paper-2-web

Paper2All：学术论文转换流水线

概述

本技能可利用 Paper2All 自主流水线，将学术论文转换为多种宣传与展示格式。该系统可将研究论文（LaTeX 或 PDF）转换为三种主要输出：

1. Paper2Web：具有布局感知设计的可交互、可探索学术主页
2. Paper2Video：带旁白、幻灯片以及可选真人出镜的专业演示视频
3. Paper2Poster：采用专业版式的可直接印刷会议海报

该流水线使用大模型驱动的内容提取、设计生成与迭代优化，以生成适用于会议、期刊、预印本仓库和学术宣传的高质量输出。

何时使用本技能

在以下情况下使用本技能：

• 创建会议材料：用于学术会议的海报、演示视频和配套网站
• 宣传研究：将已发表论文或预印本转换为易于访问、引人入胜的网页格式
• 准备演示：根据论文内容生成视频摘要或完整演示视频
• 传播研究成果：为社交媒体、实验室网站或机构展示创建宣传材料
• 增强预印本：为 bioRxiv、arXiv 或其他预印本投稿添加可交互主页
• 批量处理：同时为多篇论文生成宣传材料

触发短语：

• “将这篇论文转换为网站”
• “根据我的 LaTeX 论文生成会议海报”
• “根据这项研究创建视频演示”
• “为我的论文制作可交互主页”
• “将我的论文转换为宣传材料”
• “为我的会议报告生成海报和视频”

使用科学示意图增强视觉效果

使用本技能创建文档时，始终考虑添加科学图示和示意图，以增强视觉传达。

如果你的文档尚未包含示意图或图示：

• 使用 scientific-schematics 技能生成 AI 驱动的出版级图表
• 只需用自然语言描述你想要的图表
• Nano Banana Pro 将自动生成、审查并优化示意图

对于新文档： 默认应生成科学示意图，以直观呈现文本中描述的关键概念、工作流、架构或关系。

如何生成示意图：

python scripts/generate_schematic.py "your diagram description" -o figures/output.png

AI 将自动：

• 创建格式正确的出版级图像
• 通过多轮迭代进行审查和优化
• 确保可访问性（色盲友好、高对比度）
• 将输出保存到 figures/ 目录

何时添加示意图：

• 论文转换流水线图
• 网站布局架构图
• 视频制作工作流图示
• 海报设计流程图
• 内容提取图
• 系统架构可视化
• 任何可从可视化中受益的复杂概念

有关创建示意图的详细指导，请参阅 scientific-schematics 技能文档。

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核心能力

1. Paper2Web：可交互网站生成

将论文转换为具有布局感知的可交互学术主页，而不仅仅是简单的 HTML 转换。

关键特性：

• 适配论文内容的响应式多区块布局
• 可交互的图、表和引用
• 带导航的移动端友好设计
• 自动 Logo 发现（使用 Google Search API）
• 美学优化与质量评估

最适合：发表后宣传、预印本增强、实验室网站、长期研究成果展示

→ 详细文档请参见 references/paper2web.md

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2. Paper2Video：演示视频生成

生成包含幻灯片、旁白、光标移动以及可选真人出镜视频的专业演示视频。

主要功能：

• 根据论文结构自动生成幻灯片
• 自然流畅的语音合成
• 同步的光标移动与高亮
• 使用 Hallo2 的可选真人出镜视频（需要 GPU）
• 多语言支持

适用场景：视频摘要、会议演示、在线报告、课程材料、YouTube 推广

→ 详细文档请参见 references/paper2video.md

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3. Paper2Poster：会议海报生成

创建具有专业版式和视觉设计、可直接印刷的学术海报。

主要功能：

• 自定义海报尺寸（任意大小）
• 专业设计模板
• 机构品牌支持
• 为链接生成二维码
• 高分辨率输出（300+ DPI）

适用场景：会议海报展示、研讨会、学术展览、线上会议

→ 详细文档请参见 references/paper2poster.md

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快速开始

前提条件

1. 安装 Paper2All：

   git clone https://github.com/YuhangChen1/Paper2All.git
   cd Paper2All
   conda create -n paper2all python=3.11
   conda activate paper2all
   pip install -r requirements.txt
   

2. 配置 API 密钥（创建 .env 文件）：

   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
   # Optional: GOOGLE_API_KEY and GOOGLE_CSE_ID for logo search
   

3. 安装系统依赖：

   • LibreOffice（文档转换）
   • Poppler 工具（PDF 处理）
   • 配备 48GB 显存的 NVIDIA GPU（可选，用于真人出镜视频）

→ 完整安装指南请参见 references/installation.md

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基本用法

生成所有组件（网站 + 海报 + 视频）：

python pipeline_all.py \
  --input-dir "path/to/paper" \
  --output-dir "path/to/output" \
  --model-choice 1

仅生成网站：

python pipeline_all.py \
  --input-dir "path/to/paper" \
  --output-dir "path/to/output" \
  --model-choice 1 \
  --generate-website

生成自定义尺寸的海报：

python pipeline_all.py \
  --input-dir "path/to/paper" \
  --output-dir "path/to/output" \
  --model-choice 1 \
  --generate-poster \
  --poster-width-inches 60 \
  --poster-height-inches 40

生成视频（轻量级流水线）：

python pipeline_light.py \
  --model_name_t gpt-4.1 \
  --model_name_v gpt-4.1 \
  --result_dir "path/to/output" \
  --paper_latex_root "path/to/paper"

→ 完整工作流示例请参见 references/usage_examples.md

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工作流决策树

使用此决策树来确定要生成哪些组件：

User needs promotional materials for paper?
│
├─ Need permanent online presence?
│  └─→ Generate Paper2Web (interactive website)
│
├─ Need physical conference materials?
│  ├─→ Poster session? → Generate Paper2Poster
│  └─→ Oral presentation? → Generate Paper2Video
│
├─ Need video content?
│  ├─→ Journal video abstract? → Generate Paper2Video (5-10 min)
│  ├─→ Conference talk? → Generate Paper2Video (15-20 min)
│  └─→ Social media? → Generate Paper2Video (1-3 min)
│
└─ Need complete package?
   └─→ Generate all three components

输入要求

支持的输入格式

1. LaTeX 源文件（推荐）：

paper_directory/
├── main.tex              # Main paper file
├── sections/             # Optional: split sections
├── figures/              # All figure files
├── tables/               # Table files
└── bibliography.bib      # References

2. PDF：

• 嵌入字体的高质量 PDF
• 可选择文本（非扫描图像）
• 高分辨率图表（建议 300+ DPI）

输入组织方式

单篇论文：

input/
└── paper_name/
    ├── main.tex (or paper.pdf)
    ├── figures/
    └── bibliography.bib

多篇论文（批处理）：

input/
├── paper1/
│   └── main.tex
├── paper2/
│   └── main.tex
└── paper3/
    └── main.tex

常用参数

模型选择

• --model-choice 1：GPT-4（质量与成本的最佳平衡）
• --model-choice 2：GPT-4.1（最新功能，成本更高）
• --model_name_t gpt-3.5-turbo：更快、成本更低（质量可接受）

组件选择

• --generate-website：启用网站生成
• --generate-poster：启用海报生成
• --generate-video：启用视频生成
• --enable-talking-head：为视频添加真人出镜（需要 GPU）

自定义

• --poster-width-inches [width]：自定义海报宽度
• --poster-height-inches [height]：自定义海报高度
• --video-duration [seconds]：目标视频时长
• --enable-logo-search：自动发现机构徽标

输出结构

生成的输出按论文和组件组织：

output/
└── paper_name/
    ├── website/
    │   ├── index.html
    │   ├── styles.css
    │   └── assets/
    ├── poster/
    │   ├── poster_final.pdf
    │   ├── poster_final.png
    │   └── poster_source/
    └── video/
        ├── final_video.mp4
        ├── slides/
        ├── audio/
        └── subtitles/

最佳实践

输入准备

1. 尽可能使用 LaTeX：可提供最佳的内容提取与结构
2. 妥善组织文件：将所有资源（图表、表格、参考文献）放在论文目录中
3. 高质量图表：使用矢量格式（PDF、SVG）或高分辨率位图（300+ DPI）
4. 干净的 LaTeX：移除编译产物，确保源文件能成功编译

模型选择策略

• GPT-4：最适合生产级质量的输出、会议、出版物
• GPT-4.1：需要最新功能或最佳质量时使用
• GPT-3.5-turbo：用于快速草稿、测试或简单论文

组件优先级

如果截止日期紧张，按以下顺序生成：

1. 网站（最快、用途最广，约 15-30 分钟）
2. 海报（速度适中，适合印刷截止日期，约 10-20 分钟）
3. 视频（最慢，可稍后生成，约 20-60 分钟）

质量保证

在最终确定输出之前：

1. 网站：在多种设备上测试，验证所有链接是否可用，检查图片质量
2. 海报：打印测试页，验证 3-6 英尺距离下的文字可读性，检查颜色
3. 视频：观看完整视频，验证音频同步，在不同设备上测试

资源需求

处理时间

• 网站：每篇论文 15-30 分钟
• 海报：每篇论文 10-20 分钟
• 视频（无真人出镜）：每篇论文 20-60 分钟
• 视频（有真人出镜）：每篇论文 60-120 分钟

计算资源需求

• CPU：多核处理器，用于并行处理
• RAM：最低 16GB，处理大型论文建议 32GB
• GPU：标准输出可选，真人出镜必需（NVIDIA A6000 48GB）
• 存储：每篇论文 1-5GB，具体取决于组件和质量设置

API 成本（约）

• 网站：每篇论文 $0.50-2.00（GPT-4）
• 海报：每篇论文 $0.30-1.00（GPT-4）
• 视频：每篇论文 $1.00-3.00（GPT-4）
• 完整包：每篇论文 $2.00-6.00（GPT-4）

故障排除

常见问题

LaTeX 解析错误：

• 确保 LaTeX 源文件可成功编译：pdflatex main.tex
• 检查所有引用的文件是否存在
• 验证没有阻止解析的自定义宏包

图片质量差：

• 使用矢量格式（PDF、SVG、EPS）而非栅格格式
• 确保栅格图像达到 300+ DPI
• 检查图片在编译后的 PDF 中是否正确渲染

视频生成失败：

• 验证磁盘空间充足（建议 5GB+）
• 检查所有依赖项是否已安装（LibreOffice、Poppler）
• 查看输出目录中的错误日志

海报布局问题：

• 验证海报尺寸是否合理（24"-72" 范围）
• 检查内容长度（超长论文可能需要手动筛选）
• 确保图片分辨率与海报尺寸相匹配

API 错误：

• 验证 .env 文件中的 API 密钥
• 检查 API 额度余额
• 确保没有触发速率限制（等待后重试）

平台特定功能

社交媒体优化

系统会自动检测目标平台：

Twitter/X（英文，数字文件夹名称）：

mkdir -p input/001_twitter/
# Generates English promotional content

Xiaohongshu/小红书（中文，字母数字文件夹名称）：

mkdir -p input/xhs_paper/
# Generates Chinese promotional content

会议特定格式

指定会议要求：

• 标准海报尺寸（4'×3'、5'×4'、A0、A1）
• 视频摘要时长限制（通常为 3-5 分钟）
• 机构品牌要求
• 配色方案偏好

集成与部署

网站部署

将生成的网站部署到：

• GitHub Pages：免费托管，支持自定义域名
• 学术托管：大学网络服务器
• 个人服务器：AWS、DigitalOcean 等
• Netlify/Vercel：支持 CI/CD 的现代托管

海报打印

可打印文件适用于：

• 专业海报打印服务
• 大学打印店
• 在线服务（例如 Spoonflower、VistaPrint）
• 大幅面打印机（如有）

视频分发

在以下平台分享视频：

• YouTube：公开或不公开列出，以获得最大传播范围
• 机构知识库：大学视频平台
• 会议平台：虚拟会议系统
• 社交媒体：Twitter、LinkedIn、ResearchGate

高级用法

批量处理

高效处理多篇论文：

# Organize papers in batch directory
for paper in paper1 paper2 paper3; do
    python pipeline_all.py \
      --input-dir input/$paper \
      --output-dir output/$paper \
      --model-choice 1 &
done
wait

自定义品牌

应用机构或实验室品牌：

• 在论文目录中提供 logo 文件
• 在配置中指定配色方案
• 使用自定义模板（高级）
• 匹配会议主题要求

多语言支持

以不同语言生成内容：

• 在配置中指定目标语言
• 系统会相应地翻译内容
• 为视频旁白选择合适的语音
• 根据文化调整设计惯例

参考资料与资源

本技能包含全面的参考文档：

• references/installation.md：完整的安装与配置指南
• references/paper2web.md：详细的 Paper2Web 文档，涵盖所有功能
• references/paper2video.md：全面的 Paper2Video 指南，包括口播视频设置
• references/paper2poster.md：完整的 Paper2Poster 文档，包含设计模板
• references/usage_examples.md：真实场景示例与工作流模式

外部资源：

• GitHub 仓库：https://github.com/YuhangChen1/Paper2All
• 精选数据集：可在 Hugging Face 上获取（13 个研究类别）
• 基准测试套件：参考网站与评估指标

评估与质量指标

Paper2All 系统内置质量评估：

内容质量

• 完整性：论文内容的覆盖程度
• 准确性：对研究发现的忠实呈现
• 清晰度：可访问性与可理解性
• 信息量：关键信息的突出程度

设计质量

• 美观度：视觉吸引力与专业性
• 布局：平衡感、层级与组织
• 可读性：文本易读性与图表清晰度
• 一致性：统一的样式与品牌形象

技术质量

• 性能：加载时间、响应能力
• 兼容性：跨浏览器、跨设备支持
• 无障碍性：WCAG 合规、屏幕阅读器支持
• 标准：有效的 HTML/CSS、可打印的 PDF

所有输出在生成完成前都会经过自动化质量检查。