在当今数字化时代，文档处理是众多领域中不可或缺的一项任务。无论是学术研究、商业办公，还是教育、技术开发等场景，都需要高效、准确地从文档中提取和解析信息。然而，传统的文档解析方法往往面临着诸多挑战，例如复杂的文档布局、多样的元素类型（如文本、表格、公式等）以及对效率和准确性的高要求。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型技术的兴起，为文档解析带来了新的机遇。字节跳动开源的文档解析大模型Dolphin，正是在这样的背景下应运而生，它以其独特的技术架构和卓越的性能表现，为文档解析领域带来了新的突破。

一、项目概述

Dolphin 是字节跳动开源的一款轻量级、高效的文档解析大模型，基于先解析结构后解析内容的两阶段方法，能够高效地处理多种类型的文档图像，包括学术论文、商业报告、技术文档等。它在多种文档解析任务上表现出色，性能超越了 GPT-4.1、Mistral-OCR 等模型。Dolphin 拥有 322M 参数，体积小、速度快，支持多种文档元素解析，包括文本、表格、公式等，并且能够将解析结果输出为 JSON、Markdown、HTML 等多种格式，便于与不同系统集成。其开源的代码和预训练模型，为开发者提供了极大的便利，也为文档解析领域的发展注入了新的活力。

二、技术原理

（一）两阶段解析方法

Dolphin 采用了一种创新的两阶段解析方法，有效地解决了传统方法在效率和准确性方面的瓶颈问题。

1. 页面级布局分析：在第一阶段，Dolphin 使用 Swin Transformer 对输入的文档图像进行编码，提取视觉特征。基于解码器生成文档元素序列，每个元素包含其类别（如标题、表格、图表等）和坐标位置。这一阶段的目标是按照自然阅读顺序生成结构化的布局信息，为后续的元素级内容解析提供基础。

2. 元素级内容解析：在第二阶段，Dolphin 根据第一阶段生成的布局信息，从原始图像中裁剪出每个元素的局部视图。然后，利用特定的提示词（prompts），对每个元素进行并行内容解析。例如，表格用专门的提示词解析为 HTML 格式，公式和文本段落共享提示词解析为 LaTeX 格式。这种并行解析机制大大提高了处理效率，同时通过任务特定的提示词，能够更好地处理不同类型的文档元素。

（二）异构锚点提示

Dolphin 的另一个核心技术特点是异构锚点提示（Heterogeneous Anchor Prompting）。在第二阶段的元素级内容解析中，Dolphin 为不同类型的文档元素设计了专门的提示词。这些提示词不仅能够引导模型准确地识别和解析对应的元素内容，还能够帮助模型更好地理解元素之间的结构关系。例如，对于表格元素，使用专门的提示词可以使其生成结构化的 HTML 格式输出；而对于文本段落和公式，则通过共享提示词来解析为 LaTeX 格式。这种异构锚点提示机制，使得 Dolphin 在处理复杂的文档布局和多样化的元素类型时，能够更加灵活和高效。

三、主要功能

（一）布局分析

Dolphin 能够识别文档中的各种元素，如标题、图表、表格、脚注等，并按照自然阅读顺序生成元素序列。这一功能对于理解文档的整体结构至关重要，尤其是在处理复杂的学术论文和技术文档时，能够帮助用户快速定位和提取关键信息。

（二）内容提取

Dolphin 可以将整个文档页面解析为结构化的 JSON 格式或 Markdown 格式，便于后续处理和展示。这种结构化的输出格式使得文档内容更加易于操作和集成，无论是用于数据存储、信息检索还是进一步的内容分析，都提供了极大的便利。

（三）文本段落解析

Dolphin 支持多语言（如中文和英文）的文本内容识别和提取，能够准确地识别文档中的文本内容，并保持其原有的格式和排版信息。这对于跨语言文档处理和多语言信息提取具有重要意义，大大提高了文档处理的通用性和灵活性。

（四）公式识别

Dolphin 支持复杂公式的识别，包括行内公式和块级公式，并以 LaTeX 格式输出。这一功能对于学术研究和技术文档处理尤为重要，因为公式往往是文档中最为关键和复杂的信息之一。通过准确识别和解析公式，Dolphin 能够帮助用户更好地理解和利用文档中的数学内容。

（五）表格解析

Dolphin 能够解析复杂的表格结构，提取单元格内容并生成 HTML 格式的表格。表格是文档中常见的数据呈现形式，Dolphin 的表格解析功能能够有效地提取表格中的数据，并将其转换为结构化的 HTML 格式，便于用户进行数据分析和进一步处理。

四、性能表现

（一）高效性

Dolphin 的轻量级架构和并行解析机制使其在运行效率方面表现出色。它拥有 322M 参数，体积小、速度快，能够在资源受限的环境中高效运行。在实际测试中，Dolphin 的运行速度远超其他同类模型，例如在处理复杂文档时，其速度比 Mathpix 快近 2 倍，这使得它在实际应用中能够快速响应用户需求，提高文档处理效率。

（二）准确性

Dolphin 在多种文档解析任务上都取得了卓越的性能表现。在页面级解析任务中，无论是纯文本文档还是包含复杂元素（如表格、公式、图表等）的文档，Dolphin 都能够准确地提取文档内容和结构信息，其编辑距离（edit distance）指标在多个基准测试中均优于现有的先进模型。在元素级解析任务中，Dolphin 对于文本段落、公式和表格的解析准确率也达到了行业领先水平，能够满足不同场景下的高精度文档解析需求。

五、应用场景

（一）学术研究

在学术研究领域，Dolphin 能够帮助研究人员快速解析论文中的文本、公式和图表等内容，从而更高效地进行文献整理和数据分析。通过将论文内容转换为结构化的格式，研究人员可以更方便地提取关键信息，加速研究进程，提高研究效率。

（二）商业办公

在商业办公场景中，Dolphin 可以用于提取商业文档的关键信息，如合同审查、报告生成等。它能够快速准确地识别文档中的文本内容和结构，帮助用户快速定位和提取重要信息，从而提高工作效率，降低人工处理成本。

（三）教育领域

在教育领域，Dolphin 可以将教材和试卷数字化，支持在线学习和多语言教学。通过将纸质教材和试卷转换为电子格式，学生和教师可以更方便地进行学习和教学活动，同时也有助于教育资源的共享和传播。

（四）技术开发

在技术开发领域，Dolphin 能够解析技术文档，方便代码管理和技术交流。它可以帮助开发者快速提取技术文档中的关键信息，如代码片段、技术参数等，从而更好地理解和应用相关技术，提高开发效率。

（五）日常应用

在日常办公中，Dolphin 可以快速处理各种类型的文档，如会议记录、报告等，帮助用户提高办公效率，节省时间和精力。

六、在线体验

为了方便用户更好地了解和体验Dolphin 的强大功能，字节跳动提供了一个在线体验 Demo，用户可以通过访问 [Demo-Dolphin](http://115.190.42.15:8888/dolphin/) 进行实际操作。

在这个在线平台上，用户可以上传自己的文档图像，实时查看Dolphin 的解析结果，感受其高效、准确的文档解析能力。通过在线体验，用户可以更直观地了解 Dolphin 的性能表现和应用场景，为后续的实际应用提供参考。

七、部署使用

（一）环境准备

1. 克隆仓库：首先需要从 GitHub 上克隆 Dolphin 的官方仓库，可以通过以下命令完成：

git clone https://github.com/ByteDance/Dolphin.gitcd Dolphin

2. 安装依赖：安装项目所需的依赖库，运行以下命令：

pip install -r requirements.txt

（二）下载预训练模型

用户可以选择以下两种方式之一来下载预训练模型：

1. 原始模型格式（基于配置文件）：从 Baidu Yun（关注发送“Dolphin”获取链接）下载预训练模型文件，并将其放置在 `./checkpoints` 文件夹中。

2. Hugging Face 模型格式：访问 Hugging Face 模型卡页面，或者通过以下命令从 Hugging Face Hub 下载模型：

git lfs installgit clone https://huggingface.co/ByteDance/Dolphin ./hf_model

或者使用Hugging Face CLI 工具：

huggingface-cli download ByteDance/Dolphin --local-dir ./hf_model

（三）推理使用

Dolphin 提供了两种推理框架，支持页面级和元素级的文档解析。

1. 页面级解析

使用原始框架（基于配置文件）：

# 处理单个文档图像python demo_page.py --config ./config/Dolphin.yaml --input_path ./demo/page_imgs/page_1.jpeg --save_dir ./results
# 处理目录中的所有文档图像python demo_page.py --config ./config/Dolphin.yaml --input_path ./demo/page_imgs --save_dir ./results

使用 Hugging Face 框架：

# 处理单个文档图像python demo_page_hf.py --model_path ./hf_model --input_path ./demo/page_imgs/page_1.jpeg --save_dir ./results
# 处理目录中的所有文档图像python demo_page_hf.py --model_path ./hf_model --input_path ./demo/page_imgs --save_dir ./results

2. 元素级解析

使用原始框架（基于配置文件）：

# 处理单个表格图像python demo_element.py --config ./config/Dolphin.yaml --input_path ./demo/element_imgs/table_1.jpeg --element_type table# 处理单个公式图像python demo_element.py --config ./config/Dolphin.yaml --input_path ./demo/element_imgs/line_formula.jpeg --element_type formula# 处理单个文本段落图像python demo_element.py --config ./config/Dolphin.yaml --input_path ./demo/element_imgs/para_1.jpg --element_type text

使用 Hugging Face 框架：

# 处理单个表格图像python demo_element_hf.py --model_path ./hf_model --input_path ./demo/element_imgs/table_1.jpeg --element_type table# 处理单个公式图像python demo_element_hf.py --model_path ./hf_model --input_path ./demo/element_imgs/line_formula.jpeg --element_type formula# 处理单个文本段落图像python demo_element_hf.py --model_path ./hf_model --input_path ./demo/element_imgs/para_1.jpg --element_type text

八、结语

Dolphin 作为字节跳动开源的文档解析大模型，凭借其创新的两阶段解析方法、异构锚点提示技术以及轻量级架构，为文档解析领域带来了新的突破。它不仅在性能上表现出色，能够高效、准确地处理多种类型的文档图像，还在多个实际应用场景中展现了强大的实用价值。未来，Dolphin 有望在更多领域发挥重要作用，为文档智能化处理带来更多的可能性。

九、项目地址

技术论文：https://arxiv.org/html/2505.14059v1

GitHub 仓库：https://github.com/bytedance/Dolphin

在线体验：Demo：http://115.190.42.15:8888/dolphin/

（文：小兵的AI视界）