Dolphin v2: Panduan Praktis untuk Penguraian Gambar Dokumen Generasi Berikutnya untuk Alur Kerja Kreatif

Ikhtisar: Mengapa Dolphin v2 Penting untuk Pembuat Konten#

Dolphin v2 adalah model pengurai gambar dokumen sumber terbuka yang dirancang untuk mengubah dokumen visual kompleks—seperti PDF hasil pindaian, kuitansi, formulir, slide, majalah, dan papan cerita—menjadi output terstruktur yang dapat dibaca mesin. Bagi pembuat konten yang secara rutin bergulat dengan input yang berantakan dan tugas administratif yang memakan waktu, Dolphin v2 menjanjikan rute yang lebih cepat dari file mentah ke aset berguna yang dapat Anda edit, cari, dan otomatiskan.

Baik Anda seorang pembuat video yang mengekstrak skrip dari PDF, seorang desainer yang mengurai panduan merek dan lembar gaya, seorang penulis yang menyusun referensi dari buku yang dipindai, atau seorang pengisi suara yang mengatur lembar baris karakter, Dolphin v2 dapat mengubah gambar dokumen tidak terstruktur menjadi JSON, CSV, Markdown, atau teks biasa yang bersih. Ini adalah sumber terbuka (Lisensi MIT), dikembangkan secara aktif, dan tersedia di GitHub di https://github.com/bytedance/Dolphin, dengan model yang dihosting melalui komunitas (lihat dokumentasi proyek untuk tautan Hugging Face).

Dalam panduan ini, kami akan menguraikan apa itu Dolphin v2, apa yang baru dibandingkan dengan v1, cara kerjanya, cara menginstal dan menggunakannya, jebakan umum, pertimbangan kinerja, dan kasus penggunaan kreatif praktis—sehingga Anda dapat membawa Dolphin v2 ke dalam alur kerja harian Anda dengan percaya diri.

Apa Itu Dolphin v2?#

Sekilas:

Dolphin v2 adalah model pengurai gambar dokumen yang membaca gambar atau PDF dan menghasilkan data terstruktur.
Ini menargetkan pipeline bebas OCR atau OCR-ringan, meminimalkan ketergantungan pada langkah-langkah OCR yang rapuh.
Ini mendukung beragam jenis dokumen (formulir, faktur, tabel, bagan, majalah multi-kolom, poster).
Cocok untuk inferensi lokal cepat dan penerapan server yang dapat diskalakan.
Ini adalah sumber terbuka di bawah Lisensi MIT, mempromosikan penggunaan komersial dan penelitian.
Kode, model, demo, dan dokumentasi dipelihara melalui repositori GitHub resmi: https://github.com/bytedance/Dolphin.

Dolphin v2 dibangun agar praktis, kuat, dan ramah pengembang. Ini dimaksudkan untuk mengurangi gesekan seputar pemahaman dokumen dan mempercepat tugas pra-produksi atau pasca-produksi yang kompleks, di mana pembuat konten sering menghabiskan waktu berjam-jam untuk menyalin, menandai, dan mengatur ulang konten secara manual.

Apa yang Baru di Dolphin v2 vs. v1#

Dolphin v2 berfokus pada peningkatan kualitas hidup, ketahanan dalam skenario dunia nyata, dan kemudahan integrasi. Sementara detail implementasi yang tepat berkembang, pembuat konten dapat mengharapkan peningkatan utama ini:

Ketahanan terhadap pengambilan dunia nyata:
- Penanganan yang lebih baik terhadap pindaian seluler yang miring, kurang cahaya, atau tidak sempurna.
- Peningkatan toleransi untuk anotasi, stempel, dan tanda air yang bising.
Pemahaman struktur yang lebih baik:
- Penguraian tata letak yang lebih tepat untuk publikasi multi-kolom dan multi-bahasa.
- Penanganan tabel, bagan, dan pasangan kunci-nilai yang lebih kuat yang umum dalam formulir dan faktur.
Dukungan dokumen yang lebih panjang:
- Peningkatan chunking, kesadaran halaman, dan konteks lintas halaman.
- Jahitan output terstruktur yang lebih halus di seluruh PDF multi-halaman.
Mode OCR-ringan/bebas OCR:
- Mengurangi kebutuhan akan langkah OCR terpisah; ketika OCR digunakan, Dolphin v2 mendukung mesin OCR plug-in sebagai fallback.
Output JSON-first:
- Skema yang lebih bersih dan konsisten untuk otomatisasi hilir di Notion, Airtable, plugin Figma, spreadsheet, atau skrip NLE.
Penerapan yang disederhanakan:
- Contoh server/API yang lebih mudah dan cold-start yang lebih cepat untuk penggunaan produksi.
- Ekspor yang lebih mudah ke format seperti CSV, Markdown, dan HTML.
Pengalaman pengembang yang lebih baik:
- Konfigurasi, contoh notebook, dan pipeline referensi yang lebih jelas.
- Lisensi MIT membuat adopsi dalam pipeline komersial menjadi mudah.

Bersama-sama, penyempurnaan ini membuat Dolphin v2 lebih mudah dipercaya, lebih cepat diadopsi, dan lebih efektif untuk alur kerja yang berpusat pada pembuat konten dari semua ukuran.

Cara Kerja Dolphin v2 (Tingkat Tinggi)#

Sementara modul dan resep pelatihan khusus didokumentasikan di repo, berikut adalah tampilan konseptual tentang bagaimana Dolphin v2 memproses dokumen:

Pengkodean visual:
- Gambar halaman input (dari PDF atau pengambilan kamera) dinormalisasi dan dimasukkan ke dalam tulang punggung visi untuk menghasilkan penyematan visual yang kaya yang sadar tata letak.
Dekode bahasa dan struktur:
- Dekoder teks (seringkali transformer) menghasilkan token terstruktur yang mewakili konten dokumen dan elemen tata letak (header, paragraf, daftar, tabel, sel, pasangan kunci-nilai).
Pembuatan yang dipandu skema:
- Dolphin v2 disetel untuk menghasilkan output terstruktur—umumnya JSON—mengikuti skema yang dapat diprediksi yang dapat Anda petakan ke aplikasi Anda.
- Ini termasuk koordinat sel tabel, urutan membaca, header bagian, dan asosiasi antara label dan nilai dalam formulir.
Integrasi OCR opsional:
- Untuk bahasa tertentu atau gambar dengan kontras rendah, plug-in OCR dapat meningkatkan fidelitas teks. Dolphin v2 fleksibel: gunakan mode bebas OCR untuk kecepatan dan kesederhanaan, atau mode hibrida untuk akurasi pada kasus yang sulit.
Pasca-pemrosesan:
- Output distandarisasi ke dalam format yang dapat dikonsumsi oleh alat produksi Anda. Pikirkan CSV untuk spreadsheet, Markdown untuk dokumen dan wiki, atau JSON untuk otomatisasi dan API.

Bagi pembuat konten, poin pentingnya adalah bahwa Dolphin v2 bertujuan untuk meminimalkan pembersihan manual. Anda mendapatkan konten terstruktur yang siap untuk diedit, disejajarkan, atau dipublikasikan—tanpa membangun kembali pipeline Anda dari awal.

Persyaratan Sistem dan Kompatibilitas#

Dolphin v2 dirancang untuk berjalan pada pengaturan konsumen dan workstation modern. Persyaratan tipikal:

OS: Linux atau Windows (macOS untuk inferensi CPU; akselerasi GPU bervariasi berdasarkan perangkat keras)
Python: 3.8–3.11 (periksa repo untuk versi yang tepat)
Dependensi: PyTorch (build GPU memerlukan dukungan CUDA), OpenCV, Pillow, dan pustaka ML standar lainnya
Perangkat keras:
- Inferensi hanya CPU dimungkinkan untuk pekerjaan kecil.
- Untuk throughput waktu nyata atau batch, satu GPU modern (mis., 12–24 GB VRAM) direkomendasikan.
- Pengaturan multi-GPU dapat mempercepat pemrosesan skala besar di seluruh PDF panjang atau arsip besar.

Kompatibilitas:

PDF biasanya dibagi menjadi gambar per halaman; Dolphin v2 memproses gambar halaman ini (PNG/JPG).
Terintegrasi dengan baik dengan otomatisasi berbasis Python, REST API, dan toolchain kreatif melalui JSON/CSV.
Lisensi MIT membuat Dolphin v2 mudah dipasang ke dalam alur kerja berpemilik.

Selalu konsultasikan https://github.com/bytedance/Dolphin untuk persyaratan yang paling akurat dan terkini.

Instalasi dan Mulai Cepat#

Dolphin v2 mendukung penerapan lokal dan server. Langkah-langkah yang tepat dapat bervariasi; berikut ini mencerminkan alur tipikal di repo resmi.

Opsi A: Dari sumber

# 1) Klon repositori
git clone https://github.com/bytedance/Dolphin.git
cd Dolphin

# 2) (Direkomendasikan) Buat lingkungan yang bersih
# Menggunakan Conda/Mamba sebagai contoh:
conda create -n dolphinv2 python=3.10 -y
conda activate dolphinv2

# 3) Instal dependensi (lihat repo untuk file persyaratan yang tepat)
pip install -r requirements.txt

# 4) (Opsional) Instal PyTorch yang mendukung GPU per versi CUDA Anda:
# Kunjungi https://pytorch.org/get-started/locally/ untuk perintah yang benar

# 5) Unduh bobot model seperti yang didokumentasikan di repo atau kartu model
# mis., scripts/download_weights.sh (jika disediakan) atau unduhan manual

# 6) Jalankan demo inferensi cepat (contoh perintah - periksa repo untuk spesifik)
python tools/infer.py \
  --image_path ./samples/invoice_01.jpg \
  --output ./outputs/invoice_01.json \
  --config ./configs/dolphin_v2.yaml \
  --weights ./weights/dolphin_v2.pth

Opsi B: Gunakan notebook atau aplikasi demo yang disediakan

Repositori sering menyertakan notebook Jupyter dengan contoh ujung ke ujung.
Beberapa build komunitas menerbitkan Dolphin v2 di Hugging Face. Jika pipeline yang telah dibuat sebelumnya tersedia, coba dengan browser Anda atau notebook Colab.

Cuplikan Python ilustratif (pola saja—lihat repo untuk API yang tepat):

from pathlib import Path
from PIL import Image
import json

# Pseudocode: nama API sebenarnya mungkin berbeda
# mis., dolphin.load_model(), dolphin.preprocess(), dolphin.postprocess()

# 1) Muat model
model = load_dolphin_v2(weights_path="weights/dolphin_v2.pth", device="cuda:0")

# 2) Pra-proses gambar
img = Image.open("samples/storyboard_page.jpg").convert("RGB")
batch = preprocess_for_dolphin_v2([img])

# 3) Inferensi
with torch.no_grad():
    raw_outputs = model(batch)

# 4) Pasca-proses ke JSON terstruktur
result = postprocess_dolphin_v2(raw_outputs)[0]

# 5) Simpan dan periksa
Path("outputs").mkdir(exist_ok=True)
with open("outputs/storyboard_page.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print("Extracted keys:", list(result.keys()))

Tip: Dolphin v2 biasanya mengembalikan elemen terstruktur seperti paragraf, judul, tabel dengan sel, atau bidang kunci-nilai untuk formulir. Anda dapat mengonversi elemen tersebut ke CSV, Markdown, atau skema CMS Anda.

Menggunakan Dolphin v2 dalam API Produksi#

Banyak tim membungkus Dolphin v2 dalam layanan REST ringan dan memanggilnya dari alat kreatif, NLE, atau skrip otomatisasi. Contoh FastAPI minimal (struktur saja; sesuaikan dengan fungsi repo):

from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
from PIL import Image
import io, json

app = FastAPI()
model = load_dolphin_v2(weights_path="weights/dolphin_v2.pth", device="cuda:0")

@app.post("/parse")
async def parse_document(file: UploadFile = File(...)):
    content = await file.read()
    image = Image.open(io.BytesIO(content)).convert("RGB")
    batch = preprocess_for_dolphin_v2([image])
    with torch.no_grad():
        raw = model(batch)
    result = postprocess_dolphin_v2(raw)[0]
    return result  # FastAPI akan menserialisasikan dict->JSON

Terapkan ini di belakang Nginx atau endpoint GPU tanpa server, dan hubungkan ke sistem MAM/DAM Anda, Google Sheets, Notion, atau pipeline Anda sendiri.

Kinerja dan Tolok Ukur#

Kinerja bergantung pada GPU Anda, resolusi input, dan kompleksitas dokumen. Secara umum:

Dolphin v2 bertujuan untuk memberikan akurasi yang lebih tinggi daripada v1 pada halaman multi-kolom, formulir, faktur, dan pindaian yang bising.
Latensi per halaman dapat mendekati waktu nyata pada satu GPU modern, dengan pemrosesan batch yang mempercepat PDF multi-halaman.
Untuk hasil terbaik, sejajarkan resolusi input dengan pengaturan yang direkomendasikan model (lihat konfigurasi).

Perbandingan:

Terhadap OCR tradisional + penguraian berbasis aturan, Dolphin v2 mengurangi heuristik yang rapuh dan pembersihan manual.
Dibandingkan dengan tumpukan pemahaman dokumen yang lebih lama, Dolphin v2 menekankan tata letak, fidelitas struktur, dan skema yang konsisten.
Laporan komunitas menunjukkan hasil yang kompetitif dibandingkan dengan pendekatan bebas OCR canggih pada tolok ukur umum (mis., FUNSD, SROIE, tugas gaya DocVQA). Untuk angka dan bagan yang tepat, lihat bagian tolok ukur dan kartu model repositori.

Tips tolok ukur yang dapat direproduksi:

Perbaiki resolusi input dan ukuran batch.
Gunakan set dokumen nyata Anda yang ditahan (bukan hanya dataset publik).
Ukur presisi (fidelitas teks, akurasi struktur) dan biaya (latensi, memori GPU).
Catat waktu pasca-pemrosesan; itu penting dalam produksi.

Kasus Penggunaan Dunia Nyata untuk Pembuat Konten#

Dolphin v2 bersinar dalam alur kerja kreatif sehari-hari:

Pembuat dan editor video:
- Ekstrak skrip dan daftar bidikan dari PDF dan buku catatan yang dipindai.
- Konversi papan cerita ke data terstruktur, sehingga lebih mudah untuk merencanakan pengeditan dan melacak kontinuitas.
- Hasilkan draf subtitle secara otomatis dari slide deck dengan catatan pembicara.
Desainer dan pengarah seni:
- Urai panduan merek ke dalam Markdown yang dapat dicari dan spesifikasi komponen.
- Ekstrak palet warna, aturan tipografi, dan spesifikasi kisi dari PDF yang ditata.
Penulis dan peneliti:
- Konversi referensi yang dipindai menjadi catatan terstruktur yang bersih dengan kutipan dan kutipan.
- Urai PDF akademik multi-kolom ke dalam bagian sambil mempertahankan urutan membaca.
Pengisi suara dan produser audio:
- Ubah lembar karakter, lembar panggilan, dan sisi menjadi CSV standar untuk pencarian cepat.
- Ekstrak panduan pengucapan dan anotasi ke dalam kamus terstruktur.
Pekerja lepas dan studio:
- Otomatiskan penguraian faktur dan kuitansi untuk akuntansi dan persiapan pajak.
- Proses NDA dan kontrak menjadi ringkasan kunci-nilai (pihak lawan, tanggal, jumlah).

Dalam semua kasus, Dolphin v2 mengurangi pekerjaan manual yang berulang dan membebaskan lebih banyak waktu untuk keputusan kreatif.

Pola Integrasi dan Praktik Terbaik#

JSON-first: Pertahankan output Dolphin v2 sebagai JSON melalui pipeline Anda. Konversi ke CSV/Markdown hanya pada langkah terakhir.
Human-in-the-loop: Untuk dokumen penting, tambahkan UI peninjauan cepat di mana editor dapat menyetujui atau memperbaiki output.
Templat dan perintah: Jika repo menyediakan templat atau perintah skema, standarkan di seluruh tim Anda sehingga output dapat diprediksi.
Aturan pasca-pemrosesan: Tambahkan aturan ringan untuk menangani kasus tepi (mis., menggabungkan baris yang dipisahkan, memperbaiki keanehan fallback OCR).
Pematokan versi: Sematkan bobot Dolphin v2 dan versi konfigurasi dalam produksi untuk menghindari perubahan tak terduga selama pembaruan.
Penyimpanan: Simpan gambar mentah dan output JSON Dolphin v2 untuk ketertelusuran dan pemrosesan ulang yang cepat.

Lisensi, Tata Kelola, dan Komunitas#

Lisensi: Lisensi MIT—permisif, cocok untuk penggunaan komersial dan sumber terbuka. Lihat LICENSE di https://github.com/bytedance/Dolphin.
Transparansi: Periksa README, kartu model, dan changelog repo untuk batasan saat ini dan penggunaan yang dimaksudkan.
Kontribusi: Proyek ini menyambut baik masalah dan permintaan tarik. Buka tiket untuk bug, permintaan fitur, atau peningkatan dokumentasi.
Komunitas: Diskusi dan Tanya Jawab biasanya terjadi melalui Masalah GitHub; cari tautan ke forum resmi atau utas komunitas Hugging Face di repo.

Dengan mengadopsi Dolphin v2 di bawah MIT, tim dapat dengan aman mengintegrasikannya ke dalam pipeline dan produk kreatif berpemilik.

Memecahkan Masalah Dolphin v2#

Masalah dan perbaikan umum:

Kehabisan memori (OOM) pada GPU:
- Kurangi resolusi input atau ukuran batch.
- Gunakan presisi campuran (AMP) jika didukung.
- Beralih ke CPU untuk pekerjaan yang lebih kecil atau gunakan GPU dengan lebih banyak VRAM.
Dependensi yang tidak cocok:
- Pastikan versi PyTorch/CUDA sesuai dengan driver dan OS Anda.
- Buat ulang lingkungan virtual yang bersih dan instal ulang persyaratan.
Urutan membaca yang salah:
- Aktifkan atau sesuaikan pengaturan sadar tata letak dalam konfigurasi Dolphin v2.
- Pra-proses input: deskew, tingkatkan kontras, pangkas margin.
Kesalahan penguraian tabel:
- Tingkatkan resolusi halaman untuk dokumen dengan tabel padat.
- Verifikasi ambang batas deteksi tabel dalam pasca-pemrosesan.
Masalah teks multibahasa:
- Coba mode OCR-hibrida untuk bahasa tertentu.
- Perbarui paket bahasa dan pastikan font tersedia untuk rendering.
Skema JSON yang tidak konsisten di seluruh versi:
- Sematkan versi Dolphin v2 Anda dalam produksi.
- Tambahkan langkah konverter untuk menormalkan bidang antar versi.
Hasil yang buruk pada foto layar atau kertas mengkilap:
- Hindari pantulan; bidik dalam cahaya redup.
- Gunakan aplikasi pemindaian untuk meningkatkan kontras dan meratakan perspektif.

Jika Anda buntu, cari masalah yang ada atau buka yang baru di https://github.com/bytedance/Dolphin dengan contoh minimal yang dapat direproduksi.

Pertimbangan Keamanan dan Privasi#

Proses dokumen sensitif secara lokal bila memungkinkan.
Jika menerapkan Dolphin v2 sebagai layanan, amankan API (otentikasi, batas laju, TLS).
Catat hanya apa yang Anda butuhkan; hindari menyimpan dokumen mentah bila tidak perlu.
Kebijakan penyimpanan dokumen harus sesuai dengan kontrak dan peraturan klien Anda.

Pertimbangan Peta Jalan#

Sementara peta jalan yang tepat berkembang, harapkan peningkatan berkelanjutan dalam:

Ketahanan multibahasa dan penanganan dokumen panjang
Optimasi kecepatan/memori
Pemahaman tabel/bagan yang lebih baik dan pemberian keterangan gambar
Alat pengembang: demo yang ditingkatkan, anotator UI, dan perlengkapan tolok ukur

Perhatikan repo untuk rilis, tag, dan entri changelog yang terkait dengan Dolphin v2.

Ajakan Bertindak#

Jelajahi kode dan dokumentasi: https://github.com/bytedance/Dolphin
Coba sampel: jalankan Dolphin v2 pada beberapa halaman dari alur kerja Anda sendiri dan ukur penghematan waktu.
Bagikan umpan balik: buka masalah, usulkan fitur, dan sumbangkan contoh yang membantu sesama pembuat konten.
Integrasikan: bungkus Dolphin v2 dalam API kecil dan pasang ke pipeline konten Anda minggu ini.

Dolphin v2 bertujuan untuk membuat pemahaman dokumen terasa seperti blok bangunan asli untuk tim kreatif. Mulai dari yang kecil, ulangi dengan cepat, dan biarkan output terstruktur melakukan pekerjaan berat sementara Anda fokus pada kerajinan.

FAQ#

Apakah Dolphin v2 secara resmi dirilis dan sumber terbuka?#

Ya. Dolphin v2 tersedia di repositori resmi di https://github.com/bytedance/Dolphin dan merupakan sumber terbuka di bawah Lisensi MIT. Periksa rilis dan tag repo untuk versi terbaru.

Apa perbedaan utama antara Dolphin v1 dan Dolphin v2?#

Dolphin v2 meningkatkan ketahanan dunia nyata, konsistensi output terstruktur, pemahaman tabel/formulir, dan kemudahan penerapan. Ini juga menekankan penanganan multi-halaman yang lebih halus dan pipeline JSON-first yang cocok untuk otomatisasi kreatif.

Bisakah saya menggunakan Dolphin v2 tanpa GPU?#

Ya, untuk beban kerja kecil. Inferensi CPU dimungkinkan tetapi lebih lambat. Untuk throughput produksi atau PDF besar, GPU modern direkomendasikan. Dolphin v2 mendapat manfaat signifikan dari akselerasi GPU.

Apakah Dolphin v2 memerlukan OCR?#

Tidak sepenuhnya. Dolphin v2 mendukung mode bebas OCR dan dapat mengintegrasikan OCR sebagai fallback. Untuk kasus yang sulit (kontras rendah, skrip langka), pengaturan hibrida dapat meningkatkan akurasi.

Bagaimana cara menginstal Dolphin v2?#

Klon repo, buat lingkungan Python yang bersih, instal persyaratan, unduh bobot model, dan jalankan skrip inferensi sampel. Langkah-langkah dan perintah yang tepat didokumentasikan di repositori Dolphin v2.

Format file apa yang dapat dihasilkan oleh Dolphin v2?#

Dolphin v2 biasanya menghasilkan JSON terstruktur, yang dapat dikonversi ke CSV, Markdown, atau HTML. Banyak tim menyimpan JSON selama pemrosesan dan hanya mengonversi di akhir.

Apakah Dolphin v2 cocok untuk penggunaan komersial?#

Ya. Dolphin v2 dirilis di bawah Lisensi MIT, yang permisif dan ramah terhadap adopsi komersial. Tinjau file LICENSE di repo untuk detailnya.

Bagaimana perbandingan Dolphin v2 dengan alternatif?#

Dolphin v2 bertujuan untuk menjadi kuat dan praktis untuk alur kerja kreatif dunia nyata. Dibandingkan dengan tumpukan OCR-plus-aturan, ini mengurangi heuristik yang rapuh. Terhadap pengurai dokumen modern, Dolphin v2 kompetitif dan seringkali lebih mudah diintegrasikan. Evaluasi pada dokumen Anda sendiri untuk perbandingan yang adil.

Di mana saya bisa mendapatkan dukungan untuk Dolphin v2?#

Gunakan Masalah GitHub di repositori resmi untuk laporan bug, pertanyaan, dan permintaan fitur. Repo juga dapat menautkan ke kartu model Hugging Face atau utas komunitas.

Apa praktik terbaik untuk menerapkan Dolphin v2 dalam produksi?#

Sematkan versi, jalankan langkah peninjauan untuk dokumen penting, catat metrik kinerja, dan amankan API Anda. Mulai dengan layanan kecil yang mengembalikan JSON dan skala saat kebutuhan throughput Anda meningkat.