DeepSeek-OCR 2翻译站点

平台总体概述

核心定义

DeepSeek-OCR 2 是一款 OCR 模型，旨在将文档图像（如扫描的 PDF 或高分辨率图片）转录为结构化文本。该模型引入 Visual Causal Flow 机制——先构建全局视觉理解，再按照逻辑顺序“阅读”页面，而不是简单的从左到右扫描。

模型背景

传统 OCR 模型通常依赖简单的布局扫描方法，在处理多列文本、表格、标题与复杂排版时可能出现输出碎片化的问题。DeepSeek-OCR 2 设计为能够理解页面结构和语义关系，使输出更符合人类“阅读”习惯。

核心功能结构

端到端图像转文本

模型支持将图像或 PDF 页面输入作为整体处理，并输出结构化文本。输出文本可保存文档层级信息（如标题、段落、表格等），并支持 Markdown 或 JSON 结果格式。

Visual Causal Flow

核心机制 Visual Causal Flow 用于推断文档的“阅读顺序”。与仅基于几何扫描不同，该流程先构建全局语义理解，再确定文本的逻辑顺序，从而使文档输出更像人类阅读理解的形式。

结构化输出

模型输出支持结构化格式（例如 Markdown 或 JSON），可保存表格结构、列表、标题等文档信息，无需后续复杂的手动重组。

复杂布局解析

适用于多列文本、图片嵌入、表格与数学公式等复杂布局。系统可理解元素之间的语义关系并保持输出顺序一致。

多语言支持

基于模型训练数据，多语言文本输入（如英语、中文、其他拉丁字母文档）均可识别并输出结构化文本。

可微训练与扩展

模型可在基础检查点上 fine-tune，以适应特定领域或文档类型（如合同、手写笔记、表格数据等）。

技术细节

DeepEncoder V2 架构

DeepSeek-OCR 2 引入 DeepEncoder V2 架构，该架构优先建立图像的全局语义理解，然后结合细粒度视觉特征，以实现更连贯的逻辑理解。

视觉令牌压缩与推理

模型使用高效的视觉令牌压缩机制，将高分辨率图像映射为更少的视觉令牌以减少推理复杂度，同时保持布局和语义信息，使其在复杂文档上保持一致性能表现。

多分辨率模式支持

模型支持多种分辨率输入格式，使其适用于不同大小和质量的图像输入，用于平衡精度、速度和资源消耗。

推理环境与依赖

DeepSeek-OCR 2 可在 Python 环境中使用 Hugging Face transformers、CUDA acceleration、flash_attention 等库进行加速推理。 通常推荐 GPU 在推理时提高速度与效率。

应用场景

会议记录与说明文档

用于将会议资料、说明文档或演示文稿的扫描图像转录为可编辑文本，便于信息检索、摘要生成与共享。

学术与科研文献

将科学论文、实验报告、技术手册等复杂布局的文档转录为结构化文本，包括数学公式和图表标题。

财务与表格数据解析

识别财务报告、表格和汇总数据，将内容转化为 Markdown 表格或 JSON 结构以便数据后处理。

法律文档归档

将合同、法律判决文书等法律材料扫描件转换成结构化文本，提高法律文件检索和审核效率。

内容管理与知识库构建

在知识管理平台中，自动从纸质文档或图像内提取结构化文本内容，以补充可搜索知识库内容。

使用指南

模型获取与初始化

1. 访问 Hugging Face 上的 DeepSeek-OCR 2 仓库并下载模型权重与 tokenizer。

2. 在 Python 环境中安装依赖，如 transformers, flash_attention, CUDA 工具包等。

环境准备

1. 如果需要高性能推理，建议使用 NVIDIA GPU 并启用 CUDA。

2. 设置环境变量以启用显存与性能优化（如 FlashAttention 与 BFloat16）。

基本推理流程

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).eval().cuda() prompt = "<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown." res = model.infer(tokenizer, prompt=prompt, image_file="file.jpg", save_results=True)

务必根据自己的硬件与库版本配置推理参数。

常见问题（FAQ）

Q1: DeepSeek-OCR 2 的主要用途是什么？
A1: 用于将文档图像（PDF、扫描图片）转录为结构化文本，支持复杂布局和多语言输入。

Q2: 什么是 Visual Causal Flow？
A2: 一种从全局语义理解再推导阅读顺序的机制，使输出文本按照文档逻辑顺序而不是简单几何顺序排列。

Q3: 是否支持 Markdown 输出？
A3: 是，模型能够输出 Markdown 格式，保留标题、表格、列表等结构。

Q4: 是否支持多语言 OCR？
A4: 是，支持多语言文本输入。

Q5: 如何提高模型性能？
A5: 使用 GPU 推理并启用加速库（如 CUDA、flash_attention）可提升性能。

术语定义

OCR（Optical Character Recognition）
将图像中包含的文字识别并转录为机器可读的文本。

视觉因果流（Visual Causal Flow）
一种按逻辑顺序理解图像布局并生成文本的机制，提升复杂文档的语义一致性。