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詳細を見る ↗CodeFormulaV2
docling-projectThe **Code Formula Model** processes an image of a code snippet or formula at 120 DPI and outputs its content. - **Code Snippets**: The model identifies the programming language and outputs the code repsecting the indendation shown in the given image. The output format will be: " \_> \ " Example: " System.out.println("Hello World.");" This model was trained using the following two datasets: 1. https://huggingface.co/datasets/ds4sd/SynthFormulaNet 2. https://huggingface.co/datasets/ds4sd/SynthCodeNet
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docling-project**DeskForge-Gemma4-E4B** is Gemma 4 E4B (instruction-tuned) fine-tuned on 200K grounding examples from DeskForge-1M. Given a desktop screenshot and a natural-language instruction, it answers with the next action as a `pyautogui` call whose coordinates are fractions of the screen. **Live demo** · **Project page** · **Dataset** · **Code** · **Paper** · Also available: DeskForge-Qwen3.5-4B **Grounding on DeskForge-1M held-out conditions** (accuracy, %). New Scenes are unseen scenes with seen attributes; Theme, App and Resolution hold an appearance preset, three applications and a display resolution out of training entirely.
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docling-project**News — v1.1:** Updated fine-tuning with additional GUI workflows improves performance on all five external grounding benchmarks. The original paper checkpoint remains available at revision `v1.0`. **DeskForge-Qwen3.5-4B** is Qwen3.5-4B fine-tuned for desktop GUI grounding and next-action prediction using grounding and GUI-workflow supervision. Given a desktop screenshot and a natural-language instruction, it answers with the next action as a `pyautogui` call whose coordinates are fractions of the screen. **Live demo** · **Project page** · **Dataset** · **Code** · **Paper** · Also available: DeskForge-Gemma4-E4B
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docling-project📄 For an in-depth description of the model architecture, training datasets, and evaluation methodology, please refer to our technical report: **"Advanced Layout Analysis Models for Docling"**, Nikolaos Livathinos *et al.*, 🔗 https://arxiv.org/abs/2509.11720
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詳細を見る ↗docling-layout-egret-medium
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docling-project📄 For an in-depth description of the model architecture, training datasets, and evaluation methodology, please refer to our technical report: **"Advanced Layout Analysis Models for Docling"**, Nikolaos Livathinos *et al.*, 🔗 https://arxiv.org/abs/2509.11720
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詳細を見る ↗docling-layout-heron
docling-project🚀 **`heron`** is the **default layout analysis model** of the Docling project, designed for robust and high-quality document layout understanding. 📄 For an in-depth description of the model architecture, training datasets, and evaluation methodology, please refer to our technical report: **"Advanced Layout Analysis Models for Docling"**, Nikolaos Livathinos *et al.*, 🔗 https://arxiv.org/abs/2509.11720
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詳細を見る ↗docling-layout-heron-101
docling-project🚀 **`heron-101`** is a Document Layout Analysis Model used in the Docling project. 📄 For an in-depth description of the model architecture, training datasets, and evaluation methodology, please refer to our technical report: **"Advanced Layout Analysis Models for Docling"**, Nikolaos Livathinos *et al.*, 🔗 https://arxiv.org/abs/2509.11720
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docling-projectThis is an ONNX export of the docling-layout-heron model. Please refer to the original model card for more details.
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docling-project`docling-layout-old` is the old Layout Model of Docling project. This model uses the RT-DETR architecture and has been trained from scratch on a variety of document datasets.
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