PaddleOCR-VL-1.5版实现重大升级，采用多边形标注替代矩形标注，显著提升弯曲、倾斜等形变文档解析能力。新增文本检测与印章识别功能，增强生僻字、古籍文本、多语言表格识别性能，支持跨页表格合并与段落标题识别。模型扩展语言支持至藏文和孟加拉语，在五类真实场景评测中表现优于主流模型，为复杂文档解析提供强大解决方案。

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【[文档智能]】解析太卷了，在前面《[再看两阶段多模态文档解析大模型-PaddleOCR-VL架构、数据、训练方法](》介绍，PaddleOCR-VL在上个版本中提供了两阶段的文档解析pipeline（layout+vlm），其中layout主要采用的是矩形标注的方式，因此，在面对文档弯曲、倾斜等形变场景下，鲁棒性不足。

为此PaddleOCR-VL-1.5主要升级了layout版式分析侧的模型，采用多边形标注的方式训练layout检测模型以支持形变场景的文档解析。架构变化如下图：

ppocr-vl-v1

ppocr-vl-v1.5

能力变化：

• 通过支持不规则形状定位，引入了一种创新的文档解析方法，可在倾斜和扭曲的文档条件下实现精确的多边形检测。在五类真实场景（扫描、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化）下的评测中，其性能均优于主流开源及闭源模型。
• 模型新增了文本检测（文本行定位与识别）以及印章识别功能。
• PaddleOCR-VL-1.5 进一步强化了在专业场景和多语言识别方面的能力。针对生僻字、古籍文本、多语言表格、下划线和复选框的识别性能得到提升，并将语言支持范围扩展至中国藏文和孟加拉语。
• 模型支持自动跨页表格合并和跨页段落标题识别，有效缓解了长文档解析中的内容碎片化问题。

​最后

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