Hunyuan OCR: OCR Engine แบบ End-to-End และหลายภาษาที่ครีเอเตอร์สามารถปรับใช้ได้จริง

ทำไมครีเอเตอร์ถึงควรสนใจ Hunyuan OCR#

หากขั้นตอนการทำงานสร้างสรรค์ของคุณเกี่ยวข้องกับข้อความในรูปภาพ, PDF, สินทรัพย์การออกแบบ หรือเฟรมวิดีโอ Hunyuan OCR คือการอัปเกรดที่หายากซึ่งช่วยประหยัดเวลาได้ในทุกด้าน Hunyuan OCR สร้างโดย Tencent Hunyuan ในรูปแบบ Vision-Language Model แบบ end-to-end ที่มีพารามิเตอร์ 1 พันล้านพารามิเตอร์ โดยรวมเอา OCR stack ทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นการตรวจจับ, การจดจำ, การแยกวิเคราะห์, การดึงข้อมูล หรือแม้แต่การแปลภาษา ไว้ในโมเดลเดียว นั่นหมายความว่ามีส่วนประกอบที่ต้องเคลื่อนย้ายน้อยลง, สคริปต์เชื่อมต่อที่เปราะบางน้อยลง และข้อผิดพลาดปลายทางที่ทำให้กระบวนการทำงานของคุณหยุดชะงักน้อยลง

สำหรับผู้สร้างสรรค์คอนเทนต์ ไม่ว่าจะเป็นนักตัดต่อวิดีโอที่ดึงคำบรรยาย, นักออกแบบที่ปรับเลย์เอาต์ให้เป็นภาษาท้องถิ่น, นักเขียนที่ค้นคว้าเอกสาร หรือนักพากย์ที่ประมวลผลสคริปต์เป็นชุด Hunyuan OCR ผสานรวมความแม่นยำที่แข็งแกร่งเข้ากับความเร็วในการใช้งานจริงและความเรียบง่ายในการปรับใช้ รองรับมากกว่า 100 ภาษา, ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย vLLM หรือ Transformers และจับคู่พรอมต์ที่ชัดเจนและเน้นงาน กับเส้นทางการอนุมานที่เป็นมิตรต่อการผลิต

ในคู่มือนี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่าอะไรที่ทำให้ Hunyuan OCR แตกต่าง, สิ่งที่มันสามารถทำได้สำหรับบทบาทการสร้างสรรค์เฉพาะของคุณ และวิธีทำให้มันทำงานได้ภายในไม่กี่นาที

อะไรที่ทำให้ Hunyuan OCR แตกต่าง#

ไปป์ไลน์ OCR แบบดั้งเดิมจะเชื่อมต่อโมเดลและฮิวริสติกหลายตัวแบบลูกโซ่: ตรวจจับพื้นที่ข้อความ, ครอป, จดจำตัวอักษร, ประมวลผลภายหลัง และจากนั้นแยกวิเคราะห์โครงสร้าง แต่ละขั้นตอนสามารถนำมาซึ่งข้อผิดพลาดที่ทวีคูณได้ แนวทาง end-to-end ของ Hunyuan OCR ช่วยลดความซับซ้อนของ stack นี้ เพื่อให้คุณสามารถเปลี่ยนจากรูปภาพเป็นเอาต์พุตที่มีโครงสร้างได้ในการส่งต่อครั้งเดียว

ความแตกต่างที่สำคัญ:

การออกแบบแบบ End-to-end: Hunyuan OCR หลีกเลี่ยงการแพร่กระจายของข้อผิดพลาดที่พบได้บ่อยใน OCR stack แบบเรียงซ้อน โดยเก็บการตรวจจับ, การจดจำ และความเข้าใจปลายทางไว้ภายใต้หลังคาเดียวกัน
พลังงานน้ำหนักเบา: Hunyuan OCR บรรลุผลลัพธ์ที่ล้ำสมัยด้วยพารามิเตอร์เพียง 1 พันล้านพารามิเตอร์ ทำให้สามารถจัดส่งและปรับขนาดได้จริง
การเข้าถึงหลายภาษา: Hunyuan OCR รองรับมากกว่า 100 ภาษา ปลดล็อกการผลิตเนื้อหาระดับโลกและการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น
ครอบคลุมงานที่หลากหลาย: Hunyuan OCR จัดการการตรวจจับข้อความ, การแยกวิเคราะห์เอกสาร, การดึงข้อมูล, การดึงคำบรรยายวิดีโอ, การแปลรูปภาพ และการตอบคำถามเกี่ยวกับเอกสาร
การปรับใช้แบบ Plug-and-play: Hunyuan OCR สามารถทำงานร่วมกับ vLLM เพื่อการบริการที่มีปริมาณงานสูง หรือกับ Transformers สำหรับขั้นตอนการทำงานของสคริปต์ที่ยืดหยุ่น

จากเกณฑ์มาตรฐานที่เผยแพร่ใน repository อย่างเป็นทางการและรายงานทางเทคนิค Hunyuan OCR ให้ประสิทธิภาพ SOTA ในการแยกวิเคราะห์เอกสาร (เช่น OmniDocBench) และผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งในการตรวจจับข้อความและการดึงข้อมูลในการประเมินภายในองค์กร ในขณะที่แข่งขันกันอย่างใกล้ชิดในการแปลรูปภาพ ทั้งหมดนี้ด้วยขนาดโมเดลที่กะทัดรัด

Hunyuan OCR สามารถทำอะไรให้ครีเอเตอร์ได้บ้าง#

Hunyuan OCR ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่ครีเอเตอร์ต้องเจอในทางปฏิบัติ โดยมีความยุ่งยากน้อยที่สุด:

การดึงคำบรรยายวิดีโอ
- ดึงคำบรรยายจากเฟรมหรือคลิป
- แปลงคำบรรยายที่ฝังไว้ให้เป็นข้อความที่จัดเรียงตามเวลาสำหรับการแก้ไข
- สร้างฉบับร่างคำบรรยายหลายภาษาสำหรับการแปล
การแยกวิเคราะห์เอกสารและความเข้าใจเลย์เอาต์
- แปลง PDF, แบบฟอร์ม และโบรชัวร์ให้เป็นฟิลด์ที่มีโครงสร้าง
- ดึงตาราง, ส่วนหัว, รายการ และลำดับการอ่าน
- สร้างเอาต์พุตที่พร้อมใช้งาน JSON สำหรับการนำเข้า CMS
การดึงข้อมูลสำหรับใบเสร็จ, ใบแจ้งหนี้ และ ID
- ดึงชื่อผู้ขาย, ยอดรวม, ฟิลด์วันที่, ที่อยู่ และ ID
- บังคับใช้ schema ที่กำหนดไว้สำหรับการประมวลผลเป็นชุด
การแปลรูปภาพสำหรับสินทรัพย์สร้างสรรค์
- แปลข้อความในโปสเตอร์, กราฟิกโซเชียล, หน้าจอ UI หรือการ์ตูน
- รักษาสาระสำคัญของเลย์เอาต์เพื่อเป็นแนวทางในการจัดเรียงตัวอักษรใหม่
Document QA สำหรับขั้นตอนการทำงานที่เน้นการวิจัย
- ถามคำถามเกี่ยวกับเอกสารขนาดยาวและรับคำตอบที่ตรงเป้าหมายพร้อมหลักฐาน
- ตรวจสอบฟิลด์ที่ดึงมาจากเอกสารที่ซับซ้อน

สำหรับแต่ละงานเหล่านี้ Hunyuan OCR มุ่งเน้นไปที่ “พรอมต์ที่เน้นการใช้งาน” เพื่อให้คุณสามารถนำเอาต์พุตไปสู่รูปแบบที่มีโครงสร้างซึ่งเข้ากับเครื่องมือที่คุณมีอยู่ได้

ประสิทธิภาพโดยสรุป#

แม้ว่าผลลัพธ์ของคุณจะแตกต่างกันไปตามโดเมน แต่ผู้เขียนรายงานว่า:

การตรวจจับข้อความ: Hunyuan OCR มีประสิทธิภาพเหนือกว่า OCR และ VLM พื้นฐานยอดนิยมหลายรายการในเกณฑ์มาตรฐานภายในองค์กร
การแยกวิเคราะห์เอกสาร: Hunyuan OCR บรรลุ SOTA บน OmniDocBench และชุดภายในองค์กรหลายภาษา ซึ่งเหนือกว่า VLM ทั่วไปขนาดใหญ่และ OCR-VLM เฉพาะทาง
การดึงข้อมูล: Hunyuan OCR แสดงให้เห็นถึงผลกำไรที่แข็งแกร่งในการ์ด, ใบเสร็จ และงานดึงคำบรรยายในการประเมินภายในองค์กร
การแปลรูปภาพ: Hunyuan OCR ให้ความแม่นยำเทียบเท่ากับโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่ามาก ในขณะที่ยังคงสามารถปรับใช้ได้

ผลลัพธ์เหล่านี้ เมื่อจับคู่กับ footprint พารามิเตอร์ 1 พันล้านพารามิเตอร์ ทำให้ Hunyuan OCR เป็นการอัปเกรดที่น่าสนใจ หากคุณประสบปัญหาในการปรับใช้ OCR/VLM stack ที่มีขนาดใหญ่กว่า

อ้างอิง:

เดโม: https://huggingface.co/spaces/tencent/HunyuanOCR
โมเดล: https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR
GitHub repository และรายงานทางเทคนิค (ดู HunyuanOCR_Technical_Report.pdf และ https://arxiv.org/abs/2511.19575)

ภายในโมเดล: Hunyuan OCR ทำงานอย่างไร#

ภายใต้ฝากระโปรง Hunyuan OCR เชื่อมต่อ Vision Transformer (ViT) encoder ดั้งเดิมกับ LLM น้ำหนักเบาผ่านอะแดปเตอร์ MLP สิ่งนี้ช่วยให้ด้าน vision สามารถจับภาพรูปแบบข้อความที่หนาแน่น ไม่ว่าจะเป็นฟอนต์, สคริปต์, เลย์เอาต์ ในขณะที่ด้านภาษาให้เหตุผลเกี่ยวกับโครงสร้าง, schema และคำแนะนำ ผลลัพธ์คือพฤติกรรม OCR-plus-understanding แบบรวมเป็นหนึ่งเดียวที่ขับเคลื่อนด้วยพรอมต์

รายงานทางเทคนิคยังอธิบายถึงกลยุทธ์การเรียนรู้เสริมแรงที่ปรับปรุงการปฏิบัติตามคำแนะนำเฉพาะ OCR และคุณภาพเอาต์พุตให้ดียิ่งขึ้น ในทางปฏิบัติ นั่นหมายความว่า Hunyuan OCR สามารถถูกชี้นำด้วยพรอมต์ที่เฉพาะเจาะจงอย่างมาก (เช่น “ดึงเฉพาะยอดรวมเป็น USD และส่งคืนวันที่ ISO”) ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับผู้สร้างสรรค์ที่ต้องการเอาต์พุตที่สะอาดและพร้อมใช้งาน

ข้อกำหนดของระบบและการติดตั้ง#

Hunyuan OCR เผยแพร่โค้ด, น้ำหนัก และ quick-start สำหรับทั้ง vLLM และ Transformers สำหรับปริมาณงานการผลิต ขอแนะนำ vLLM สำหรับสคริปต์ที่กำหนดเองหรือการสร้างต้นแบบ Transformers ทำงานได้ดี

สภาพแวดล้อมขั้นต่ำ (ตามคำแนะนำของ repository):

OS: Linux
Python: 3.12+
CUDA: 12.9
PyTorch: 2.7.1
GPU: NVIDIA GPU ที่รองรับ CUDA (แนะนำหน่วยความจำประมาณ 20 GB สำหรับการบริการ vLLM)
Disk: ~6 GB สำหรับน้ำหนัก

เส้นทางการติดตั้ง:

ด้วย vLLM (การบริการ): ติดตั้ง vllm, ดาวน์โหลดโมเดลจาก Hugging Face และเริ่ม API server
ด้วย Transformers (การเขียนสคริปต์): ติดตั้ง transformers และ accelerate จากนั้นโหลด checkpoint และรัน inference

Hunyuan OCR เปิดเผยสคริปต์ที่ชัดเจนสำหรับทั้งสองเส้นทางใน README ของ repo

Quick-start: Hunyuan OCR ด้วย vLLM#

ติดตั้ง vLLM และ dependencies:

pip install vllm

เปิด vLLM server ด้วย Hunyuan OCR:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model tencent/HunyuanOCR \
  --trust-remote-code \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 32768 \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --port 8000

เรียก server ผ่าน OpenAI-compatible API:

import base64, requests

def encode_image(path):
    with open(path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

image_b64 = encode_image("invoice.jpg")
prompt = """คุณคือผู้ช่วย OCR และการดึงข้อมูล
งาน: ดึง vendor_name, date(YYYY-MM-DD), total_amount(USD) และ line_items จากรูปภาพ
ส่งคืน JSON ที่ถูกต้องโดยมีเฉพาะคีย์เหล่านี้เท่านั้นและไม่มีข้อความเพิ่มเติม"""

payload = {
  "model": "tencent/HunyuanOCR",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": [
      {"type": "text", "text": prompt},
      {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"}}
    ]}
  ],
  "temperature": 0.0
}
r = requests.post("http://localhost:8000/v1/chat/completions", json=payload, timeout=120)
print(r.json()["choices"][0]["message"]["content"])

ในการตั้งค่านี้ Hunyuan OCR ตอบกลับด้วย JSON ที่มีโครงสร้างซึ่งคุณสามารถป้อนเข้าสู่ไปป์ไลน์ของคุณได้โดยตรง

Quick-start: Hunyuan OCR ด้วย Transformers#

ติดตั้ง dependencies:

pip install "transformers>=4.45.0" accelerate torch torchvision

รัน inference อย่างง่าย:

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
from PIL import Image
import json

model_id = "tencent/HunyuanOCR"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True).eval().cuda()

image = Image.open("receipt.png").convert("RGB")
prompt = (
  "ตรวจจับพื้นที่ข้อความทั้งหมดและจดจำเนื้อหาของมัน "
  "ส่งคืน JSON array ของ {bbox:[x1,y1,x2,y2], text:'...'} "
)

inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to("cuda")
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
result = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
print(result)

Transformers ช่วยให้คุณสามารถวนซ้ำพรอมต์ได้อย่างรวดเร็ว, ผสานรวมกับ notebooks และรวม Hunyuan OCR กับเครื่องมือ Python อื่นๆ

การออกแบบพรอมต์: ทำให้ Hunyuan OCR ทำงานให้คุณ#

เนื่องจาก Hunyuan OCR เป็นแบบ end-to-end และทำตามคำแนะนำ พรอมต์ของคุณจึงเป็นอินเทอร์เฟซของคุณ พรอมต์ที่ชัดเจนและมีข้อจำกัดจะให้เอาต์พุตที่สะอาด

เคล็ดลับทั่วไป:

ระบุงาน, schema และรูปแบบเอาต์พุตอย่างชัดเจน
สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ให้ขอ JSON ที่เข้มงวดและแสดงรายการคีย์ตามลำดับ
สำหรับอินพุตหลายภาษา ให้ระบุภาษาต้นทางและภาษาเป้าหมาย
สำหรับงานเลย์เอาต์ ให้ขอกล่องขอบเขตหรือลำดับการอ่านตามต้องการ
รักษาอุณหภูมิต่ำ (0–0.2) สำหรับเอาต์พุตที่แน่นอน

เทมเพลตพรอมต์ที่คุณสามารถปรับได้:

การตรวจจับข้อความ
- “ตรวจจับพื้นที่ข้อความทั้งหมดและจดจำเนื้อหาของมัน ส่งคืน JSON array ของออบเจ็กต์ {bbox:[x1,y1,x2,y2], text:'...'} ตามลำดับการอ่าน”
การแยกวิเคราะห์เอกสาร
- “แยกวิเคราะห์เอกสารนี้เป็นชื่อเรื่อง, ชื่อเรื่องย่อย, ส่วน, ตาราง และเชิงอรรถ สำหรับแต่ละตาราง ให้รวม array 2 มิติของเซลล์ ส่งคืน JSON ที่มีฟิลด์: title, subtitle, sections[], tables[], footnotes[]”
การดึงข้อมูลสำหรับใบเสร็จ
- “ดึง vendor_name, date (YYYY-MM-DD), currency (ISO code), subtotal, tax, total และ line_items[{name, qty, unit_price, amount}] ส่งคืน JSON ที่ถูกต้องโดยมีคีย์ที่แน่นอนเหล่านี้ หากค่าใดค่าหนึ่งหายไป ให้ตั้งค่าเป็น null”
การดึงคำบรรยายจากเฟรมวิดีโอ
- “ระบุข้อความคำบรรยายบนรูปภาพ ส่งคืน array ของ {bbox, text} สำหรับแต่ละบรรทัดคำบรรยาย หากข้อความครอบคลุมหลายบรรทัด ให้แยกแต่ละบรรทัดออกจากกัน”
การแปลรูปภาพ
- “แปลข้อความที่มองเห็นได้ทั้งหมดจาก [SOURCE_LANGUAGE] เป็น [TARGET_LANGUAGE] รักษาลำดับเลย์เอาต์และส่งคืน array ของ {bbox, source, target} อย่าเพิ่มคำอธิบาย”

การแจ้งเตือนคือสิ่งที่ Hunyuan OCR โดดเด่น: คุณสามารถเปลี่ยนจากพิกเซลที่ไม่มีโครงสร้างเป็น JSON ที่มีโครงสร้างหรือเอาต์พุตสองภาษาได้โดยไม่ต้องมีการเดินทางไปกลับระหว่างโมดูล OCR และ NLP ที่แยกจากกัน

สูตรขั้นตอนการทำงานสำหรับครีเอเตอร์#

ด้านล่างนี้คือวิธีปฏิบัติที่ครีเอเตอร์สามารถรวม Hunyuan OCR เข้ากับงานประจำวันได้

ผู้สร้างวิดีโอ
- การกู้คืนคำบรรยายเป็นชุด: สุ่มตัวอย่างหนึ่งเฟรมต่อวินาที รัน Hunyuan OCR ด้วยพรอมต์การตรวจจับคำบรรยาย และประกอบ SRT หยาบๆ พร้อม timestamps การทำความสะอาดจะเร็วขึ้นอย่างมาก
- คำบรรยายภาษาต่างประเทศ: รัน Hunyuan OCR เพื่อดึงข้อความ จากนั้นแปลผ่านพรอมต์การแปลรูปภาพเพื่อสร้างคำบรรยายสองภาษาฉบับร่าง
นักออกแบบและทีมแปลภาษาท้องถิ่น
- การแปลโปสเตอร์และ UI: สำหรับแต่ละสินทรัพย์ ให้ใช้ Hunyuan OCR เพื่อดึงข้อความพร้อมกล่องขอบเขต แปล และส่งต่อ {bbox, target} ให้นักออกแบบเพื่อจัดเรียงตัวอักษรใหม่ใน Figma หรือ Photoshop
- Layout QA: ขอให้ Hunyuan OCR จัดลำดับการอ่านและส่วนหัวเพื่อตรวจสอบว่าเลย์เอาต์ที่ตอบสนองยังคงอ่านได้อย่างมีเหตุผล
นักเขียน, นักวิจัย, บรรณาธิการ
- การสแกนเอกสารเป็นบันทึก: ใช้ Hunyuan OCR เพื่อแยกวิเคราะห์ PDF เป็นส่วนๆ และคำพูดสำหรับการใช้งานด้านบรรณาธิการทันที
- การดึงข้อเท็จจริง: แจ้งให้ Hunyuan OCR ดึงฟิลด์หลัก (วันที่, ตัวเลข, เอนทิตี) จากไฟล์เก็บถาวรที่สแกนและส่งคืนชุดข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว
นักพากย์และสตูดิโอพากย์
- การแยกบรรทัด: หากสคริปต์ฝังอยู่ใน storyboards หรือแผง manga ให้ Hunyuan OCR ดึงข้อความทีละบรรทัด โดยรักษาลำดับแผง
- บริบทการออกเสียง: ใช้ Hunyuan OCR เพื่อจับภาพชื่อและคำศัพท์ในภาษาต้นฉบับควบคู่ไปกับการแปลเพื่อการส่งมอบที่ถูกต้อง

แต่ละสิ่งเหล่านี้ได้รับประโยชน์จากพฤติกรรม end-to-end ของ Hunyuan OCR ซึ่งช่วยลดโอกาสที่ไปป์ไลน์จะหยุดชะงักและลดโค้ดเชื่อมต่อลงอย่างมาก

การปรับใช้: vLLM vs. Transformers#

vLLM สำหรับการบริการ
- เมื่อคุณต้องการ server เพื่อจัดการผู้ใช้หลายคน, แบตช์ หรือปริมาณงานสูง vLLM เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการโฮสต์ Hunyuan OCR
- เคล็ดลับ:
  - เริ่มต้นด้วย GPU ขนาด 20 GB+ เพื่อให้ได้ปริมาณงานที่ราบรื่น
  - ใช้อุณหภูมิต่ำและตั้งค่า max tokens ให้เหมาะสมกับขนาดเอาต์พุตของคุณ
  - วอร์มอัพ server ด้วยคำขอตัวอย่างสองสามรายการเพื่อทำให้เวลาแฝงคงที่
Transformers สำหรับการเขียนสคริปต์
- เมื่อคุณกำลังสร้างต้นแบบพรอมต์, รันแบตช์ออฟไลน์ หรือสร้างเครื่องมือขนาดเล็กที่กำหนดเอง Transformers จะให้ความยืดหยุ่น
- เคล็ดลับ:
  - ประมวลผลรูปภาพล่วงหน้าสำหรับ DPI และการวางแนวที่สอดคล้องกัน
  - จำกัด output tokens เพื่อให้การรันคาดการณ์ได้
  - แคชโมเดลและโปรเซสเซอร์บนดิสก์เพื่อการเริ่มต้นที่เร็วขึ้น

ไม่ว่าคุณจะเลือกเส้นทางใด คุณสามารถเก็บพรอมต์เดิมไว้และสลับ backends เมื่อคุณย้ายจากต้นแบบไปสู่การผลิต ซึ่งเป็นอีกหนึ่งชัยชนะสำหรับ Hunyuan OCR

ข้อควรพิจารณาในทางปฏิบัติและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด#

คุณภาพของรูปภาพมีความสำคัญ
- แม้จะมีการจดจำที่แข็งแกร่ง Hunyuan OCR ก็ได้รับประโยชน์จากรูปภาพที่คมชัด De-skew, denoise และ upscale เมื่อทำได้
ระบุ schema อย่างชัดเจน
- สำหรับงานดึงข้อมูล ให้บังคับใช้ชื่อฟิลด์และประเภท Hunyuan OCR ตอบสนองได้ดีต่อคำแนะนำที่แม่นยำและ JSON exemplars
แบตช์อย่างชาญฉลาด
- ในการบริการ vLLM ให้แบตช์คำขอหรือเฟรมหลายรายการเมื่อเป็นไปได้เพื่อเพิ่มปริมาณงานด้วย Hunyuan OCR
ตรวจสอบเอาต์พุต
- เพิ่มตัวตรวจสอบสำหรับรูปแบบวันที่, รหัสสกุลเงิน หรือช่วงตัวเลข หากค่าใดค่าหนึ่งไม่ผ่านการตรวจสอบ ให้แจ้ง Hunyuan OCR อีกครั้งด้วยคำแนะนำแก้ไข
เคารพความเป็นส่วนตัว
- ID ที่ละเอียดอ่อน, ใบเสร็จทางการแพทย์ หรือสัญญา ควรได้รับการจัดการภายใต้นโยบายข้อมูลขององค์กรของคุณ การโฮสต์ Hunyuan OCR ด้วยตนเองช่วยให้คุณควบคุมได้แน่นหนากว่า APIs ของบุคคลที่สาม
รู้ขีดจำกัดของคุณ
- เอกสารหลายหน้าที่ยาวมากอาจต้องมีการแบ่งส่วน ใช้พรอมต์ทีละหน้าและเย็บผลลัพธ์ หรือขอให้ Hunyuan OCR สรุปส่วนต่างๆ อย่างต่อเนื่อง

สถาปัตยกรรมและบันทึกการฝึกอบรม (สำหรับผู้ที่อยากรู้อยากเห็น)#

สถาปัตยกรรมแบบ lean ขับเคลื่อน Hunyuan OCR:

Vision backbone: ViT ดั้งเดิมจัดการคุณสมบัติข้อความที่หนาแน่นและ cues เลย์เอาต์
Language head: LLM ขนาดกะทัดรัดทำการปฏิบัติตามคำแนะนำและการสร้างที่มีโครงสร้าง
MLP adapter: เชื่อม vision embeddings และ language head
RL strategies: ตามที่รายงาน การเรียนรู้เสริมแรงมีส่วนช่วยให้เกิดผลกำไรที่โดดเด่นในคำแนะนำสไตล์ OCR ปรับปรุงการยึดมั่นในรูปแบบและ schema

การผสมผสานนี้อธิบายว่าทำไม Hunyuan OCR สามารถถูกชี้นำได้อย่างแม่นยำ การขอ JSON ที่เข้มงวดหรือเอาต์พุตที่สอดคล้องกับสองภาษาทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือเมื่อเทียบกับ OCR stacks แบบดั้งเดิม

ทีละขั้นตอน: การสร้างไปป์ไลน์การแยกวิเคราะห์เอกสาร#

หากต้องการดู Hunyuan OCR ในการดำเนินการ นี่คือโฟลว์ PDF-to-structured-JSON อย่างง่าย:

แปลงหน้าเป็นรูปภาพ (เช่น 300 DPI PNGs)
สำหรับแต่ละหน้า ให้แจ้ง Hunyuan OCR เพื่อแยกวิเคราะห์ส่วน, ส่วนหัว, ตาราง และส่วนท้าย
ตรวจสอบ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกตารางมีจำนวนคอลัมน์เท่ากันต่อแถว บังคับให้วันที่เป็น ISO
ผสาน: รวมผลลัพธ์ระดับหน้า Reflow ส่วนต่างๆ ตามลำดับการอ่าน
ส่งออก: จัดเก็บ JSON สุดท้ายใน CMS หรือ data warehouse ของคุณและเก็บ hash ของไฟล์ต้นฉบับ

โมเดลเดียวหมายถึงอาการปวดหัวในการรวมระบบน้อยลงและการบำรุงรักษาน้อยลง ซึ่งเป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ Hunyuan OCR สำหรับทีมขนาดเล็กและขนาดกลาง

จะลอง, ดาวน์โหลด และเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ไหน#

Live demo: สำรวจ Hunyuan OCR ในเบราว์เซอร์ของคุณบน Hugging Face Spaces
- https://huggingface.co/spaces/tencent/HunyuanOCR
Model weights: ดาวน์โหลด Hunyuan OCR จาก Hugging Face
- https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR
Source code และ setup: Full repository พร้อมคำแนะนำ, พรอมต์ และรายละเอียดการประเมิน
- GitHub (ค้นหา HunyuanOCR)
Technical report: วิธีการ, ablations และ RL strategies
- https://arxiv.org/abs/2511.19575 (รวมอยู่ใน HunyuanOCR_Technical_Report.pdf ใน repo ด้วย)

สรุป: การอัปเกรด OCR ที่ใช้งานได้จริงสำหรับทีมสร้างสรรค์สมัยใหม่#

Hunyuan OCR นำ OCR แบบ end-to-end, ความครอบคลุมหลายภาษา และความแม่นยำที่แข็งแกร่งมาสู่แพ็กเกจพารามิเตอร์ 1 พันล้านพารามิเตอร์ขนาดกะทัดรัดที่คุณสามารถปรับใช้ได้จริง แทนที่จะเย็บรวมการตรวจจับ, การจดจำ, การแยกวิเคราะห์ และการแปล คุณแจ้งให้โมเดลเดียวส่งคืนสิ่งที่คุณต้องการอย่างแน่นอนสำหรับขั้นตอนการทำงานของคุณ ไม่ว่าจะเป็น JSON ที่สะอาด, การแปลที่สอดคล้องกัน หรือคำบรรยายที่มี timestamps

สำหรับผู้สร้างสรรค์คอนเทนต์ที่ใช้ชีวิตอยู่ในเอกสาร, เฟรม และไฟล์การออกแบบ Hunyuan OCR ช่วยให้:

การตอบสนองที่เร็วขึ้นด้วยเครื่องมือน้อยลง
เอาต์พุตที่สะอาดและสอดคล้องกับ schema
การประมวลผลหลายภาษาที่เชื่อถือได้
การปรับใช้ที่ตรงไปตรงมาผ่าน vLLM หรือ Transformers

หากคุณรอคอย OCR engine ที่เข้ากับ production จริงในขณะที่ยังคงรักษาค่าใช้จ่ายในการพัฒนาให้ต่ำ Hunyuan OCR คือจุดเริ่มต้นที่เหมาะสม ลองใช้เดโม โหลดโมเดล และดูว่าคุณสามารถประหยัดเวลาได้มากแค่ไหนในสัปดาห์นี้