Paper2Poster：开源多代理智能海报生成系统

Paper2Poster是一款基于多代理架构的开源系统，专为学术场景设计，能够从科学论文中自动生成高质量的多模态海报。该系统通过先进的AI技术，实现了从文档解析到视觉呈现的全流程自动化，为科研工作者提供高效的AI学术展示解决方案。

核心价值主张：重塑学术展示体验

学术可视化的智能化转型

Paper2Poster将传统的手工海报制作流程转化为端到端的自动化生成过程。通过深度学习模型理解论文内容，结合专业的排版算法，生成符合学术规范的海报作品，显著提升科研展示效率。

多模态内容整合能力

系统能够智能识别论文中的文本、图表、公式等多元信息，并将其转化为协调统一的海报元素。这种能力确保了生成海报既保持学术严谨性，又具备良好的视觉吸引力。

技术架构与核心亮点

智能系统架构设计

Paper2Poster采用双模块协同架构，左侧的PosterAgent负责从论文中提取关键信息并生成海报，右侧的Paper2Poster则承担质量评估和优化反馈的角色，形成完整的生成-评估闭环。

多代理协作机制

系统通过多个专业代理分工合作：解析代理处理文档结构识别，规划代理负责布局设计，绘制代理执行视觉渲染。这种分布式架构确保了每个环节的专业性和整体系统的稳定性。

快速上手：三步完成环境配置

项目部署与依赖安装

首先克隆项目仓库并安装必要依赖：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/Paper2Poster
cd Paper2Poster
pip install -r requirements.txt

模型配置与参数设置

系统支持多种大语言模型和视觉生成模型。用户需要配置相应的API密钥，并根据具体需求选择适合的模型组合。

基础生成流程执行

使用简单的命令行指令即可启动海报生成：

python -m PosterAgent.new_pipeline --poster_path="your_paper.pdf"

进阶应用：个性化风格定制技巧

主题模板自定义

用户可以通过修改assets/目录下的主题配置文件，调整海报的颜色方案、字体选择和布局风格。

内容提取策略优化

在PosterAgent/parse_raw.py中调整内容识别参数，优化关键信息的提取精度和完整性。

生态资源与扩展应用

丰富的模板资源库

系统内置了多种学术会议风格的模板，包括CVPR、NeurIPS、ICML等主流会议的视觉规范。

性能评估与优化工具

通过内置的评估模块，用户可以量化分析生成海报的质量，并获得针对性的改进建议。

社区贡献与持续发展

作为开源项目，Paper2Poster鼓励用户参与功能扩展和bug修复。项目提供了完整的开发文档和API接口，便于二次开发。

实际应用效果展示

高质量海报输出

从实际生成的海报可以看出，系统能够将复杂的学术内容转化为清晰易懂的视觉呈现。海报布局合理，信息层次分明，完全满足学术展示的专业要求。

通过Paper2Poster系统，研究人员可以将更多精力专注于核心研究内容，而将繁琐的海报制作工作交给AI处理，实现科研效率的显著提升。系统的开源特性也为学术社区提供了可复现、可扩展的技术基础。