1. Einführung in das Tutorial

POINTS-Reader ist ein leichtgewichtiges Vision-Language-Modell (VLM) für die Bild-zu-Text-Konvertierung von Dokumenten. Es wurde im August 2025 gemeinsam von Tencent, der Shanghai Jiao Tong University und der Tsinghua University auf den Markt gebracht. POINTS-Reader setzt weder auf Parametergröße noch auf die „Destillation“ von Lehrermodellen. Stattdessen verwendet es ein zweistufiges, selbstevolutionäres Framework, um eine hochpräzise End-to-End-Erkennung komplexer chinesischer und englischer Dokumente (einschließlich Tabellen, Formeln und mehrspaltiger Layouts) unter Beibehaltung einer minimalistischen Struktur zu erreichen. Verwandte Artikel:POINTS-Reader: Destillationsfreie Anpassung von Vision-Language-Modellen für die Dokumentkonvertierung". Es wurde für EMNLP 2025 angenommen und wird auf der Hauptkonferenz vorgestellt.

Die in diesem Tutorial verwendeten Rechenressourcen sind eine einzelne RTX 4090-Karte.

2. Effektanzeige

Einzelsäule mit Latexformel

Einzelne Spalte mit Tabelle

Mehrspaltig mit Latex-Formel

Mehrspaltig mit Tabelle

3. Bedienungsschritte

1. Starten Sie den Container

2. Anwendungsschritte

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

1. Extrahierter Inhalt

Spezifische Parameter:

• Abfrageeingabe: Geben Sie Textanforderungen ein.
• Bild-Upscale-Faktor: Erhöht die Bildgröße vor der Verarbeitung. Kann die OCR von kleinem Text verbessern. Standard: 1,0 (keine Änderung).
• Max. neue Token: Die maximale Längenbeschränkung des generierten Textes, die die Obergrenze der Wortanzahl im Ausgabeinhalt steuert.
• Top-p (Nukleus-Sampling): Ein Nukleus-Sampling-Parameter, der den minimalen Wortsatz mit einer kumulativen Wahrscheinlichkeit von p für das Sampling auswählt, um die Ausgabediversität zu steuern.
• Top-k: Stichprobe aus den k Kandidatenwörtern mit der höchsten Wahrscheinlichkeit. Je größer der Wert, desto zufälliger die Ausgabe; je kleiner der Wert, desto sicherer die Ausgabe.
• Temperatur: Steuert die Zufälligkeit des generierten Textes. Höhere Werte führen zu einer zufälligeren und vielfältigeren Ausgabe, während niedrigere Werte zu einer deterministischeren und konservativeren Ausgabe führen.
• Wiederholungsstrafe: Ein Wert größer als 1,0 reduziert die Generierung doppelter Inhalte. Je höher der Wert, desto stärker die Strafe.
• PDF-Exporteinstellungen:
  • Schriftgröße: Die Schriftgröße des Textes im PDF, die die Lesbarkeit des exportierten Dokuments steuert.
  • Zeilenabstand: Der Zeilenabstand zwischen Absätzen in einer PDF-Datei wirkt sich auf die Ästhetik und Lesbarkeit des Dokuments aus.
  • Textausrichtung: Die Ausrichtung des Textes in PDF, einschließlich Linksbündig, zentriert, rechtsbündig oder Blocksatz.
  • Bildgröße im PDF: Die Größe des im PDF eingebetteten Bildes, einschließlich der Optionen klein, mittel und groß.

2. README.md

3. PDF-Vorschau

4. Diskussion

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Zitationsinformationen

Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@article{points-reader,
  title={POINTS-Reader: Distillation-Free Adaptation of Vision-Language Models for Document Conversion},
  author={Liu, Yuan and Zhongyin Zhao and Tian, Le and Haicheng Wang and Xubing Ye and Yangxiu You and Zilin Yu and Chuhan Wu and  Zhou, Xiao and Yu, Yang and Zhou, Jie},
  journal={EMNLP2025},
  year={2025}
}

@article{liu2024points1,
  title={POINTS1. 5: Building a Vision-Language Model towards Real World Applications},
  author={Liu, Yuan and Tian, Le and Zhou, Xiao and Gao, Xinyu and Yu, Kavio and Yu, Yang and Zhou, Jie},
  journal={arXiv preprint arXiv:2412.08443},
  year={2024}
}
@article{liu2024points,
  title={POINTS: Improving Your Vision-language Model with Affordable Strategies},
  author={Liu, Yuan and Zhao, Zhongyin and Zhuang, Ziyuan and Tian, Le and Zhou, Xiao and Zhou, Jie},
  journal={arXiv preprint arXiv:2409.04828},
  year={2024}
}
@article{liu2024rethinking,
  title={Rethinking Overlooked Aspects in Vision-Language Models},
  author={Liu, Yuan and Tian, Le and Zhou, Xiao and Zhou, Jie},
  journal={arXiv preprint arXiv:2405.11850},
  year={2024}
}