Paper2Video – 國立大學推出的學術論文生成演示視頻項目

Paper2Video，一項源自新加坡國立大學Show Lab的創新項目，旨在實現學術論文到演示視頻的自動化轉換。該項目運用PaperTalker這一多智能體框架，能夠將枯燥的學術論文轉化成包含精美幻燈片、同步字幕、清晰語音以及逼真演講者頭像的完整演示視頻。PaperTalker框架由四個核心模塊構成：幻燈片構建器、字幕構建器、光標構建器以及演講者構建器，它們分別承擔著幻燈片的設計、字幕的生成、光標的精準定位以及演講者視頻的合成任務。

Paper2Video的獨特價值

• 自動化視頻創作：Paper2Video能夠自動從學術論文中提煉核心內容，并將其轉化為易于理解的視聽內容，極大地降低了學術成果的傳播門檻。
• 集成化多智能體平臺：依托PaperTalker框架，該項目整合了幻燈片制作、字幕添加、光標軌跡規劃、語音合成以及虛擬演講者渲染等一系列復雜流程，實現了高效且高品質的視頻產出。
• 行業領先的評估基準：Paper2Video發布了首個高質量的學術演示視頻數據集，囊括了101篇論文及其對應的作者演講視頻和幻燈片，為該領域的研究與評估樹立了標桿。
• 多維度的評價體系：項目設計了Meta Similarity、PresentArena、PresentQuiz和IP Memory等一系列創新性評估指標，能夠全面衡量演示視頻在傳達論文精髓、易理解性、作者貢獻突出程度以及研究影響力提升等方面的表現。
• 易于獲取的工具支持：項目提供了完整的源代碼及詳盡的使用說明，使得研究者和開發者能夠輕松上手，快速生成屬于自己的演示視頻。

Paper2Video的核心技術解析

• 智能幻燈片設計：系統能夠從論文的LaTeX源代碼中提取信息，自動生成Beamer格式的幻燈片草稿。通過“樹搜索視覺選擇”策略，系統會生成多種布局方案，并借助視覺語言模型（VLM）對這些方案進行評判，選出最優版本。
• 同步字幕與光標引導：Paper2Video能夠為幻燈片生成配套的講稿（即字幕），并智能規劃出模擬真實演講者講解時鼠標光標的移動路徑。這種在時間和空間上與語音精準同步的光標移動，能夠有效地引導觀眾的注意力。
• 個性化虛擬演講者合成：該技術利用作者的一張肖像照片和一段簡短的語音樣本，通過文本到語音（TTS）技術和先進的說話人臉生成技術，能夠合成一個具有作者獨特特征、口型與語音高度同步的虛擬人像。
• 高效并行化處理：為了大幅縮短視頻生成所需的時間，Paper2Video將視頻生成任務按幻燈片進行拆分，并采用并行處理的方式來執行，顯著提升了整體效率。

Paper2Video的資源鏈接

• 官方項目頁面：https://showlab.github.io/Paper2Video/
• GitHub代碼庫：https://github.com/showlab/Paper2Video
• 技術白皮書（arXiv）：https://arxiv.org/pdf/2510.05096

Paper2Video的廣泛應用前景

• 學術會議與研討會：為參會研究人員提供一種便捷高效的方式，快速制作出高質量的演講視頻，從而節省準備時間，并顯著提升演講的視覺效果和吸引力。
• 在線教育與課程開發：幫助教育工作者將復雜的學術論文內容轉化為生動有趣的視頻課程，有效增強教學過程中的互動性和吸引力。
• 社交媒體內容傳播：使學術研究成果能夠以更加通俗易懂的視頻形式在各大社交媒體平臺進行分享，從而極大地拓展研究的覆蓋面和影響力。
• 內部學術報告與交流：方便研究人員迅速生成用于內部匯報或公開講座的學術報告視頻，提升溝通效率。
• 科研成果的推廣與普及：為科研機構和學者提供一種創新的研究成果展示途徑，有效提高研究的可見度，并增進公眾對科研的認知。