Un-LOCC：DeepSeek-OCR 有损光学压缩技术落地项目 MaxDevv 2025-10-24 0 浏览 0 点赞 项目 DeepSeek-OCR 的有损光学压缩技术已经有落地了！ **技术背景** 大家都知道 DeepSeek-OCR 发布时提出了一个新的方法：如果不给大模型直接输入文字，而是先把文字变成图片，让视觉大模型去"看"这些文字，直接转换为嵌入向量输入到大模型。 **核心优势** 这样带来的好处是能显著压缩上下文，让大模型能"看"更多东西。 **Un-LOCC 项目** 这不，落地项目已经来了！Un-LOCC 直接实现了这个思路。 **支持的模型** 使用了 6 种大模型来"看"，包括： **1. Qwen2.5-VL-72B-Instruct** - 阿里巴巴的视觉语言模型 - 72B 参数规模 - 强大的视觉理解能力 **2. Qwen3-VL-235B-A22B** - Qwen 系列的最新版本 - 235B 参数规模 - 更强的多模态能力 **3. Gemini-2.0-Flash-Lite** - Google 的轻量级多模态模型 - 快速响应 - 在本项目中取得最好效果 **4. UI-TARS-1.5-7B** - 字节跳动的模型 - 专注于 UI 理解 - 7B 参数规模 **5. Phi-4-Multimodal** - 微软的多模态模型 - 高效的小模型 - 性能优异 **6. Llama-4-Scout** - Meta 的最新模型 - 探索性版本 - 多模态能力 **实验结果** 取得的最好结果是： - **模型**：Gemini-2.0-Flash-Lite - **压缩比**：2.8:1 - **准确率**：93.65% 这意味着在将上下文压缩到原来的 1/2.8 的情况下，仍然能保持 93.65% 的准确率，这是一个非常令人印象深刻的结果。 **技术原理** **1. 文本到图像** 将文本内容渲染成图像，这个过程可以控制字体、大小、排版等参数。 **2. 视觉编码** 使用视觉语言模型的视觉编码器将图像转换为嵌入向量。 **3. 压缩效果** 由于视觉 token 通常比文本 token 更"密集"，可以用更少的 token 表示相同的信息。 **4. 语言理解** 大模型基于这些视觉嵌入向量进行理解和生成。 **技术优势** **1. 上下文压缩** - 显著减少 token 数量 - 能处理更长的文档 - 降低计算成本 **2. 信息保留** - 保留文本的视觉特征 - 保留排版和格式信息 - 更接近人类阅读方式 **3. 灵活性** - 支持多种视觉语言模型 - 可以根据需求选择不同模型 - 易于扩展和优化 **4. 实用性** - 已有落地实现 - 开源可用 - 社区可以参与改进 **应用场景** **1. 长文档处理** - 处理超长文档 - 法律文件分析 - 学术论文阅读 **2. 多文档问答** - 同时处理多个文档 - 跨文档信息检索 - 综合分析报告 **3. 视觉富文本** - 保留格式的文档理解 - 表格和图表分析 - 排版敏感的内容 **4. 成本优化** - 减少 API 调用成本 - 降低计算资源需求 - 提高处理效率 **未来展望** **大胆预测一波，年底的新出大模型估计全都会标配 VLM 能力了！** 这个预测基于以下趋势： **1. 技术成熟** - 视觉语言模型技术日益成熟 - 压缩效果得到验证 - 实际应用价值明确 **2. 市场需求** - 用户需要处理更长的上下文 - 成本压力推动技术创新 - 多模态需求增长 **3. 竞争压力** - 各大厂商竞相推出 VLM - 技术门槛逐渐降低 - 开源社区推动发展 **4. 生态完善** - 工具链逐渐完善 - 最佳实践不断积累 - 社区支持增强 **技术挑战** **1. 质量保证** - 如何保证压缩后的准确率 - 如何处理边缘情况 - 如何评估压缩效果 **2. 性能优化** - 如何提高处理速度 - 如何降低资源占用 - 如何优化模型选择 **3. 通用性** - 如何适应不同类型的文本 - 如何处理多语言 - 如何支持特殊格式 **4. 工程实践** - 如何集成到现有系统 - 如何处理大规模数据 - 如何保证稳定性 **开源价值** Un-LOCC 作为开源项目的价值： **1. 技术验证** - 验证了 DeepSeek-OCR 思路的可行性 - 提供了实际的实现参考 - 展示了不同模型的效果 **2. 社区贡献** - 开放源代码供学习和改进 - 促进技术交流和讨论 - 推动领域发展 **3. 实用工具** - 可以直接使用的工具 - 降低技术应用门槛 - 加速创新应用 **总结** Un-LOCC 项目成功实现了 DeepSeek-OCR 提出的有损光学压缩技术，并在多个主流视觉语言模型上进行了验证。特别是使用 Gemini-2.0-Flash-Lite 在 2.8:1 压缩比下达到 93.65% 准确率的结果，证明了这一技术路线的实用价值。 随着视觉语言模型技术的不断成熟，我们有理由相信，这种"让 AI 看文字"而不是"读文字"的方式，将成为未来大模型的标配能力。这不仅能解决长文本处理的问题，还能为多模态理解开辟新的可能性。 对于开发者和研究者来说，Un-LOCC 提供了一个很好的起点，可以在此基础上进行更多的探索和创新。 GitHub 项目仓库 Un-LOCC 有损光学压缩技术实现 #AI #DeepSeek #Gemini #OCR #上下文压缩 #多模态 #开源 #视觉语言模型