你好研究僧，聽說剛剛中了頂會，卻還在愁怎么做Poster（學術海報）？

別急，容在下為你推薦一款新時代科研黨神器——PosterAgent，幫你一鍵從paper.pdf跳轉poster.pptx。

相比GPT-4o，PosterAgent生成指標更優，同時token使用量減少87%，還只需要0.0045美元，就可將22頁的論文轉化為可編輯的 “.pptx” 終稿海報。

來自滑鐵盧大學的聯合研究團隊，還精心構建了首個學術海報評估標準Paper2Poster，解決了長上下文、多模態壓縮的評估空白。

話不多說，先給大家展示一波效果，以下面這篇CV論文為例。

先喂給GPT-4o-image，得到的是這樣的：

顯然學術海報三要素（吸睛標題、重點突出、色彩排版），GPT-4o-image通通都沒有。

不妨交給PosterAgent試試：

視覺更連貫、信息還高效，難怪連已經畢業了的師兄師姐們都在X上哭訴，憑什么我們當年沒有它。

這下媽媽再也不用擔心我做不好Poster，被老板在群里奪命call了（狗頭）。

下面來講講它為啥這么好用。

多模態海報自動生成

Poster在學術會議里的重要性不言而喻，需要讓與會者在幾分鐘內就迅速從中掌握核心內容，這就很考驗制作者的論文濃縮能力，以及文本和圖形的排版功底。

為了幫大家解放雙手，以及更一目了然地評估海報效果，研究團隊提出了評估基準Paper2Poster以及基于此構建的多智能體框架PosterAgent。

Paper2Poster：首個學術海報評估基準

Paper2Poster的數據包含100對AI領域論文和作者設計的海報，涵蓋計算機視覺（19%）、自然語言處理（17%）和強化學習（10%）等子領域的280個不同主題，論文平均22頁，生成海報的文本壓縮比約為14.4倍，圖形減少比約為2.6倍。

評估指標覆蓋四個基本維度：

1. 視覺質量：使用CLIP圖像嵌入測量生成海報與作者設計海報之間的視覺相似度，再計算圖像和文本的相關性，以確保圖像屬于有效整合。
2. 文本連貫性：計算文本在Llama-2-7b-hf下的標準困惑度（PPL），衡量文字流暢度。
3. 整體評估：選擇一個VLM（如GPT-4o），從美學 （元素質量、布局平衡、參與度）和信息 （清晰度、完整性、邏輯流）兩個方面進行1到5分打分。
4. PaperQuiz：這是團隊專門設計的評估指標，以模擬作者和讀者的交流。讓代表不同專業水平（例如學生和教授）的VLMs閱讀每張海報并回答測驗，獲得最高平均分的海報被認為在傳達論文內容方面最有效。

PosterAgent：多階段自動生成框架

根據Paper2Poster的要求，團隊設計了一個采用自上而下設計理念的多智能體流程PosterAgent。

首先全局地將整個文檔重組為簡潔、連貫的章節，然后進行局部精煉，以實現顆粒度對齊。

具體包含三個關鍵組件：

1. 解析器 （Parser）：將工具和基于LLM的摘要相結合，提取關鍵文本和視覺內容，生成結構化摘要庫（如各章要點、重要圖表）。
2. 規劃器 （Planner）：匹配文本與圖表，并用二叉樹布局策略將其連貫排列，通過放大（zoom-in）機制迭代生成面板。
3. 繪制器-評論器 （Painter-Commenter）：繪制器將內容轉為簡潔的要點列表和用于渲染的可執行代碼，而VLM作為評論器提供布局反饋，確保整體連貫性和避免溢出。

超越GPT-4o？

眼見為實，為驗證PosterAgent生成效果，研究人員用Paper2Poster評估了四類基線方法：

• 理想化方法 （Oracle methods）：包含原始PDF和作者設計的海報GT Poster，作為最佳呈現基準。
• 端到端方法 （End-to-end methods）：使用GPT-4o。
• 多智能體工作流 （Multi-agent work flows）：使用OWL和PPTAgent。
• PosterAgent：框架變體分兩種，PosterAgent-4o在內部LLM 和VLM評論器均使用GPT-4o，PosterAgent-Qwen的文本生成使用Qwen-2.5-7B，評論器則使用Qwen-2.5-VL-7B。

實驗結果表明，在視覺質量和文本連貫性上，雖然4o-Image達到了最高的視覺相似度，但它也記錄了最差的困惑度，說明生成的海報可能乍一看吸引人，但實際細看全是嘈雜或不連貫的文本。

PosterAgent則實現了最高的圖形相關性，在視覺相似度上也緊隨人類設計的海報。

當VLM評判時，PosterAgent-4o的平均得分為3.72，達到了與人類設計海報相當的水平，而PPTAgent因為經常生成無意義的文本或大片空白區域，因此得分都較低。

在PaperQuiz上，也能發現PosterAgent變體始終取得最佳分數。

值得注意的是，PosterAgent-4o雖然依據GPT-4o實現了冗長輸出，但基于開源的Qwen-2.5系統變體在原始準確率上更勝一籌，說明PaperQuiz在評估時，內容量很重要，但呈現質量更重要。

團隊還計算了不同方法下的平均token成本，PosterAgent僅使用101.1K和47.6Ktoken，相較于OWL-4o成本降低了60%-87%，相當于每張海報只需要0.55美元 （基于4o）或0.0045美元 （基于Qwen）。

最后為了方便大家更直觀地了解幾種方法的海報生成效果，咱再舉個例子。

這是論文作者自己做的，主題明確，重點突出，色彩搭配也和諧。

這張來自GPT-4o-image，看起來好像還行？但是仔細看文字，里面還是有不少亂碼。

這張由GPT-4o-html生成，圖片嵌入失敗，文本也缺少排版。

這張出自PPTAgent，生成了大量空白區域。

下面這張來自OWL，同樣缺少圖像，甚至沒有多余色彩填充。

最后是咱們的PostAgent，對比下來，海報結構清晰明了，圖表與文字匹配度也相當高，在視覺效果上更接近作者設計的海報。

擴展一下思路，也許PosterAgent還可以用于制作課程學習資料。

公司里的PPT也未嘗不能一試。

所以感興趣的小伙伴們速速收藏起來這個海報神器～接下來的CVPR、ACL剛好都可以用上。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2505.21497代碼鏈接：https://github.com/Paper2Poster/Paper2Poster項目鏈接：https://paper2poster.github.io/