在学术会议和科研交流中，海报展示是一种高效直观的传播形式，能让研究者在短时间内传达核心思想。然而，制作海报往往需要在内容提炼、排版设计和视觉美化上投入大量精力，尤其对于不擅长设计的科研人员而言，这一过程既耗时又低效。Paper2Poster 正是为此而生——它利用人工智能的多代理系统，自动将科研论文（PDF）转化为可编辑的学术海报（PPTX），让研究成果的展示更轻松、更高效。
Paper2Poster 是什么？
Paper2Poster 是一款开源的智能论文转海报生成工具，通过多智能体协同系统，将学术论文自动转换为专业的海报文档。项目由多位科研开发者联合打造，采用了 GPT-4o 与 Qwen-2.5-7B-Instruct 等大模型作为核心引擎，能够从论文中提取关键文本与图像信息，自动完成内容规划与版面设计。生成的海报格式为可编辑的 PPTX 文件，方便用户进一步修改或定制。
这一系统的出现，标志着科研展示流程从“手动制作”迈向“智能生成”，显著提升了科研人员的效率与展示质量。
开源地址：file:///C:/Users/54211/Desktop/2025-10-26_screenshot.webp
核心功能
Paper2Poster 的功能围绕“自动化、精确性与可编辑性”三大目标展开，为科研人员提供一站式论文可视化解决方案。
- 自动化论文解析 —— 通过 Parser 模块自动提取论文中的标题、摘要、章节、图表和参考文献，构建结构化语义信息。
- 智能内容规划 —— 利用 Planner 模块对提取内容进行语义筛选与视觉匹配，确定每个元素在海报中的位置与层级关系。
- 自动海报渲染 —— Painter-Commenter 模块负责生成海报布局、颜色搭配与字体优化，确保整体视觉协调。
- 高质量输出 —— 生成的 PPTX 文件保留了论文核心内容与视觉逻辑，便于用户在 PowerPoint 或 Keynote 中进一步编辑。
- 自动评估功能 —— 系统通过问答评估与视觉相似度分析，对生成海报进行质量评分，提供改进建议。
- 灵活的模型接入 —— 支持通过本地 vLLM 运行或使用 OpenAI GPT-4o API 接口调用，适应不同计算环境。
- 完全开源 —— 项目在 GitHub 上开放源代码，用户可自由修改、扩展功能或参与社区贡献。
使用场景
Paper2Poster 适用于多种科研展示与教学传播场景，尤其适合需要快速将研究成果视觉化的学者与机构。
| 人群/角色 | 场景描述 | 推荐指数 |
|---|---|---|
| 科研人员 | 将论文快速转换为会议展示海报 | ★★★★★ |
| 研究生与博士生 | 节省论文展示准备时间 | ★★★★☆ |
| 教师与科研导师 | 指导学生制作标准化研究海报 | ★★★★☆ |
| 学术机构 | 批量生成项目展示海报 | ★★★★★ |
| 数据科学家 | 可视化研究结果与实验流程 | ★★★☆☆ |
操作指南
Paper2Poster 提供了标准化的安装与使用流程，即便是初次接触的用户，也可在数分钟内完成操作。
- 克隆项目仓库
git clone https://github.com/Paper2Poster/Paper2Poster.git cd Paper2Poster - 安装依赖环境
pip install -r requirements.txt sudo apt install libreoffice - 配置环境变量
在项目目录下创建.env文件，并添加：OPENAI_API_KEY=<your_openai_api_key> - 准备论文文件
将待转换的 PDF 文件放入指定的输入目录，例如input_papers/。 - 运行生成脚本
python generate_poster.py --input_dir input_papers --output_dir output_posters - 查看生成结果
系统会自动在输出目录生成可编辑的.pptx文件。 - 注意事项
- 若论文图像较多，生成时间可能略长。
- 支持多篇论文批量处理。
- 建议提前安装最新版 LibreOffice 或 PowerPoint 以便后续编辑。
支持平台
Paper2Poster 兼容 Windows、macOS 与 Linux，支持本地部署及云端运行。
- 命令行运行：面向开发者与科研人员；
- 可编辑文件输出：支持 PowerPoint 与 LibreOffice Impress 打开；
- 未来版本计划：开发基于 Web 的前端界面，实现可视化操作。
产品定价
Paper2Poster 是一个 完全免费、开源 的学术工具，所有功能均可自由使用。
- 开源协议：MIT License；
- 模型调用方式：可选择免费自建本地模型或使用 GPT-4o / Qwen API（部分模型按使用量计费）；
- 灵活配置：用户可在配置文件中自定义模型来源与生成参数。
常见问题
Q1：生成的海报是否可以直接用于学术会议？
A：可以。生成的 PPTX 文件符合标准海报尺寸与内容结构，用户可在会议展示前进行适当美化或格式调整。
Q2：Paper2Poster 是否支持中文论文？
A：支持。系统通过多语言模型（如 GPT-4o 与 Qwen-2.5）处理中文内容，能够准确提取与生成中文海报。
Q3：是否需要联网？
A：如果选择 API 模式（GPT-4o/Qwen），则需联网；若使用本地 vLLM 模型，可在离线状态下运行。
Q4：如何优化生成效果？
A：建议论文格式规范（如带有清晰标题与图表），并在必要时调整生成参数或使用较大模型提升结果质量。
Q5：输出文件支持哪些软件编辑？
A：支持 Microsoft PowerPoint、LibreOffice Impress 及 Google Slides 等常见演示文稿软件。
跳跳兔小结
Paper2Poster 通过多智能体协同与大模型推理，解决了科研论文向展示内容转化的长期难题。
它显著减少了科研人员在海报制作上的重复劳动，使研究传播更高效、更可视化。
对于需要频繁参与学术会议、研讨会或教学展示的研究者而言，Paper2Poster 提供了一种节省时间、提高展示质量的智能方案。
当然，对于需要极高视觉定制化或特殊版面要求的项目，仍建议结合人工调整。总体来看，Paper2Poster 是一款兼顾科研价值与工程实践的优秀开源工具，值得每一位学术工作者尝试与关注。
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