经常操作电脑的小伙伴可能遇到过，需要提取 PDF 文件中的内容，比如表格提取、文本识别、版式还原、公式保留等等。

对于一些简单的PDF文本提取，图表复制，其实互联网上有很多在线工具都可以轻松完成这些任务，但就是隐私没保证，还有文件大小有限制。

最重要的是对于复杂内容排版，无法满足我们的需求，要不然识别不了，要不就是格式乱掉了。

今天分享一款刚刚开源免费的AI驱动的文档处理利器：ViTLP，重新定义 OCR 能力。

文档处理一直是AI的重要应用领域，而 ViTLP 这款基于 AI 的智能文档处理模型，能够直接从图片中提取结构化数据，同时兼具 OCR 文本识别和文档排版理解能力，堪称一体化的强大工具。

而且它还支持本地部署，所有文件处理操作都在本地完成，不仅能够切实的保护文件隐私，同时也没有文件大小的限制。

真的是又快又准又安全。

主要功能

• • 端到端处理：从图像输入到结构化输出，无需中间工具，真正实现 全流程自动化。
• • 高效处理：在英伟达 4090 显卡上，每页处理时间仅需 5-10 秒，快速高效。
• • OCR及文档布局理解：不仅识别字符内容和位置，还能智能理解文档的排版结构，保留原始格式。
• • 多功能一体化：集 文字识别、布局分析、结构理解 于一体，一次完成所有任务。
• • 灵活部署：支持 本地部署，无需担心数据隐私泄露，同时也适配云端环境。

技术特点

原生支持文档排版理解

ViTLP 不仅限于传统 OCR 的字符识别能力，还能分析文档布局，理解标题、段落、图片和表格等结构元素，适合复杂排版文档。

一体化的高精度识别

无需额外的后处理工具，所有操作一步完成，节省时间和资源。

兼容多种文档格式

无论是扫描件、照片还是 PDF 导出的图像，ViTLP 都能准确解析。

快速上手

以下是 ViTLP 的详细安装步骤：

1. 克隆 ViTLP 代码库

git clone https://github.com/Veason-silverbullet/ViTLP.gitcd ViTLP

2. 安装依赖项

打开 requirements.txt 文件，根据文件内容安装所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

3. 下载预训练模型

克隆或下载 ViTLP 中间权重到 ./ckpts/ViTLP-medium 目录：

cd ViTLP
mkdir -p ckpts/ViTLP-medium
git clone https://huggingface.co/veason/ViTLP-medium ckpts/ViTLP-medium

4. 运行 OCR 演示

设置好检查点和依赖项后，运行以下命令进行 OCR 演示：

python ocr.py

上传文档图像并运行 OCR 操作。

5. 批量解码

在 decode.py 文件查看详细的推理代码，并使用以下命令进行批量解码：

bash decode.sh

注意：

• • ViTLP 需要 GPU 支持。
• • 您可以根据需要调整 ocr.py 和 decode.sh 文件中的参数。

适用的场景有：

办公自动化

自动解析合同、报告、发票等复杂文档，快速生成结构化数据。

教育行业

批量处理书籍扫描件，将内容转化为可编辑的文档，便于知识管理。

金融领域

高效识别表格和报表，辅助业务分析和数据归档。

法律与政务

批量处理证件、政策文件，实现信息数字化。

写在最后

通过 ViTLP 的使用，可以助力我们应付工作及生活中相关PDF处理问题。

不论是用于 文本提取、格式转换，还是图表提取、公式复制、版式保留等需求，都可以帮助我们完成。

当然，比较实用的还是它的开源免费可部署，还是AI驱动的，非常适合个人及小团队使用。

有条件部署的小伙伴，真的可以部署下，试试识别效果。

GitHub 项目地址： https://github.com/Veason-silverbullet/ViTLP