Paper2Poster

Paper2Poster – 滑铁卢、新加坡国立和牛津大学推出的学术海报生成框架

Paper2Poster，由加拿大滑铁卢大学、新加坡国立大学等机构联合推出，是一个创新的学术框架，它利用多模态自动化技术，将科学论文转化为引人入胜的海报。这款工具的核心在于其 PosterAgent 系统，一个自顶向下的多智能体系统，能够将冗长的论文内容精简为结构化的视觉海报。

Paper2Poster：革新学术海报制作

Paper2Poster 是一项由顶尖学术机构研发的创新项目，旨在通过自动化流程，将复杂的科学论文转化为易于理解和展示的海报。它采用多模态技术，能够处理论文中的文本、图表和图像，并将其整合到视觉上吸引人的海报中。Paper2Poster 引入了 PosterAgent，一个由解析器、规划器和绘图-评论循环构成的多智能体系统，从而高效地生成海报。此外，Paper2Poster 还引入了 PaperQuiz 评估方法，以衡量海报传达核心内容的能力。Paper2Poster 在视觉呈现和文本流畅性方面表现出色，极大地提升了生成效率，为学术海报制作提供了高效且经济的解决方案。

核心功能一览

• 长文浓缩：将多页的学术论文压缩成单页海报，精准提炼论文的核心观点。
• 多模态内容整合：智能提取论文中的文字、图表、图像等多模态内容，并进行合理的整合。
• 布局优化：自动生成美观且逻辑清晰的海报布局，确保内容在有限空间内高效呈现。
• 视觉效果增强：基于视觉反馈机制优化海报的视觉效果，提升可读性和吸引力。
• 评估与迭代：通过 PaperQuiz 评估海报的信息传递效果，并根据反馈进行持续优化。

技术解析

• 解析器 (Parser)：利用工具（如 MARKER 和 DOCLING）将 PDF 文件转换为 Markdown 格式，并基于大型语言模型（LLM）生成结构化的 JSON 资产库。
• 规划器 (Planner)：将解析器生成的资产库中的文本和视觉元素对齐，构建二叉树布局。基于二叉树布局策略，根据内容长度估算每个面板的大小，保持阅读顺序和空间平衡。使用 LLM 进行语义匹配，将每个视觉元素与最相关的文本部分关联起来。
• 绘图器–评论器 (Painter–Commenter)：生成每个面板的具体内容，并基于视觉反馈机制优化面板布局。绘图器将文本和图像对齐并生成可执行的代码，使用 python-pptx 库渲染面板。评论器是一个视觉语言模型（VLM），基于缩放参考提示（zoom-in reference prompts）提供反馈，确保面板内容没有溢出且布局合理。

探索 Paper2Poster

• 项目主页：https://paper2poster.github.io/
• GitHub 仓库：https://github.com/Paper2Poster/Paper2Poster
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/datasets/Paper2Poster/Paper2Poster
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.21497

应用前景

• 学术会议：帮助研究人员快速生成会议海报，节省时间和精力。
• 学术报告：生成海报作为学术报告的辅助材料，帮助听众更好地理解研究内容。
• 科研成果展示：在科研机构或实验室中，展示最新的研究成果，便于同行交流和学习。
• 教育领域：教师生成教学海报，帮助学生更直观地理解复杂的学术概念。
• 在线学术平台：为在线学术平台提供自动化的海报生成工具，提升用户体验，促进学术交流。

常见问题

Q: Paper2Poster 支持哪些文件格式？

A: 目前主要支持 PDF 格式的论文。

Q: 生成的海报可以自定义吗？

A: 用户可以对生成的布局和内容进行一定程度的调整和修改。

Q: Paper2Poster 的生成速度如何？

A: Paper2Poster 能够显著提高海报生成效率，具体时间取决于论文的复杂程度。

Q: 如何评估生成的海报质量？

A: Paper2Poster 采用 PaperQuiz 评估方法，模拟读者回答问题，衡量海报传达核心内容的能力。