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　　视觉质量★■■◆★：使用CLIP图像嵌入测量生成海报与作者设计海报之间的视觉相似度◆■◆★★，再计算图像和文本的相关性，以确保图像属于有效整合。文本连贯性：计算文本在Llama-2-7b-hf下的标准困惑度（PPL），衡量文字流畅度。整体评估★★■★◆：选择一个VLM（如GPT-4o）★■◆◆■★，从美学（元素质量◆★■■◆★、布局平衡、参与度）信息（清晰度、完整性★★、逻辑流）两个方面进行1到5分打分。PaperQuiz：这是团队专门设计的评估指标，以模拟作者和读者的交流。让代表不同专业水平（例如学生和教授）的VLMs阅读每张海报并回答测验，获得最高平均分的海报被认为在传达论文内容方面最有效。

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　　眼见为实★◆◆★，为验证PosterAgent生成效果，研究人员用Paper2Poster评估了四类基线方法：

　　实验结果表明■■◆★■，在视觉质量和文本连贯性上，虽然4o-Image达到了最高的视觉相似度，但它也记录了最差的困惑度，说明生成的海报可能乍一看吸引人◆■■★，但实际细看全是嘈杂或不连贯的文本。

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　　值得注意的是，PosterAgent-4o虽然依据GPT-4o实现了冗长输出★■■◆，但基于开源的Qwen-2.5系统变体在原始准确率上更胜一筹，说明PaperQuiz在评估时，内容量很重要，但呈现质量更重要。

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　　根据Paper2Poster的要求★■◆，团队设计了一个采用自上而下设计理念的多智能体流程PosterAgent。

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　　首先全局地将整个文档重组为简洁■◆★、连贯的章节，然后进行局部精炼，以实现颗粒度对齐。

　　Paper2Poster的数据包含100对AI领域论文和作者设计的海报，涵盖计算机视觉（19%）◆★★■★、自然语言处理（17%）和强化学习（10%）等子领域的280个不同主题，论文平均22页，生成海报的文本压缩比约为14.4倍，图形减少比约为2.6倍。

　　解析器（Parser）：将工具和基于LLM的摘要相结合，提取关键文本和视觉内容，生成结构化摘要库（如各章要点、重要图表）规划器（Planner）：匹配文本与图表，并用二叉树布局策略将其连贯排列◆◆，通过放大（zoom-in）机制迭代生成面板★★。绘制器-评论器（Painter-Commenter）★■★■：绘制器将内容转为简洁的要点列表和用于渲染的可执行代码■★，而VLM作为评论器提供布局反馈■★■★■★，确保整体连贯性和避免溢出。超越GPT-4o★◆■★？

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　　这张来自GPT-4o-image◆◆★■，看起来好像还行◆★？但是仔细看文字，里面还是有不少乱码。

　　相比GPT-4o，PosterAgent生成指标更优★◆，同时token使用量减少87%，还只需要0.0045美元◆★★★■★，就可将22页的论文转化为可编辑的 “.pptx” 终稿海报■★◆◆◆■。

　　Poster在学术会议里的重要性不言而喻，需要让与会者在几分钟内就迅速从中掌握核心内容◆★■■，这就很考验制作者的论文浓缩能力，以及文本和图形的排版功底。

　　当VLM评判时，PosterAgent-4o的平均得分为3◆◆■★.72，达到了与人类设计海报相当的水平◆◆■■◆★，而PPTAgent因为经常生成无意义的文本或大片空白区域，因此得分都较低。

　　来自滑铁卢大学的联合研究团队★◆■★◆★，还精心构建了首个学术海报评估标准Paper2Poster，解决了长上下文、多模态压缩的评估空白■★。

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　　最后是咱们的PostAgent，对比下来，海报结构清晰明了◆■◆◆，图表与文字匹配度也相当高，在视觉效果上更接近作者设计的海报★■■★★。

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　　所以感兴趣的小伙伴们速速收藏起来这个海报神器～接下来的CVPR、ACL刚好都可以用上★◆★★◆◆。

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　　PosterAgent则实现了最高的图形相关性◆★★■◆，在视觉相似度上也紧随人类设计的海报。

　　显然学术海报三要素（吸睛标题、重点突出、色彩排版），GPT-4o-image通通都没有★■■■◆★。

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　　视觉更连贯★★、信息还高效■◆◆■，难怪连已经毕业了的师兄师姐们都在X上哭诉★◆★，凭什么我们当年没有它◆★。

　　为了帮大家解放双手，以及更一目了然地评估海报效果，研究团队提出了评估基准Paper2Poster以及基于此构建的多智能体框架PosterAgent。

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