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Paper2Seminar

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Paper2Seminar 工作流插图

一篇论文,一句话,生成一套不像“一键生成”的组会 PPT。

专用于学术论文汇报的一键生成工作流:可编辑、够完整,也更像真实组会里的 PPT。

📖 全文理解  →  🧭 结构规划  →  🖼️ 视觉路由  →  🛠️ 可编辑组装  →  ✅ 多阶段 QA

Agent Skill Python 3.10+ 输出可编辑 PPTX MIT License

🎓 为什么要做这个项目

大模型已经能一键生成一套“看起来很完整”的 PPT,但对科研汇报来说,这种完整往往只是表面的:

  • 整页被生成成一张图片,文字、图表和版式几乎无法继续修改;
  • 每一页都像产品发布会一样精致、花哨,却不符合组会和讨论班的语境;
  • PPT 已经做完了,模型却没有真正覆盖论文的方法小节和主要实验;
  • 装饰性视觉替代了论文证据,关键边界条件和数值语境被压缩掉;
  • 汇报人拿到的是一个“成品”,但自己无法有把握地解释、修正和继续打磨。

Caution

这些“一键生成”的痕迹,导师通常一眼就能看出来。

真正尴尬的不只是“使用了 AI”,而是整套 PPT 带着明显的“一键生成感”:内容泛化、审美用力过猛、论文理解太浅,或者连一个错误都很难修改。它不像学生为组会准备的汇报,更像一次 AI 演示。

Paper2Seminar 是一个专用于学术论文汇报的一次请求式生成工具。 给它一篇论文和一句要求,它自动完成全文阅读、页数规划、逐页设计、视觉选择、可编辑 PPTX 组装和质量检查。

我们的目标是默认直接生成一份可靠的 80 分组会 PPT:完整度和精致度已经足够使用,同时保持普通科研汇报应有的克制。它未必比 ChatGPT 整页生图做出的 PPT 更惊艳,但不会让人第一眼就感到“这是大模型一键做的”。用户需要做的应当是事实核对和可选的个人化调整,而不是重新制作一遍。

一键,是交互方式;不是“一键生成感”的审美。

🔍 什么叫“不像一键生成”

常见一键生成 PPT Paper2Seminar
输入提示词,直接得到一个看似完成的成品 先读论文,再做覆盖矩阵、逐页计划、资产生成、组装和 QA
文字和页面被压成图片 输出可编辑的 PPTX 文字、形状、图片和讲稿备注
偏营销化的版式和装饰性变化 使用克制、稳定、符合科研语境的讨论班模板
图片首先服务于“好看” 图片按用途选择:论文证据、精确重绘、TikZ 综合图或概念图
长论文被概括成几页泛化总结 根据论文复杂度分配页数,并检查小节级覆盖情况
修改一个结论可能需要整套重生成 deck-plan.json 始终是可审查、可修改的单一事实源
“看起来做完”就等于完成 资产审批、逐页审批、结构检查和可选可读性检查缺一不可

这里的“有人味”不是故意制造粗糙和瑕疵,而是遵循真实组会里熟悉的表达方式:信息密度合理、设计克制、图表来自论文、对象保持可编辑,整套叙事也能对应论文真实结构。

🖼️ 看看实际产出

下面全部来自工作流生成的完整 PPT,不是为了 README 单独手工制作的效果图。

WebCloak 论文证据页面
论文证据 — 保留原始研究内容和必要语境
WebCloak 方法机制页面
方法机制 — 围绕论文图表进行克制解释
Beyond RTT TikZ 综合图页面
TikZ 综合图 — 将多个论文小节整理成适合讲解的结构
Beyond RTT 数据重绘页面
数据重绘 — 使用准确可比数值生成可编辑学术图表

🗺️ 完整大纲总览

WebCloak — 32 页完整讨论班 PPT

WebCloak 32 页 PPT 总览

Beyond RTT — 30 页完整讨论班 PPT

Beyond RTT 30 页 PPT 总览

可编辑样例 页数 下载
WebCloak · IEEE S&P 2026 32 PPTX
Beyond RTT · NDSS 2026 30 PPTX

两份 PPTX 均通过 OpenXML 校验,OfficeCLI 未报告结构问题。验证信息及论文第三方内容的权利边界见 样例说明

🧭 这种效果是怎样被控制出来的

不存在一句万能的“生成得像人做的”提示词。这个项目依靠一条受约束的技术路线获得稳定结果:

Paper2Seminar 从全文理解、覆盖规划、视觉路由、可编辑组装到多阶段 QA 的动态流程

证据包沿受控流水线逐步推进;每个模块都有明确输入、状态与质量门禁。

查看文本版完整流程
paper.pdf
  -> 完整论文清单
  -> 小节覆盖矩阵
  -> 按复杂度确定页数
  -> 有序的 deck-plan.json
  -> 按证据类型选择视觉路线
  -> 独立审核视觉资产
  -> 确定性组装可编辑 PPTX
  -> 结构 + 内容 + 视觉 QA

🧠 内容控制

  • 在规划 PPT 前完整阅读论文,而不是只读取摘要和结论。
  • 将核心方法小节、研究问题和主要实验逐一映射到幻灯片。
  • 先写完整标题序列,再开始生成图片和修改 PPT。
  • 区分论文原始结论与汇报者分析,并保留关键数值的准确语境。

🎨 视觉控制

  • 方法和实验结果优先使用论文原图。
  • 只有存在准确、可比较数据时才使用 Matplotlib 重绘。
  • 使用 TikZ 表达跨小节综合得到的机制、流程和因果关系。
  • 生图和外部图片只服务于概念表达,不能冒充实验或系统结构证据。
  • 所有裁剪图、综合图和生成图必须先独立审核,再进入 PPT。

🧱 格式控制

  • 从完整的 16:9 讨论班模板组装,而不是把每页绘制成不可编辑位图。
  • 正文、强调、图片、页序、讲稿备注和替代文本继续保留为可编辑 PPTX 对象。
  • 默认采用克制、固定的正文布局,让页面像科研汇报,而不是营销网站。

🛡️ 质量控制

  • 在生成资产前、组装前和最终审批后分别校验 deck-plan.json
  • 每次运行记录工具能力、输入输出路径、hash 和审批状态。
  • PowerPoint 页面渲染是可选检查,不阻塞核心 PPTX 组装。
  • 脚本成功只是必要条件,不能代替论文语义和最终视觉审核。

📦 最终会得到什么

  • 一份完整的中文讨论班 PPT,并保留必要的英文技术术语。
  • 一份由 OfficeCLI 从固定模板组装的可编辑 .pptx
  • 包含逐页正文、视觉决策、讲稿和审核状态的 deck-plan.json
  • 论文裁剪图、手动裁剪来源、TikZ 源文件、数据重绘规格和运行 manifest。
  • 一张通过浏览器渲染的论文一页纸总结。
  • 可选的全局总览图或分组可读性检查图。

当前工作流最适合 12–16 页以上的系统、安全、网络和测量类论文。除非用户明确要求短讲,完整论文通常会得到 26–32 页 PPT。

🚀 快速开始

将仓库作为 agent 的工作目录打开,提供论文 PDF,然后提出类似请求:

请使用 paper-ppt-orchestrator,将 ./paper.pdf 制作成完整可交付的中文讨论班 PPT。按默认流程执行,并输出到新的 runs 目录。

Codex 可以显式调用:

请使用 $paper-ppt-orchestrator,将 ./paper.pdf 制作成完整可交付的中文讨论班 PPT。

Codex 和 OpenCode 可通过 .agents/skills/paper-ppt-orchestrator 自动发现,Claude Code 可通过 .claude/skills/paper-ppt-orchestrator 自动发现。

🧰 环境要求

核心流程需要:

  • 具备文件系统和 Shell 工具的 agent 模型。
  • Python 3.10+ 及 requirements.txt 中的依赖。
  • OfficeCLI,用于检查和组装 PPTX。
  • Chromium 系浏览器,用于渲染一页纸 HTML。
  • 完整流程选择 TikZ 时需要 XeLaTeX 和 pdftoppm

可选能力:

  • requirements-doclayout.txt 中的默认 DocLayout 图表检测后端,以及单独下载并校验的固定模型。
  • CaptionCrop 作为保留的轻量抽取后端;带来源记录的手动裁剪仍是最终回退。
  • 图片生成或具有明确授权信息的网络图片搜索。
  • Windows PowerPoint,用于可选的高保真最终尺寸检查;核心组装不依赖它。

安装并运行默认的论文图表抽取器:

python -m pip install -r requirements-doclayout.txt
python skills/paper-ppt-orchestrator/scripts/paper_ppt.py download-layout-model
python skills/paper-ppt-orchestrator/scripts/paper_ppt.py extract-assets paper.pdf -o runs/demo/assets/paper/extracted --clean

默认路线只使用 DocLayout-YOLO 检测图和表的区域,再以 300 DPI 从 PDF 原始页面裁剪,输出相对路径 manifest、标注页和 contact sheet。要使用原来的轻量路线,显式传入 --backend captioncrop --captioncrop-command PATH。模型校验、已知边界和 AGPL 许可说明见图表抽取契约

视觉规划前可以执行能力预检:

python skills/paper-ppt-orchestrator/scripts/paper_ppt.py preflight -o runs/demo/capabilities.json --imagegen unavailable --web-search unavailable

🔌 框架安装

独立安装时,将 skills/paper-ppt-orchestrator/ 整体复制到对应框架目录:

框架 安装位置 常用调用方式
Codex $CODEX_HOME/skills/paper-ppt-orchestrator~/.codex/skills/paper-ppt-orchestrator $paper-ppt-orchestrator
OpenCode 项目 .agents/skills/paper-ppt-orchestrator 或配置的 skill 目录 自然语言请求或 skill 工具
Claude Code .claude/skills/paper-ppt-orchestrator~/.claude/skills/paper-ppt-orchestrator /paper-ppt-orchestrator

agents/openai.yaml 保留标准文件名。它只是 Codex 的可选界面元数据;可移植的工作流定义仍然是 SKILL.md

完整边界见 框架与平台兼容性说明

🗂️ 仓库目录

.
|-- .agents/skills/paper-ppt-orchestrator/   # Codex/OpenCode 仓库加载器
|-- .claude/skills/paper-ppt-orchestrator/   # Claude Code 仓库加载器
|-- skills/paper-ppt-orchestrator/           # 可独立分发的规范 skill
|   |-- SKILL.md
|   |-- agents/openai.yaml
|   |-- assets/
|   |-- references/
|   `-- scripts/
|-- examples/
|   |-- decks/                                 # 精选的可编辑样例 PPTX
|   `-- gallery/                               # 精选页面与完整大纲总览
|-- tests/
`-- docs/

skills/paper-ppt-orchestrator/ 是唯一的规范实现;两个隐藏目录只是仓库内的自动发现入口。

⚠️ 当前边界

  • 项目提供可靠的首轮交付物,不承诺无人监督的最终真理。
  • 语义准确性仍取决于模型是否正确理解论文以及最终人工审核。
  • 当前正文布局有意保持固定和克制,而不是追求无限主题和版式变化。
  • 随附模板保留现有国科大视觉标识和默认汇报人/指导老师姓名,需要时可在幻灯片母版、封面和结束页中替换。
  • 论文 PDF 和 runs/ 不进入版本控制;只有经过验证并附带第三方内容说明的展示样例保存在 examples/ 中。

📊 与现有方案的定位对比

下面比较的是各项目或产品截至 2026-07-25 在官方仓库、论文或帮助中心公开的能力,不是同一数据集和统一评价协议下的性能排名。“整页图像”表示修改文字通常需要重新生成页面;“源码级”表示可编辑 LaTeX 等源文件,但不是原生 PowerPoint 对象;“对象级”表示可在对应演示软件中继续编辑文字、形状或图表,具体覆盖范围仍以各产品当前版本为准。

方案 论文适配 主要成品与编辑层级 论文证据与流程特点 开源 / 使用形态
HKUDS/Paper2Slides 论文、报告及通用文档 整页图像:逐页 PNG + 汇总 PDF RAG、图表与结构抽取、来源关联、分阶段 checkpoint;视觉路线侧重逐页图像生成 MIT;本地 CLI + 自托管 Web
takashiishida/paper2slides 专注 arXiv LaTeX 论文 源码级:Beamer .tex + PDF,不输出 PPTX 利用 LaTeX 与 caption 组织内容和图片;支持 LLM 自检与可选 linter 回修 MIT;本地 CLI / Streamlit,依赖 pdflatex 与模型 API
OpenDCAI/Paper2Any 论文、文本、主题及多模态输入 对象级:可编辑 PPT/PPTX;另有 SVG、draw.io、海报和视频路线 Paper2PPT 支持长文档、图表抽取、在线大纲与画布编辑;覆盖科研多模态工作流 Apache-2.0;可自部署;官方说明托管 Studio 与开源代码存在差异,且未完全开源
PPTAgent / DeepPresenter 通用主题、附件与参考演示文稿 对象级:PPTX;参考模板编辑与自由布局两条路线 从参考演示提取功能类型与内容 schema;包含 Content / Design / Coherence 评价和环境反思路线 MIT;CLI / WebUI / MCP;Windows 需 WSL
Presenton 提示词或上传文档,通用演示场景 对象级:官方声明 fully editable PPTX;同时导出 PDF 自定义模板、拖拽编辑、BYOK、多模型与图片来源、生成 API;不是论文小节覆盖型流程 Apache-2.0;Docker 自托管、桌面端与 API
ChatGPT Work / ChatGPT for PowerPoint 通用来源材料、长文和已有模板 对象级:Work 可创建原生 Google Slides;PowerPoint 插件保留可编辑幻灯片结构 支持参考文件、模板、故事线与缺口审阅;官方同时提示高级图表、形状和格式编辑仍可能受限 托管产品 / PowerPoint 插件;能力取决于套餐、工作区与 rollout
Kimi Slides 主题、PDF、Word、PPTX、Excel、Markdown 与图片 对象级:在线编辑并导出 PowerPoint 或 PNG;官方称文字、形状和图表均可编辑 长文本理解、搜索与页面引用、文档内图片复用、自定义模板和原生图表组件 托管 Web / App 产品
Paper2Seminar(本项目) 专注完整学术论文与组会汇报 对象级:PPTX 文字、形状、讲稿和强调可编辑;论文裁剪图保持图片资产 全文阅读 + 小节覆盖矩阵 + 论文图表溯源 + 精确数据重绘 + TikZ 综合图 + 资产/页面审批 + 可选可读性 QA MIT Agent Skill;本地运行,模型与第三方工具许可单独管理

这张表强调的是技术路线差异:图像生成路线通常更容易获得统一视觉风格;Beamer 路线保留学术排版和公式优势;通用原生 PPT 工具更适合广泛办公场景;Paper2Seminar 则把主要约束放在完整论文覆盖、证据忠实度、普通组会语境和可审查交付物上。

✅ 开发验证

python -m pip install -r requirements.txt
# 可选:真实模型抽取测试与使用
python -m pip install -r requirements-doclayout.txt
python -m unittest discover -s tests -v
python skills/paper-ppt-orchestrator/scripts/validate_deck_plan.py examples/deck-plan.example.json --stage plan

修改 deck-plan.json 契约、builder 或模板前,请先阅读 架构说明贡献指南

📄 许可证

仓库原创代码和文档采用 MIT License。第三方工具遵循各自许可证。随附模板中的国科大名称和标识不因本仓库采用 MIT License 而获得额外授权,不适用时请自行替换。具体边界见 THIRD_PARTY.md

如果这个工作流帮助你避开了“明显的一键生成 PPT”和“全部推倒重做”之间的两难,欢迎给仓库一个 Star。它也能帮助我们判断,这是否是更多研究生和科研团队共同面对的问题。

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An Agent Skill for turning research papers into complete, editable, seminar-ready PPTX decks.

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