Relation-Rich Visual Document Generator for Visual Information Extraction

📄 arXiv: 2504.10659v1 📥 PDF

作者: Zi-Han Jiang, Chien-Wei Lin, Wei-Hua Li, Hsuan-Tung Liu, Yi-Ren Yeh, Chu-Song Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-14

备注: CVPR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RIDGE，通过内容驱动的布局生成，解决关系丰富的视觉文档信息抽取问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉信息抽取 文档生成 布局生成 大型语言模型 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有视觉文档信息抽取方法在处理关系丰富的文档时，面临布局多样性和训练数据不足的挑战。
  2. RIDGE通过两阶段方法，首先利用LLM生成结构化内容，然后学习内容驱动的布局生成，无需人工标注。
  3. 实验表明，RIDGE显著提升了文档理解模型在多个视觉信息抽取基准测试上的性能。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）在视觉文档理解（VDU）方面取得了进展，但由于布局多样性和有限的训练数据，从关系丰富的文档中进行视觉信息抽取（VIE）仍然具有挑战性。现有的合成文档生成器试图解决数据稀缺问题，但它们要么依赖于手动设计的布局和模板，要么采用基于规则的方法，限制了布局的多样性。此外，当前的布局生成方法仅关注拓扑模式，而不考虑文本内容，这使得它们在生成内容和布局之间存在复杂关联的文档时并不实用。在本文中，我们提出了一种关系丰富的视觉文档生成器（RIDGE），它通过两阶段方法解决了这些限制：（1）内容生成，利用LLMs生成文档内容，使用精心设计的层次结构文本格式，捕捉实体类别和关系；（2）内容驱动的布局生成，学习仅从容易获得的光学字符识别（OCR）结果中创建多样且合理的文档布局，无需人工标注。实验结果表明，我们的方法显著提高了文档理解模型在各种VIE基准上的性能。代码和模型将在https://github.com/AI-Application-and-Integration-Lab/RIDGE上提供。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决关系丰富的视觉文档信息抽取（VIE）问题。现有方法主要存在两个痛点：一是依赖手动设计的布局或规则，导致生成文档的布局多样性不足；二是布局生成与文本内容脱节，无法生成内容和布局之间存在复杂关联的文档。这些限制阻碍了VIE模型在实际应用中的性能提升。

核心思路：RIDGE的核心思路是解耦文档生成过程为内容生成和内容驱动的布局生成两个阶段。首先，利用大型语言模型（LLM）生成结构化的文档内容，并显式地建模实体间的关系。然后，基于生成的内容，学习如何生成合理的文档布局。这种解耦使得布局生成能够更好地与内容对齐，并提高生成布局的多样性。

技术框架：RIDGE包含两个主要阶段：内容生成和内容驱动的布局生成。在内容生成阶段，使用LLM生成符合特定层次结构文本格式的文档内容，该格式能够捕捉实体类别和关系。在内容驱动的布局生成阶段，模型学习仅从OCR结果中生成文档布局，无需人工标注。整个流程无需人工干预，可以自动生成大量的训练数据。

关键创新：RIDGE的关键创新在于内容驱动的布局生成方法。与现有方法不同，RIDGE的布局生成过程不仅考虑了拓扑模式，还显式地考虑了文本内容。通过学习内容和布局之间的关联，RIDGE能够生成更合理、更真实的文档布局。此外，RIDGE完全依赖OCR结果进行布局生成，避免了人工标注的成本。

关键设计：在内容生成阶段，设计了一种层次结构文本格式，用于表示文档内容和实体关系。在布局生成阶段，具体的技术细节未知，摘要中未提及具体的网络结构、损失函数或参数设置。但强调了仅使用OCR结果进行训练，无需人工标注。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RIDGE在多个视觉信息抽取基准测试上取得了显著的性能提升。具体的数据和对比基线在摘要中未给出，但强调了RIDGE能够显著提高文档理解模型的性能。RIDGE的主要优势在于其内容驱动的布局生成方法，以及无需人工标注的训练方式。

🎯 应用场景

RIDGE可应用于各种需要从视觉文档中提取信息的场景，例如财务报表分析、合同审核、发票处理等。通过生成大量的合成训练数据，RIDGE可以显著提升VIE模型的性能，降低人工标注成本，加速VIE技术在实际业务中的落地。未来，RIDGE可以进一步扩展到处理更复杂的文档类型和布局，并与其他文档理解技术相结合，实现更智能的文档处理。

📄 摘要（原文）

Despite advances in Large Language Models (LLMs) and Multimodal LLMs (MLLMs) for visual document understanding (VDU), visual information extraction (VIE) from relation-rich documents remains challenging due to the layout diversity and limited training data. While existing synthetic document generators attempt to address data scarcity, they either rely on manually designed layouts and templates, or adopt rule-based approaches that limit layout diversity. Besides, current layout generation methods focus solely on topological patterns without considering textual content, making them impractical for generating documents with complex associations between the contents and layouts. In this paper, we propose a Relation-rIch visual Document GEnerator (RIDGE) that addresses these limitations through a two-stage approach: (1) Content Generation, which leverages LLMs to generate document content using a carefully designed Hierarchical Structure Text format which captures entity categories and relationships, and (2) Content-driven Layout Generation, which learns to create diverse, plausible document layouts solely from easily available Optical Character Recognition (OCR) results, requiring no human labeling or annotations efforts. Experimental results have demonstrated that our method significantly enhances the performance of document understanding models on various VIE benchmarks. The code and model will be available at https://github.com/AI-Application-and-Integration-Lab/RIDGE .