在古籍识别领域，我们面临的不是“识别”问题，而是“破译”问题。

传统的 CRNN 模型是“看图猜字”，它只关注局部特征。如果一个字破损了 50%，CRNN 基本上就瞎了。 TrOCR 的架构是 ViT (Vision Transformer) + BERT。它是“看图作文”。

  • ViT 提取全局视觉特征。
  • BERT 利用语言模型（Language Model）的概率分布，结合上下文语义，把那个破损的字“脑补”出来。比如看到“之乎者_”，即使“也”字烂掉了，它也能猜出是“也”。

今天我们实战如何构建一个 针对中文古籍优化的 TrOCR 模型。

1. 架构设计：移花接木 (Model Grafting)

微软官方的 microsoft/trocr-base-handwritten 是英文的，不能直接用。我们需要利用 Hugging Face 的灵活性，自己拼装一个 “中西合璧” 的模型：

  • Encoder (眼)：使用 google/vit-base-patch16-224-in21k。它阅图无数，能提取极其细腻的笔触特征。
  • Decoder (脑)：使用 bert-base-chinese（或者专门的古汉语预训练模型如 ethanyt/guwenbert-base）。它懂中文，甚至懂文言文。

2. 数据工程：造字 (Synthetic Data Generation)

古籍识别最大的难点是 没有标注数据。你不可能找一堆老教授去给几百万页古籍打 Label。

工程师的解法是：合成数据 (Synthesis)。

  1. 字体库：去下载“方正启体”、“康熙字典体”、“王羲之书法体”等 50 种古风字体。
  2. 语料库：下载《二十四史》或《全唐诗》的纯文本。
  3. 渲染引擎：使用 Python 的 TextRenderer 或 StyleText，将文本渲染成图片。
  4. 特效增强：关键一步！必须给图片加 高斯噪声（模拟模糊）、椒盐噪声（模拟虫蛀）、弹性形变（模拟纸张弯曲）、羊皮纸背景融合。

目标：训练集 90% 是合成的“假古籍”，10% 是人工标注的“真古籍”。

3. 代码实战：构建古籍专用 TrOCR

下面的代码展示了如何把 Vision Encoder 和 Chinese BERT Decoder 拼接在一起：

Python

from transformers import (
    VisionEncoderDecoderModel, 
    AutoTokenizer, 
    ViTImageProcessor, 
    Seq2SeqTrainer, 
    Seq2SeqTrainingArguments
)
import torch

# 1. 拼装模型 (The Grafting)
# 这一步是核心：我们用 ViT 做编码，用 BERT 做解码
def build_ancient_chinese_trocr():
    encoder_checkpoint = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
    decoder_checkpoint = "bert-base-chinese" # 或者 guwenbert
    
    model = VisionEncoderDecoderModel.from_encoder_decoder_pretrained(
        encoder_checkpoint, 
        decoder_checkpoint
    )
    
    # 2. 配置 Decoder 的参数
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(decoder_checkpoint)
    
    # 重要：设置特殊 Token，否则无法生成
    model.config.decoder_start_token_id = tokenizer.cls_token_id
    model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
    model.config.vocab_size = model.config.decoder.vocab_size
    
    # 3. 调整生成参数 (Beam Search)
    model.config.max_length = 64
    model.config.min_length = 1
    model.config.no_repeat_ngram_size = 3
    model.config.length_penalty = 2.0
    model.config.num_beams = 4
    
    return model, tokenizer

# 4. 预处理逻辑
feature_extractor = ViTImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224-in21k")

def process_data(image, text, tokenizer):
    # 图片转 Tensor
    pixel_values = feature_extractor(image, return_tensors="pt").pixel_values
    
    # 文本转 Token ID
    labels = tokenizer(
        text, 
        padding="max_length", 
        max_length=64, 
        truncation=True
    ).input_ids
    
    # 将 padding 的 label 设为 -100 (计算 Loss 时忽略)
    labels = [l if l != tokenizer.pad_token_id else -100 for l in labels]
    
    return pixel_values, torch.tensor(labels)

if __name__ == "__main__":
    model, tokenizer = build_ancient_chinese_trocr()
    print("模型构建完成，Encoder: ViT, Decoder: BERT-Chinese")
    
    # 接下来就是常规的 Seq2SeqTrainer 训练流程...
    # 记得显存要够大，Batch Size 设小点 (e.g., 8)

4. 解决“竖排”难题 (Vertical Text)

古籍 99% 都是竖排的（从上到下，从右到左）。而 ViT 和 BERT 都是基于横排训练的。

这里有两个工程解法：

  • 方案 A（推荐）：旋转图片 在送入模型前，将竖排的文本行图片逆时针旋转 90 度，变成横排。
    • 优点：可以直接复用 BERT 的预训练知识。
    • 缺点：需要前置的 Layout Analysis 模型先把竖行切出来。
  • 方案 B：硬训 保持图片竖排，直接喂给 ViT。
    • 原理：ViT 是基于 Patch 的，它其实不在乎绝对位置。只要你训练数据全是竖排的，Attention 机制会自动学会“上一个字”在“下一个字”的上面，而不是左边。
    • 代价：需要更多的数据来让模型适应这种空间关系。

5. 性能与局限

在实战中，微调后的 TrOCR 在古籍上的表现是震撼的：

  • 抗噪能力：纸张发黄、有墨点，CRNN 可能会把墨点认成标点，TrOCR 会直接忽略。
  • 连笔识别：行草书法的识别率从 CRNN 的 40% 提升到了 85% 以上。

但它也有缺点：

  1. 慢：TrOCR 推理一行字可能需要 200ms。如果你要处理千万页的《大藏经》，成本极高。
  2. 幻觉：如果字迹实在太模糊，BERT 可能会“编造”一个通顺的句子。这在严肃的历史考证中是危险的。

总结

对于古籍 OCR，TrOCR 是目前的 SOTA。它不是在做图像识别，它是在做 Visual Language Modeling。

如果你是技术负责人，面对一堆发黄的民国档案或宋版书，别再调 PaddleOCR 的参数了。去 Hugging Face 上下载一个 guwenbert，接上 ViT，自己炼一个丹。这才是解决问题的终极之道。