apple/LensVLM-9B · Hugging Face

Reddit r/LocalLLaMA 2026/09/23 18:04 模型

vision-language-model ai apple text-scanning compressed-representation open-source

摘要

LensVLM-9B是苹果公司开发的一个拥有90亿参数的视觉语言模型，它能扫描压缩的文本图像，并利用学习到的工具选择性地展开相关页面，同时提供了论文、代码和使用说明。

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缓存时间: 2026/09/23 19:01

apple/LensVLM-9B · Hugging Face

来源：https://huggingface.co/apple/LensVLM-9B
LensVLM 是一个 90 亿参数的视觉语言模型（VLM），能够扫描压缩后的文本图像，并通过学习到的工具选择性地将相关页面扩展为未压缩形式。

论文：LensVLM: Selective Context Expansion for Compressed Visual Representation of Text (https://arxiv.org/abs/2605.07019)
代码：https://github.com/apple-aiml-research/ml-lensvlm

https://huggingface.co/apple/LensVLM-9B#license 许可证

本仓库中的所有机器学习模型文件（包括 Apple 对 Qwen 模型的修改）均根据 Apple Machine Learning Research Model License (https://huggingface.co/apple/LensVLM-9B/blob/main/LICENSE) 条款提供。

随附该模型的源代码另行分发，依据 Apple Sample Code License 条款提供。

https://huggingface.co/apple/LensVLM-9B#usage 使用方法

安装 LensVLM 代码并运行推理：

git clone https://github.com/apple-aiml-research/ml-lensvlm  
cd ml-lensvlm  
pip install -r requirements.txt  
python scripts/run_demo.py --model apple/LensVLM-9B

处理自定义文档：

python demo.py \  
    --model apple/LensVLM-9B \  
    --text_file document.txt \  
    --question "主要发现是什么？" \  
    --compression 10x

压缩选项：5x、10x、15x。数据准备与评估详情请参见仓库 README (https://github.com/apple-aiml-research/ml-lensvlm)。

https://huggingface.co/apple/LensVLM-9B#citation 引用

@article{xie2026lensvlm,  
  title={LensVLM: Selective Context Expansion for Compressed Visual Representation of Text},  
  author={Xie, Roy and Friedman, Dan and Yu, Donghan and Pan, Bowen and Fifty, Christopher and Kim, Jang-Hyun and Du, Xianzhi and Gan, Zhe and Rathod, Vivek and Dhingra, Bhuwan},  
  journal={arXiv preprint arXiv:2605.07019},  
  year={2026}  
}