Paper2Poster

将学术论文 PDF 自动生成可编辑 PPTX 学术海报的多智能体流程。

Star 数
★ 4k
最近更新
16 天前
License
MIT
主语言
Python

30 秒速览

运行形态
命令行工具自托管服务Agent 插件 / 技能
可在哪里用
兼容但需适配Codex · OpenAI API
费用
软件免费,模型调用费用自付
上手难度
中 · 需要几步配置
开始前需要
PythonLibreOfficepopplerShell / 命令行网络访问本地文件系统
典型场景
研究人员在投稿会议前,已拥有 paper.pdf,想生成可继续在 PowerPoint 中修改的 48×36 英寸学术海报。
不适合
  • 没有 GPU 或不愿部署 vLLM 服务的用户
  • 只想通过 Python 库或稳定 API 集成的开发者

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

Paper2Poster 是面向科学论文的多模态海报自动化项目,核心系统名为 PosterAgent。它以 paper.pdf 为输入,通过自上而下、视觉反馈参与的多智能体流程生成可编辑的 poster.pptx。README 将流程描述为 Parser、Planner 和 Painter-Commentor:前者整理论文资产,中间步骤安排文本与视觉内容,后者结合渲染代码和 VLM 反馈改进面板。项目既可使用 GPT-4o 等 API 模型,也支持经 vLLM 部署的开源模型组合,并提供 Docker、Gradio 演示、YAML 样式配置和标志自动添加说明。它还包含 PaperQuiz、VLM-as-Judge 及统计指标的评估入口。

用户将论文保存为 {dataset_dir}/{paper_name}/paper.pdf,再运行 python -m PosterAgent.new_pipeline。该命令接收 --poster_path、文本模型 --model_name_t、视觉模型 --model_name_v 和海报尺寸参数,并输出 poster.pptx;README 示例使用 48×36 英寸尺寸。流程可在每节内容生成时通过 --max_workers 并行执行。可选的 --conference_venue 会先在 logo_store/institutes/ 与 logo_store/conferences/ 查找标志,未找到时可进行 DuckDuckGo 搜索,或在配置 Google Custom Search 凭据后使用 --use_google_search;也可指定 --institution_logo_path 和 --conference_logo_path。样式可由全局 config/poster.yaml 或与 paper.pdf 同目录的 poster.yaml 覆盖。评估通过 python -m Paper2Poster-eval.eval_poster_pipeline 运行 qa、judge 或 stats 指标。

  1. 研究人员在投稿会议前,已拥有 paper.pdf,想生成可继续在 PowerPoint 中修改的 48×36 英寸学术海报。
  2. 实验室需要批量处理多篇论文,并希望通过 --max_workers 并行生成各节海报内容以缩短等待时间。
  3. 具备 vLLM 部署环境的团队希望用 Qwen-2.5-7B-Instruct 作为文本模型,配合 GPT-4o 或本地视觉模型生成海报。
  4. 会议参展者需要在生成时加入 NeurIPS 等会议标志,或用本地机构和会议图标替代自动搜索结果。
  5. 评测人员希望在 Paper2Poster-data 数据集上,用 PaperQuiz、VLM-as-Judge 或统计指标比较不同生成方法的海报。

如何安装或部署这个 Agent?

安装 Python 依赖:

pip install -r requirements.txt

安装 LibreOffice:

sudo apt install libreoffice

安装 poppler:

conda install -c conda-forge poppler

在项目根目录创建 .env,并设置:

OPENAI_API_KEY=<your_openai_api_key>

若要用 Google Custom Search 查找标志,还需设置 GOOGLE_SEARCH_API_KEY 和 GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID。使用开源模型前,需要先通过 vLLM 部署模型,并在 utils/wei_utils.py 的 get_agent_config() 中确认端口配置。

如何使用这个 Agent?

建立 {dataset_dir}/{paper_name}/paper.pdf 后,使用 GPT-4o 的示例命令为:

python -m PosterAgent.new_pipeline \
--poster_path="${dataset_dir}/${paper_name}/paper.pdf" \
--model_name_t="4o" \
--model_name_v="4o" \
--poster_width_inches=48 \
--poster_height_inches=36

输出海报为 poster.pptx。若使用 Docker,可先执行 docker build -t paper2poster .,然后按 README 的 docker run 示例挂载 Paper2Poster-data 与输出目录,并传入 OPENAI_API_KEY。仅需为论文准备海报内容时,项目还提供 skills/ 中的轻量技能;README 给出的 Codex 调用语句是:Use $paper2poster-poster to turn this paper into a poster package。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • 最终产物是可编辑的 PPTX,而非仅供查看的位图或 PDF 海报。
  • 流程明确结合论文解析、版面规划、渲染与 VLM 反馈,目标包括减少溢出并确保对齐。
  • 文本模型与视觉模型可灵活组合,README 给出了 GPT-4o、vLLM Qwen 与本地视觉模型的运行配置。
  • 支持 YAML 全局与逐论文样式覆盖,并可自动或手动添加机构和会议标志。
  • 内置从数据集下载到 qa、judge、stats 三类评估命令的评估路径。
局限
  • 完整本地运行需要 Python、LibreOffice 和 poppler;开源模型路线还需要自行部署 vLLM 并配置端口。
  • GPT-4o 配置依赖 OPENAI_API_KEY;README 未提供 API 用量、成本或模型服务可用性的保证。
  • 自动标志搜索在本地库未命中时需要网络访问;更可靠的 Google 搜索还需要额外凭据。
  • 文档只明确展示 PDF 输入与 PPTX 输出,未说明对扫描质量差、加密或非标准论文 PDF 的处理边界。
  • README 提供命令行、Docker 和 Gradio 支持说明,但未给出稳定库 API 或外部服务协议。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

README 给出三种运行取舍:GPT-4o 文本模型加 GPT-4o 视觉模型被标为“High Performance”;vLLM Qwen-2.5-7B-Instruct 加 GPT-4o 被标为“Economic”;文本与视觉均使用本地 vLLM Qwen 的配置适合本地运行。后两种都要求先部署相应的 vLLM 服务。

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
Paper2Poster 当前 50 · 缺口较多 命令行工具免费 + 模型费 ★ 4k 16 天前 Python Codex · OpenAI API
图片转可编辑PPT技能 66 · 存在缺口 Agent 插件 / 技能免费 + 模型费 ★ 3.3k 1 个月前 Python Codex
The Delegation 45 · 缺口较多 网页应用免费 + 模型费 ★ 729 7 个月前 TypeScript —
ArcReel 视频创作工作台 77 · 表现良好 自托管服务免费 + 模型费 ★ 6.3k 1 天前 Python OpenAI API · Claude API

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
缺口较多
50/ 100 五分制 2.5 / 5
信任安全 10/29
可靠稳定 6/14
适用触发 10/18
规范维护 11/18
有效结果 9/13
证据核验 4/8
查看各维度的扣分理由
信任安全10 / 29 · 1.7/5

技能要求以论文原文为依据、不得编造指标或未见图表内容,并要求标注缺失信息和假设,支持来源归属与有限的数据处理审慎性。README说明使用 OpenAI API 密钥、可选 Google 搜索密钥、在线 logo 搜索及本地模型路径,但未充分说明论文或生成内容向模型、搜索服务及其他外部服务传输的范围、密钥保护方式或外部操作确认;也没有恢复或回滚说明,因此相应分数有限或为零。依赖清单范围很广,且包含未固定版本的条目,故依赖安全仅给部分分。

可靠稳定6 / 14 · 2.1/5

技能工作流从收集材料、抽取内容到压缩、交付和质量检查,步骤相互支持;README也给出模型配置和执行命令。依赖安装有说明,但清单包含大量依赖、未固定版本及外部 Git 依赖,不能据此确认普通环境中的可用性。技能要求缺失信息时明确说明,但源文件没有通用错误处理或故障排查细节,失败消息支持较薄。

适用触发10 / 18 · 2.8/5

技能覆盖学术论文转海报文案、布局说明、样式草案和执行包,并区分草稿与执行模式;还允许指定受众、尺寸、品牌和截止时间,体现一定的场景适配与边界。描述触发条件包含 PDF、arXiv、手稿、摘要、PPTX 等较宽泛情况,可能触发到只需总结的任务,因此触发精度仅部分满足。README提供本地 vLLM、API 模型、Docker 和可选 logo 搜索配置,环境适配较好。

规范维护11 / 18 · 3.1/5

README组织了安装、Docker、快速开始、评估、技能入口和示例;技能文件定义了预期交付物、执行资产和相关参考文件,命名清楚。安装说明涵盖 Python、LibreOffice、Poppler、API 密钥及多种命令示例;许可证文本完整,给满分。更新记录有日期和功能变化,但未展示具体版本策略;维护责任仅能从项目名和技能中的 upstream 提示部分判断。明确的已知限制和常见问题说明较少,因此该项只给部分分。

有效结果9 / 13 · 3.5/5

技能规定交付 brief、copy、layout、runbook,并在执行模式加入 poster.yaml,且要求数字可追溯、叙事清楚,输出可直接用于后续排版,给高分。它把论文内容整理为面向海报阅读的材料,具备清晰的增量价值。成本效益仅部分有证据:README列出 API 或本地模型选项,但依赖安装、外部服务密钥及生成资源成本没有充分说明。

证据核验4 / 8 · 2.5/5

技能要求数字回溯至来源,并禁止无依据补充指标、消融结论或图表内容;README列出论文引用、命令和评估指标,支持部分主张追溯。技能说明和 README 对核心用途相互印证,但源码样本仅含一段 Docling CLI 文件且未展示生成主流程,无法充分交叉核对实现。技能将缺失信息明确标为假设,且区分已执行与未执行命令,事实与推断的边界处理较好;仍未给满分,因为这些是指引而非所提供的执行证据。

风险与缓解建议
  • 源码中未见:回滚或恢复路径运行前先备份,或在 git 分支、快照上操作,确保改动可以撤销。
  • 使用云端模型或在线 logo 搜索前,确认论文内容和密钥会发送到哪些服务;技能和 README 未完整说明数据传输边界。
  • requirements.txt 内容庞大且含未固定依赖;安装前应按实际部署环境核对依赖来源与版本。
  • 技能提供的是内容整理和执行指引;本次静态审查没有运行生成流程,不能据此确认生成结果质量或可复现性。
证据充分度:低 评估于 2026年11月8日 审查版本 746e2045612d
查看完整评分方法 →
你是这个项目的维护者?把 FARS 徽章加到 README

徽章显示当前的评审分数和结论,点击回到本页。重新评审后约一小时内更新。

FARS

[![FARS 评测](https://followagents.com/badge/paper2poster.svg?lang=zh)](https://followagents.com/zh/agents/paper2poster)
<a href="https://followagents.com/zh/agents/paper2poster"><img src="https://followagents.com/badge/paper2poster.svg?lang=zh" alt="FARS 评测"></a>

常见问题

它的输入和输出分别是什么?
输入是位于指定目录、文件名为 paper.pdf 的论文 PDF;主流水线生成可编辑的 poster.pptx。
必须使用 OpenAI 吗?
不一定。README 说明可使用 API 模型,例如 GPT-4o,也可通过 vLLM 部署开源模型;具体端口需在 get_agent_config() 中配置。
运行时需要哪些凭据和网络权限?
使用 GPT-4o 示例需要 OPENAI_API_KEY。若自动标志未在本地标志库找到,流程可能进行网络搜索;Google 搜索模式还需要两个 Google Custom Search 环境变量。
如何评估生成的海报?
下载评估数据后,可运行 Paper2Poster-eval.eval_poster_pipeline,并将 --metric 设为 qa、judge 或 stats。
这页内容对你有帮助吗?
在 GitHub 查看 ↗ 安装 ↓