🖥 Unlimited-OCR — новая open-source модель, которая умеет анализировать десятки страниц документа за один запуск, без разбиения на отдельные изображения. Проект построен на новой архитектуре R-SWA, благодаря которой скорость практически не падает даже на очень длинных документах.

Что умеет?
📚 Обрабатывает целые книги, PDF, научные статьи, инструкции и большие документы одним проходом.
🖼 Работает не только с PDF, но и с отдельными изображениями, сканами и фотографиями документов.
🌍 Поддерживает множество языков.
📄 Сохраняет структуру документа и корректно извлекает длинные тексты.
✂️ Не требует разрезать PDF на десятки частей — модель рассчитана на длинные последовательности и может распознавать десятки страниц за один запуск.

Подходит для:
* обучения по электронным книгам;
* оцифровки архивов;
* подготовки данных для RAG;
* поиска информации в больших PDF;
* создания собственных AI-баз знаний.

⚙️ Установка

Клонируем проект:

git clone https://github.com/baidu/Unlimited-OCR
cd Unlimited-OCR

Устанавливаем зависимости:

pip install torch torchvision transformers pymupdf pillow matplotlib einops addict easydict psutil

▶️ Пример использования

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained(
    "baidu/Unlimited-OCR",
    trust_remote_code=True
)

Простой пример распознавания PDF:

model.infer_multi(
    tokenizer,
    prompt='<image>Multi page parsing.',
    image_files=pdf_to_images('your_doc.pdf', dpi=300),
    output_path='your/output/dir',
    image_size=1024,
    max_length=32768,
    no_repeat_ngram_size=35, ngram_window=1024,
    save_results=True,
)

💬 Если вы работаете с огромными PDF, учебниками, исследованиями или строите AI-системы поверх документов, Unlimited-OCR выглядит одним из самых интересных открытых OCR-проектов.

Ключевая особенность — возможность обрабатывать длинные документы целиком без традиционного разбиения на страницы, что упрощает конвейер обработки и ускоряет работу с большими объемами данных.

♎️ GitHub/Инструкция

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github