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license: apache-2.0
tags:
- llama-factory
datasets:
- ningzhuo/SongPanda-Bench
metrics:
- accuracy
- bleu
base_model:
- Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
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**SongPanda**（论文投稿“数字人文”期刊中）

![截屏 2025-10-28 14](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/667ad96dbecec8fc513e405c/FKXS7tap38FmEtOTOWndl.png)

**模型概述**

SongPanda 是针对古籍数字化场景优化的视觉语言模型，基于 Qwen2.5-VL-7B 通过 LoRA 微调构建，专注于复杂版式古籍的结构化信息提取，解决传统 OCR 难以区分正文、夹注、版心等字段的痛点。

**核心功能**
智能字段区分：自动识别并排除古籍版心无关信息

夹注精准标注：以标签区分双行小字夹注与正文大字

复杂版面适配：支持宋至清代及域外刻本等多类型古籍图像


**性能亮点**

📊 SOTA 表现：在 SongPanda-Bench 测试集上综合准确度达 0.80，超越 Gemini-2.5-pro 等模型

💰 低成本优势：单页推理成本仅 0.003 元（3090 服务器），为闭源模型的 1/50

⚡ 高效推理：平均 8 秒 / 页，支持批量处理古籍图像

🛡️ 强鲁棒性：适配含噪音、摩尔纹等受损古籍图像

**快速使用**

推理示例
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
from PIL import Image

# 加载模型
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("ningzhuo/SongPanda")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("ningzhuo/SongPanda")

# 处理古籍图像
image = Image.open("ancient_book_page.jpg").convert("RGB")
inputs = processor(images=image, text="请提取正文并标注夹注", return_tensors="pt")

# 生成结果
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

**配套数据集**
SongPanda-Bench：356 张测试图像，源自 105 本宋元明清及域外刻本，含专业标注
训练数据：2 万余张古籍图像

**作者团队**

郑陈锐 ¹，段伟 ²，范怿泽 ¹
¹ 中山大学中文系 ² 上海师范大学人文学院

**说明**

本模型相关的训练细节、技术原理及完整实验结果详见投稿中论文，敬请期待。