Paper2Poster – 滑鐵盧、新加坡國立和牛津大學推出的學術海報生成框架

Paper2Poster，由加拿大滑鐵盧大學、新加坡國立大學等機構聯合推出，是一個創新的學術框架，它利用多模態自動化技術，將科學論文轉化為引人入勝的海報。這款工具的核心在于其 PosterAgent 系統，一個自頂向下的多智能體系統，能夠將冗長的論文內容精簡為結構化的視覺海報。

Paper2Poster：革新學術海報制作

Paper2Poster 是一項由頂尖學術機構研發的創新項目，旨在通過自動化流程，將復雜的科學論文轉化為易于理解和展示的海報。它采用多模態技術，能夠處理論文中的文本、圖表和圖像，并將其整合到視覺上吸引人的海報中。Paper2Poster 引入了 PosterAgent，一個由解析器、規劃器和繪圖-評論循環構成的多智能體系統，從而高效地生成海報。此外，Paper2Poster 還引入了 PaperQuiz 評估方法，以衡量海報傳達核心內容的能力。Paper2Poster 在視覺呈現和文本流暢性方面表現出色，極大地提升了生成效率，為學術海報制作提供了高效且經濟的解決方案。

核心功能一覽

• 長文濃縮：將多頁的學術論文壓縮成單頁海報，精準提煉論文的核心觀點。
• 多模態內容整合：智能提取論文中的文字、圖表、圖像等多模態內容，并進行合理的整合。
• 布局優化：自動生成美觀且邏輯清晰的海報布局，確保內容在有限空間內高效呈現。
• 視覺效果增強：基于視覺反饋機制優化海報的視覺效果，提升可讀性和吸引力。
• 評估與迭代：通過 PaperQuiz 評估海報的信息傳遞效果，并根據反饋進行持續優化。

技術解析

• 解析器 (Parser)：利用工具（如 MARKER 和 DOCLING）將 PDF 文件轉換為 Markdown 格式，并基于大型語言模型（LLM）生成結構化的 JSON 資產庫。
• 規劃器 (Planner)：將解析器生成的資產庫中的文本和視覺元素對齊，構建二叉樹布局。基于二叉樹布局策略，根據內容長度估算每個面板的大小，保持閱讀順序和空間平衡。使用 LLM 進行語義匹配，將每個視覺元素與最相關的文本部分關聯起來。
• 繪圖器–評論器 (Painter–Commenter)：生成每個面板的具體內容，并基于視覺反饋機制優化面板布局。繪圖器將文本和圖像對齊并生成可執行的代碼，使用 python-pptx 庫渲染面板。評論器是一個視覺語言模型（VLM），基于縮放參考提示（zoom-in reference prompts）提供反饋，確保面板內容沒有溢出且布局合理。

探索 Paper2Poster

• 項目主頁：https://paper2poster.github.io/
• GitHub 倉庫：https://github.com/Paper2Poster/Paper2Poster
• HuggingFace 模型庫：https://huggingface.co/datasets/Paper2Poster/Paper2Poster
• arXiv 技術論文：https://arxiv.org/pdf/2505.21497

應用前景

• 學術會議：幫助研究人員快速生成會議海報，節省時間和精力。
• 學術報告：生成海報作為學術報告的輔助材料，幫助聽眾更好地理解研究內容。
• 科研成果展示：在科研機構或實驗室中，展示最新的研究成果，便于同行交流和學習。
• 教育領域：教師生成教學海報，幫助學生更直觀地理解復雜的學術概念。
• 在線學術平臺：為在線學術平臺提供自動化的海報生成工具，提升用戶體驗，促進學術交流。

常見問題

Q: Paper2Poster 支持哪些文件格式？

A: 目前主要支持 PDF 格式的論文。

Q: 生成的海報可以自定義嗎？

A: 用戶可以對生成的布局和內容進行一定程度的調整和修改。

Q: Paper2Poster 的生成速度如何？

A: Paper2Poster 能夠顯著提高海報生成效率，具體時間取決于論文的復雜程度。

Q: 如何評估生成的海報質量？

A: Paper2Poster 采用 PaperQuiz 評估方法，模擬讀者回答問題，衡量海報傳達核心內容的能力。