主要功能
删除页眉、页脚、脚注、页码等元素，确保语义连贯 输出符合人类阅读顺序的文本，适用于单栏、多栏及复杂排版 保留原文档的结构，包括标题、段落、列表等 提取图像、图片描述、表格、表格标题及脚注 自动识别并转换文档中的公式为LaTeX格式 自动识别并转换文档中的表格为HTML格式 自动检测扫描版PDF和乱码PDF，并启用OCR功能 OCR支持84种语言的检测与识别 支持多种输出格式，如多模态与NLP的Markdown、按阅读顺序排序的JSON、含有丰富信息的中间格式等 支持多种可视化结果，包括layout可视化、span可视化等，便于高效确认输出效果与质检 支持纯CPU环境运行，并支持 GPU(CUDA)/NPU(CANN)/MPS 加速 兼容Windows、Linux和Mac平台
MinerU 2.0 是一次从架构到功能的全面重构与升级，带来了更简洁的设计、更强的性能以及更灵活的使用体验。 Python 包名从 magic-pdf更改为mineru，命令行工具也由magic-pdf改为mineru，请同步更新脚本与调用命令。出于对系统模块化设计与生态一致性的考虑，MinerU 2.0 已不再内置 LibreOffice 文档转换模块。如需处理 Office 文档，建议通过独立部署的 LibreOffice 服务先行转换为 PDF 格式，再进行后续解析操作。 - 小模型，大能力
：模型参数不足 1B，却在解析精度上超越传统 72B 级别的视觉语言模型（VLM）。 - 多功能合一
：单模型覆盖多语言识别、手写识别、版面分析、表格解析、公式识别、阅读顺序排序等核心任务。 - 极致推理速度
：在单卡 NVIDIA 4090 上通过 sglang加速，达到峰值吞吐量超过 10,000 token/s，轻松应对大规模文档处理需求。 - 在线体验
：您可在我们的huggingface demo上在线体验该模型： - 去除第三方依赖限制
：彻底移除对 pymupdf的依赖，推动项目向更开放、合规的开源方向迈进。 - 开箱即用，配置便捷
：无需手动编辑 JSON 配置文件，绝大多数参数已支持命令行或 API 直接设置。 - 模型自动管理
：新增模型自动下载与更新机制，用户无需手动干预即可完成模型部署。 - 离线部署友好
：提供内置模型下载命令，支持完全断网环境下的部署需求。 - 代码结构精简
：移除数千行冗余代码，简化类继承逻辑，显著提升代码可读性与开发效率。 - 统一中间格式输出
：采用标准化的 middle_json格式，兼容多数基于该格式的二次开发场景，确保生态业务无缝迁移。 - 全新架构
：MinerU 2.0 在代码结构和交互方式上进行了深度重构，显著提升了系统的易用性、可维护性与扩展能力。 - 全新模型
：MinerU 2.0 集成了我们最新研发的小参数量、高性能多模态文档解析模型，实现端到端的高速、高精度文档理解。 - 不兼容变更说明
:为提升整体架构合理性与长期可维护性，本版本包含部分不兼容的变更：
功能性上：
1. 传统的 PDF 解析库功能性上支持比较差，在 OCR, 提取表格内容，保留文本顺序，提取图片，保存为md格式上会缺少支持； 比如：pymypdf，pdfminer，pdfplumber, pypdf2;
2. 比较新，比较常用的 PDF 开源工具，*** deepdoc， MinerU*** 的 功能性支持比较好；
当前被使用度：
整体来说 deepdoc 和 MinerU 比较有名，很多 RAG 项目有在用：
1. 比如 Ragflow 用的deepdoc; 本身就是同一个开源团队做的工作；
2. 最近，MinerU 现在被很多项目接入了，在通用开源领域的衔接
势头不错；比如dify 联合开发了MinerU 的插件，便于使用；
目 处理流程 和 框架：
处理流程：
1. 预处理：
文档预处理。此阶段使用 PyMuPDF https://github.com/pymupdf/PyMuPDF读取 PDF 文件，
1. 过滤出无法处理的文件（例如加密文件）
2. 包括文档的可解析性（分为可解析 PDF 和扫描 PDF）
3. 语言类型检测（也可手输入）；目前只支持 中英文；
4. 提取 PDF 元数据：如总页数、页面尺寸（宽度和高度）以及其他相关属性。
2. 文档内容解析：
此阶段采用 PDF-Extract-Kit，一个高质量的 PDF 文档提取算法库，来解析关键文档内容。
共调用5个模型：
1. 首先进行布局分析，包括布局和公式检测。
选用：doclayout_yolo；
2. 然后针对不同区域应用不同的识别器：
1. OCR 用于文本和标题：
2. 公式检测 和 公式识别 用于公式。分别调用： yolo_v8_mfd， unimernet_small（UniMERNet）；
3. 表格识别 用于表格。模型： 调用了 rapidtable库下的 unitable；slanet_plus；老版本还支持：TableMaster和StructEqTable
3.文档内容后处理：
基于第二阶段的输出，本阶段移除无效区域，根据区域定位信息拼接内容，最终获取不同文档区域的定位、内容和排序信息。
后处理阶段主要解决内容排序问题。因为模型输出的文本、图像、表格和公式框之间可能存在重叠，以及通过 OCR 或 API 获取的文本行之间频繁重叠，对文本和元素进行排序是一个重大挑战；
1. 布局识别类型识别框重叠问题：
采用了 BBox 关系的解决方案包括以下方面：
1. 包含关系。移除图像和表格区域以及公式框内包含的框（公式和文本块）。
2. 部分重叠关系。部分重叠的文本框在垂直和水平方向上收缩以避免相互覆盖，确保最终位置和内容不受影响，从而促进后续排序操作。对于文本与表格/图像的部分重叠，通过暂时忽略图像和表格来确保文本的完整性。
2. 顺序问题：
排序基于人类阅读的顺序；上到下，左到右；
4. 格式转换：
根据文档后处理的结果，可以为后续使用生成用户所需的多种格式，例如 Markdown。
