 依赖方法：如 LayoutLM 和 UDOP，使用从外部 OCR 引擎提取的文本，以及图像和文本边界框位置作为输入。
- 无 OCR 方法：如 Donut、Dessurt、DocParser、Pix2Struct，基于变换器的模型，端到端训练以直接从图像输出文本。
- 大型视觉语言模型（LVLMs）：如 LLaVA、LLaVA-OneVision、UReader、Kosmos-2 和 Qwen-VL，利用各种视觉编码器、投影适配器和 LLM。
- 评估数据集：如 DocVQA 和 mPLUG-DocOwl 1.5 数据集，主要关注问答和推理。

3. 与 SmolDocling 相关的最接近的工作

Nougat：专注于学术文档的精确转换和结构识别。
DocOwl 2：使用动态形状自适应裁剪模块处理高分辨率图像，并通过 ViT 视觉编码器和 LLaMa 基础的 LLM 进行处理。
GOT：专注于将多种元素（如文本、公式、分子图、表格、图表、乐谱和几何形状）转换为结构化格式。
Qwen2.5-VL：引入 Omni-Parsing 策略，将多种文档元素整合到一个统一的基于 HTML 的表示中。

四、SmolDocling 模型

在这里插入图片描述
图1展示了SmolDocling的端到端流程：输入文档图像，经视觉编码器提取特征，与文本提示嵌入结合，通过LLM自回归生成DocTags序列输出。

1、SmolDocling 的模型架构

SmolDocling 的模型架构通过紧凑的视觉编码器和轻量级语言模型设计，结合激进的像素洗牌策略和视觉嵌入投影与池化技术，实现了高效的多模态融合，能够快速、准确地将文档图像转换为结构化的 DocTags 格式，显著减少了计算需求，同时在多种文档任务上表现出色。

2、DocTags格式

DocTags格式是一种结构化的标记语言，用于高效表示文档内容、结构和布局，通过明确标签（如文本、标题、列表项、代码、公式、图片等）和位置信息标签，支持表格结构和代码、图片分类，结合图2展示其如何描述文档元素的关键特征，包括元素类型、位置和内容，从而实现文档的高效转换和解析。
在这里插入图片描述
图2：DocTags格式描述了文档元素的关键特征：元素类型（文本、图片、表格、代码等）、页面位置和内容。嵌套标签传达额外信息：图片和表格可以嵌套标题，表格结构用OTSL标签表示，列表嵌套列表项，代码和图片带有分类。所有DocTags输出均来自SmolDocling预测，人为插入了换行符和点（…）以提高可读性。

3、模型训练

SmolDocling的模型训练采用课程学习方法，通过三个阶段逐步提升模型性能。
初始阶段将DocTags标记引入tokenizer，冻结视觉编码器，单独训练语言模型以适应新输出格式。

联合训练阶段解冻视觉编码器，同时训练视觉和语言部分，实现多模态融合。

最后使用所有数据集进行微调，确保模型在多种任务上的泛化能力。训练数据涵盖DocLayNet-PT预训练数据集和多个任务特定数据集，全面覆盖多种文档类型和任务。最终，SmolDocling在A100 GPU上实现单页转换时间0.35秒，内存占用仅0.489 GB，展现出高效、准确的文档转换能力。

五、数据

1、预训练数据集

DocLayNet-PT：包含140万页的文档图像，从CommonCrawl、Wikipedia和商业文档中提取，涵盖方程式、表格、代码和彩色布局等内容。通过PDF解析和增强处理，提供布局元素、表格结构、语言、主题和图形分类的弱标注。
Docmatix：包含130万文档，采用与DocLayNet-PT相同的弱标注策略，并增加了将多页文档转换为DocTags的指令。

2、任务特定数据集

布局数据集：
- DocLayNet v2：从DocLayNet-PT中采样76K页，经人工标注和质量审查，用于微调。
- WordScape：提取63K包含文本和表格的页面，作为可靠的真实标注源。
- SynthDocNet：合成250K页，使用Wikipedia内容生成，增强模型对不同布局、颜色和字体的适应性。
表格数据集：包括PubTables-1M、FinTabNet、WikiTableSet和从WordScape文档中提取的表格信息，转换为OTSL格式并与文本内容交织，形成紧凑序列。
图表数据集：包含250万张不同类型的图表（线图、饼图、柱状图等），使用三个可视化库生成，确保视觉多样性。
代码数据集：包含930万段渲染代码片段，涵盖56种编程语言，使用LaTeX和Pygments生成视觉多样化的代码渲染。
公式数据集：包含550万条独特公式，从arXiv源LaTeX代码中提取并规范化，使用LaTeX渲染，确保模型训练基于正确和标准化的代码。

3、文档指令调优数据集

使用DocLayNet-PT页面样本，通过随机采样布局元素生成指令，如“在特定边界框内执行OCR”、“识别页面元素类型”等，并结合Granite-3.1-2b-instruct LLM避免灾难性遗忘。

表2：结构化文档文本识别。我们在DocLayNet上评估OCR性能和文档格式，重点关注文本元素，排除表格。文本准确性通过多个指标（编辑距离、F1分数、精确度、召回率、BLEU和METEOR)进行衡量。

4、数据集贡献

SmolDocling团队贡献了多个高质量数据集，包括DocLayNet-PT、Docmatix、SynthChartNet、SynthC