chat gpt官网免费版（ChatGPT必将在文档处理领域大有所为，未来以来，拭目以待【文末送书】）
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文档处理和图像处理是人们在日常生活中不可或缺的一部分 。从商业合同到医学报告 ，人们需要文档来记录和传递信息 。这些文档有时非常复杂 ，需要花费大量的时间和劳动力来处理 。 然而 ，随着技术的进步 ，我们已经看到了许多革命性的工具和技术的出现 ，可以简化文档处理的过程 。其中最有前景的是 ChatGPT 技术 ，它能够自动识别和处理文档中的信息 ，同时它也可以识别图像并且理解图像表达的信息 。本文由现有图像识别领域和文档建模领域的一些突破出发 ，进而探讨 ChatGPT 技术在文档处理和图像处理中的应用和未来发展趋势 。
2.现有图像处理流程
首先 ，我们需要了解何为图像处理呢？通俗易懂的说就是通过计算机来处理图像 ，从图像中提取有价值的信息 。如下图所示：
人类可以通过听觉感知（耳朵）来识别语音信号；通过视觉感知（眼睛）来识别图像信号；通过运动感知（手）来识别轨迹信号 。
同理 ，计算机也可以通过相应的技术来处理这些外部信号 。计算机可以通过语音识别技术来识别语音信号；通过OCR（Optical Character Recognition ，光学字符识别）技术来识别图像信号；通过手写识别来识别轨迹信号（手写信息） 。
识别完成之后就可以对识别到的信号进行后续处理 ，从而提取图像或语音中的文本/结构/语义等信息 。
2.1. 图像不清楚咋办？
然而 ，理想很丰满 ，现实很骨感 ，在实际场景中图像识别会存在诸多的痛点和难点 。如下罗列了几种常见的图像问题 。
如何处理图像形变（弯曲 ，折叠 ，皱等）的问题呢？手持镜头拍照得到的文档图像往往存在着复杂的几何形变 ，包括拍摄视角 、纸张本身的折叠 、褶皱 、弯曲以及厚度等因素 ，都会造成拍摄图像存在畸变 。
如下图图片右边发生了折叠 ，并且拍摄角度倾斜 ，有无关的区域 ，对这图像不处理直接去进行OCR识别是比较困难的一件事 。
如何去除图像中的摩尔纹呢？当我们对着电脑屏幕拍照时 ，所拍摄的图片会出现彩色的高频率条纹 ，也就是摩尔纹 ，如下图所示的图片 。该图片不仅仅出现了摩尔纹 ，而且还存在倾斜的情况 ，这些情况给图像识别带来了很大的困难 。
拍摄的图片模糊不清晰该如何处理呢？有时候受限于拍摄角度和拍摄光线的影响 ，用户所拍摄的照片内容非常不清晰 ，并且图片中还存在污渍 ，如下图所示：
2.2. 问题图像轻松识别！
上述图像问题一度让我感到十分困惑 ，不过近期 ，我在CSIG企业行-走进合合信息的直播中通过郭老师的讲述了解到 ， 合合信息是如何通过一系列自研的关键技术来处理这些问题 。下图展示了整个OCR识别的过程 ，即在接收到一张图片之后 ，扫描全能王所进行一系列操作 。
ROI提取：首先 ，识别到一张图像之后 ，将图像分为若干个待提取信息的区域 ，然后按照区域提取信息 。
形变矫正：针对图像的形变矫正 ，合合信息采用基于位移场网络学习方法的系统构架 ，可对形变文档进行智能矫正 ，包括弯曲矫正与透视矫正 ，同时智能定位文档边缘 ，切除多余背景 。
图像恢复：合合信息采用多重神经网络技术 ，通过分析暗角 、摩尔纹的形成原理 ，对图像中存在的干扰因素进行对应处理 ，可去除所有样式的摩尔纹 ，同时保证图像信息完整 、颜色不失真 。与此同时 ，通过合合信息阴影处理技术 ，可以智能消除图像中的阴影 ，提升材料规范性与后续的识别准确性 。
质量增强：通过增强锐化提升图像质量 、突出文字 ，使之达到清晰可读的效果 。
下面我们可以看下上述三张图片增强之后的效果 。
经过上述四个步骤的处理之后 ，就可以得到能够清晰方便识别的图像 ，接着就可以对文档进行智能扫描 ，识别分析 ，图片转成Word/Excel等操作 。
文档和图像识别的问题解决了 ，那么将这些技术与ChatGPT结合会碰撞成怎样的火花呢？
3.ChatGPT在文档图像处理领域中展望
3.1. ChatGPT的简介与原理
ChatGPT 是一种基于人工智能和自然语言处理技术的大型语言模型 。它的基本原理是使用深度学习算法对大量的文本进行训练 ，并利用这些训练数据来生成自然语言的响应 。
ChatGPT 通过学习大量的数据来获得对自然语言的理解和应用 ，因此它能够识别并理解文档中的关键信息 ，然后生成符合人类语言习惯的文本回复 。ChatGPT 可以被用于自动化文档处理 、对话系统 ，问答系统 ，图像识别等场景 。
它的原理是基于自回归语言模型（Auto-Regressive Language Model） ，它是一种基于深度学习的自然语言处理技术 ，可以用来生成自然语言文本 。它使用一种叫做Transformer的模型 ，它可以训练一个模型来预测下一个词 ，从而生成文本 。
与此同时 ，ChatGPT还能够通过人类反馈进行强化学习 ，从而对齐人类指令 。
方法总体上包括三个不同步骤：
预训练语言模型(LM) ，也就是收集演示数据并训练有监督策略 。
收集数据 ，训练奖励模型：也就是手机比较数据并训练奖励模型
使用强化学习对LM进行微调 ，也就是使用PPO强化学习算法针对奖励模型优化策略 。
步骤 1 只进行一次 ，而步骤 2 和步骤 3 可以持续重复进行：在当前最佳策略模型上收集更多的比较数据 ，用于训练新的 RM 模型 ，然后训练新的策略 。具体如下图所示：
目前 ，最新版的ChatGPT-4 已经可以进行图像识别 ，并且可以完全理解图片 ，下图的案例中 ，我们向ChatGPT提问：如果剪断绳子 ，会发生什么？ChatGPT给出的回答是:“气球会飞走 ” 。这就说明了ChatGPT已经可以做到对图像的识别以及可以对图像进行逻辑分析 。
3.2. ChatGPT在图像领域的展望
那么 ，我们完全可以合理的展望ChatGPT在未来图像文档领域的广阔作为 ，我认为有如下几个作为 。
图像分类与标记：未来ChatGPT应该可以对大批量的图片进行分类与标记 ，用户只需要上传需要分类和标记的图片给ChatGPT ，然后通过自然语言告诉ChatGPT按照怎样的维度对这些图片进行分类和标记 。比如上传一批美食的图片 ，可以让ChatGPT按照美食的菜系进行分类 ，也可以让ChatGPT按照美食口味进行分类 。
智能绘图：用户可以通过语音指令或手绘工具 ，让ChatGPT帮助创建或修改简单的图像或文档 ，如流程图 、简单草图等 ，我认为我们还可以上传一张已有的流程图或者其他的UML图 ，让ChatGPT来检测所上传的图片的语法错误 ，以及逻辑错误 ，并做相应的修改 。
图像检索：ChatGPT可以处理海量的视觉数据 ，并能够将关键字与图像的语义特征相匹配 ，从而准确地检索相关的图像 。
图像生成：ChatGPT可以基于给定的文本描述生成与之匹配的图像 。如生成照片 、插图 ，logo等 ，未来ChatGPT生成的图像将更加有创意 ，有内涵 。
图像生文：在不远的未来 ，ChatGPT必将可以具备看图写文的能力 ，我们只需要上传一张图片给ChatGPT 。然后告诉他需要写一篇什么样题材的文章 。ChatGPT就可以给我们生成一篇原创的作文 。
4. 总结
本文首先介绍了在图像文档处理领域里的一些最新的进展 ，然后结合ChatGPT在图像文档领域中的应用场景做了一些展望 。
ChatGPT作为划时代的大型语言模型 ，可以说它真正的实现了人工智能 。它通过海量的入参 ，海量的训练模型 ，实现了对自然语言很好的理解能力 。未来必将实现图生文 ，文生图 ，图像分类识别 ，图像检索等即有用又有趣 ，更能提高生产力的好功能 。5. 如何免费获得ChatGPT相关图书呢？
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