# PP-Chart2Table

## 개요

**PP-Chart2Table**는 PaddlePaddle 팀이 개발한 SOTA 멀티모달 모델로, 중국어와 영어 차트 파싱에 특화되어 있습니다. 새로운 "Shuffled Chart Data Retrieval" 학습 태스크와 정교한 토큰 마스킹 전략을 결합하여 차트를 데이터 테이블로 변환하는 효율성을 크게 향상시켰습니다. 또한 고품질 시드 데이터, RAG, LLMs 페르소나 설계를 활용한 고급 데이터 합성 파이프라인을 통해 더 풍부하고 다양한 학습 세트를 생성하여 모델의 성능을 한층 강화했습니다. 대규모 무라벨, 분포 외(OOD) 데이터라는 과제를 해결하기 위해 팀은 2단계 증류 과정을 구현하여 실제 데이터에 대한 견고한 적응성과 일반화 성능을 확보했습니다.

## 모델 아키텍처 
PP-Chart2Table은 차트 특징 추출을 위한 비전 타워와 테이블 구조 생성을 위한 언어 모델을 결합한 멀티모달 융합 아키텍처를 채택하여, 차트에서 테이블로의 엔드투엔드 변환을 가능하게 합니다.

## 사용

### 단일 입력 추론

아래 예제는 [Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) 또는 [AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoModel)을 사용하여 PP-Chart2Table로 이미지를 분류하는 방법을 보여줍니다.

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors")

# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
            },
        ],
    },
]
result = pipe(text=conversation)
print(result[0]["generated_text"])
```

```python
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_path = "PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors"
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="auto",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)

# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
            },
        ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    conversation,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    truncation=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=256)
generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
result = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
print(result)
```

### 배치 추론

PP-Chart2Table을 사용하여 [Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) 또는 [AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoModel)로 이를 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors")

# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
            },
        ],
    },
]
result = pipe(text=[conversation, conversation])
print(result[0][0]["generated_text"])
```

```python
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_path = "PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors"
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="auto",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)

# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
            },
        ],
    },
]

batch_conversation = [conversation, conversation]
inputs = processor.apply_chat_template(
    batch_conversation,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    truncation=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=256)
generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
result = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
print(result)
```

## PPChart2TableConfig[[transformers.PPChart2TableConfig]]

#### transformers.PPChart2TableConfig[[transformers.PPChart2TableConfig]]

```python
transformers.PPChart2TableConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_index: int = 151859, image_seq_length: int = 576, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_chart2table/configuration_pp_chart2table.py#L70)

**매개변수:**

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 비전 백본의 config 객체 또는 사전 정의된 config 딕셔너리입니다.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다.

image_token_index (`int`, *선택 사항*, 기본값 `151859`) : 입력 이미지의 자리표시자로 사용되는 이미지 토큰 인덱스입니다.

image_seq_length (`int`, *선택 사항*, 기본값 `576`) : 이미지 임베딩 하나의 시퀀스 길이.

tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

이것은 Pp Chart2TableModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Pp Chart2Table 모델을 초기화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import GotOcr2ForConditionalGeneration, PPChart2TableConfig

>>> # Initializing a PPChart2Table style configuration
>>> configuration = PPChart2TableConfig()

>>> # Initializing a model from the PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors style configuration
>>> model = GotOcr2ForConditionalGeneration(configuration)  # underlying architecture is Got Ocr 2

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## PPChart2TableVisionConfig[[transformers.PPChart2TableVisionConfig]]

#### transformers.PPChart2TableVisionConfig[[transformers.PPChart2TableVisionConfig]]

```python
transformers.PPChart2TableVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 768, output_channels: int = 256, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, hidden_act: str = 'gelu', layer_norm_eps: float = 1e-06, attention_dropout: float | int = 0.0, initializer_range: float = 1e-10, qkv_bias: bool = True, use_abs_pos: bool = True, use_rel_pos: bool = True, window_size: int = 14, global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11), mlp_dim: int = 3072)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_chart2table/configuration_pp_chart2table.py#L30)

**매개변수:**

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `768`) : 숨겨진 표현의 차원.

output_channels (`int`, *선택 사항*, 기본값 256) : Patch Encoder의 출력 채널 차원입니다.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `12`) : Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수입니다.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `12`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용되는 attention head의 수입니다.

num_channels (`int`, *선택 사항*, 기본값 `3`) : 입력 채널의 수입니다.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *선택 사항*, 기본값 `1024`) : 각 이미지의 크기(해상도).

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *선택*, 기본값 `16`) : 각 패치의 크기(해상도).

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

layer_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-06`) : 레이어 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-10`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

qkv_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 쿼리, 키, 값에 bias를 추가할지 여부.

use_abs_pos (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 절대 위치 임베딩을 사용할지 여부.

use_rel_pos (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 상대 위치 임베딩을 사용할지 여부.

window_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 14) : 상대 위치를 위한 윈도우 크기.

global_attn_indexes (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[2, 5, 8, 11]`) : 전역 어텐션 레이어의 인덱스입니다.

mlp_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 3072) : Transformer 인코더의 MLP 레이어 차원입니다.

이것은 Pp Chart2TableModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Pp Chart2Table 모델을 초기화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [facebook/sam-vit-huge](https://huggingface.co/facebook/sam-vit-huge)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

## PPChart2TableImageProcessor[[transformers.PPChart2TableImageProcessor]]

#### transformers.PPChart2TableImageProcessor[[transformers.PPChart2TableImageProcessor]]

```python
transformers.PPChart2TableImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_chart2table/image_processing_pp_chart2table.py#L26)

**매개변수:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 리사이즈할지 여부.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, 기본값 `{'height' : 1024, 'width': 1024}`): 모델에 입력되는 최대 차원을 설명합니다.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 설정할지 여부.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, 기본값 `3`) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. `PILImageResampling` enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `0.00392156862745098`) : `do_rescale`이 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 정규화할지 여부.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

`'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. --

PPChart2TableImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*): 이미지 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 여기에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*): 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

## PPChart2TableImageProcessorPil[[transformers.PPChart2TableImageProcessorPil]]

#### transformers.PPChart2TableImageProcessorPil[[transformers.PPChart2TableImageProcessorPil]]

```python
transformers.PPChart2TableImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_chart2table/image_processing_pil_pp_chart2table.py#L26)

**매개변수:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 리사이즈할지 여부.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, 기본값 `{'height' : 1024, 'width': 1024}`): 모델에 입력되는 최대 차원을 설명합니다.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 설정할지 여부.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, 기본값 `3`) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. `PILImageResampling` enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `0.00392156862745098`) : `do_rescale`이 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 정규화할지 여부.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

`'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. --

PPChart2TableImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*): 이미지 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 여기에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*): 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

## PPChart2TableProcessor[[transformers.PPChart2TableProcessor]]

#### transformers.PPChart2TableProcessor[[transformers.PPChart2TableProcessor]]

```python
transformers.PPChart2TableProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_chart2table/processing_pp_chart2table.py#L30)

**매개변수:**

image_processor (`PPChart2TableImageProcessor`) : 이미지 프로세서가 필수 입력입니다.

tokenizer (`tokenizer_class`) : 토크나이저는 필수 입력값입니다.

chat_template (`str`) : 채팅의 메시지 목록을 토큰화 가능한 문자열로 변환하는 Jinja 템플릿입니다.

이미지 프로세서와 토크나이저를 단일 프로세서로 래핑하는 PPChart2TableProcessor를 생성합니다.

[PPChart2TableProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/pp_chart2table#transformers.PPChart2TableProcessor)는 [PPChart2TableImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/pp_chart2table#transformers.PPChart2TableImageProcessor)와 `tokenizer_class`의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 [~PPChart2TableImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/pp_chart2table#transformers.PPChart2TableImageProcessor)와 `~tokenizer_class`를 참고하세요.