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 - [Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models](https://arxiv.org/abs/2312.06109)
 
 ## 模型结构
-
+Vary的整体思想很简单，主要分为两个阶段，Vary-tiny和Vary-base：
+Vary-tiny：设计了一个词汇表网络和一个小型的仅解码器的转换器，通过自回归生成所需的新视觉词汇表。这个词汇表会和OPT-125M模型一起训练。
+Vary-base：将新的视觉词汇表与原始词汇表（CLIP）合并，扩展了vanilla（原始的）视觉词汇表。联合LLM-7B模型进行训练。
+                    
 <div align="center">
     <img src="./image/model.png"/>
 </div>
@@ -23,7 +26,7 @@
 ### Docker（方法一）
 [光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤
 
-注：在部署环境前需将Vary/vary/demo/run_qwen_vary.py和Vary/vary/model/vary_qwen_vary.py中的模型路径改为本地模型路径，同时将模型中的config.json文件中的模型路径改为本地路径，完成以上操作后再执行pip install e .指令。
+`注：在部署环境前需将Vary/vary/demo/run_qwen_vary.py和Vary/vary/model/vary_qwen_vary.py中的模型路径改为本地模型路径，同时将模型中的config.json文件中的模型路径改为本地路径，完成以上操作后再执行pip install e .指令。`
 
 ```
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu22.04-dtk23.10.1-py310
@@ -160,43 +163,39 @@ bash run.sh
 
 ## result
 
-### 英语文档
+
+### 英语文档ocr结果
 <div align=center>
     <img src="./image/pic3.jpg"/>
 </div>
 
-### 英语文档ocr结果
 <div align=center>
     <img src="./assets/ocr_en.png"/>
 </div>
 
-
-### 中文文档
+### 中文文档ocr结果
 <div align=center>
     <img src="./image/pic2.jpg"/>
 </div>
 
-### 中文文档ocr结果
 <div align=center>
     <img src="./assets/ocr_cn.png"/>
 </div>
 
-### 车牌识别
+### 车牌识别结果
 <div align=center>
     <img src="./image/car.png"/>
 </div>
 
-### 车牌识别结果
 <div align=center>
     <img src="./assets/car_number.png"/>
 </div>
 
-### 内容识别
+### 内容识别结果
 <div align=center>
     <img src="./image/pic.jpg"/>
 </div>
 
-### 内容识别结果
 <div align=center>
     <img src="./assets/pic_result.png"/>
 </div>
@@ -208,7 +207,7 @@ bash run.sh
 
 ## 应用场景
 ### 算法类别
-`图文OCR`
+`OCR`
 
 ### 热点应用行业
 `金融,教育,政府,科研,交通,广媒`
@@ -228,5 +227,5 @@ bash run.sh
 - http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vary_pytorch.git
 
 ## 参考资料
-- 本项目gitlab地址[Ucas-HaoranWei/Vary](https://github.com/Ucas-HaoranWei/Vary)
+- [Ucas-HaoranWei/Vary](https://github.com/Ucas-HaoranWei/Vary)