高性能架构：GOT-OCR 的 Token 压缩技术解析

在视觉大模型（VLM）的实际落地中，性能往往是比准确率更难攻克的城池。对于 GOT-OCR 2.0 这种旨在实现“大统一”的模型，如何处理超高分辨率的文档图像，同时又不让推理速度陷入泥潭？

答案在于其核心黑科技：Token 压缩技术（Token Compression）。本文将深入解析 GOT-OCR 如何通过高效的架构设计，在保留极致细节的同时，大幅降低计算开销。

一、 算力陷阱：为什么传统的“全量采样”行不通？

在处理文档 OCR 时，为了看清微小的脚注或复杂的公式，模型通常需要输入高分辨率图像（如 $1024 \times 1024$ 甚至更高）。按照传统的视觉 Token 映射逻辑：

• 一张图像被切分为 $16 \times 16$ 的 Patch；
• $1024$ 像素的图像会产生 $4096$ 个 Token。

对于 Transformer 架构来说，计算复杂度随 Token 数量呈平方级增长（$O(N^2)$）。这意味着 4096 个 Token 会直接拖垮显存并导致推理延迟。GOT-OCR 必须在“看得清”和“算得快”之间找到平衡。

二、 GOT-OCR 的 Token 压缩魔法

GOT-OCR 并没有简单地降低分辨率，而是采用了一套名为 “动态局部压缩（Dynamic Local Compression）” 的架构方案。

1. 视觉特征的高冗余性

在文档图像中，大量的背景（白纸部分）包含的有效信息极少。传统的编码器会对空白区域和文字区域分配相同的计算资源。GOT-OCR 的视觉编码器在浅层特征提取后，会识别出“高信息密度区域”。

2. 线性的 Token 聚合策略

GOT-OCR 引入了一个高效的压缩层（Resampler 或 Abstractor）。它不是生硬地丢弃像素，而是通过空间池化（Spatial Pooling）或卷积步长（Strided Convolution）将相邻的、语义相关的视觉 Token 进行聚合。

• 效果： 将原本 4096 个 Token 压缩至 1024 甚至 512 个，而其表达能力几乎没有衰减。
• 优势： 这种压缩是基于语义的，模型学会了将一个完整的字符或符号编码进更少的 Token 中。

三、 高性能架构的三个关键维度

1. 长度自适应（Length Adaption）

GOT-OCR 会根据输入图像的复杂程度动态调整输出序列长度。对于简单的几行文字，模型会极快地结束解码；对于复杂的公式，它则会按需分配更多的计算步数。

2. KV Cache 的极简优化

由于压缩技术的应用，推理过程中的 KV Cache（键值缓存）显著减小。这对于高并发的 OCR 云服务至关重要，意味着单张显卡可以同时处理更多的请求。

3. 多尺度特征融合

在压缩过程中，模型并不会丢失细微纹理。它采用了一种类似于 Feature Pyramid（特征金字塔） 的结构，将低层的边缘信息直接残差连接到高层的语义 Token 中。

四、 性能实测：压缩带来的红利

在对比测试中，采用 Token 压缩技术的 GOT-OCR 展现出了惊人的能效比：

五、 总结：通往移动端 OCR 的钥匙

GOT-OCR 的 Token 压缩技术不仅仅是为了节省算力，它更是为了让“大统一”模型能够走出实验室，走向手机、嵌入式设备等端侧场景。通过将视觉信息“浓缩”而不失真，GOT-OCR 证明了高性能与高精度在视觉领域是可以兼得的。