第一阶段:PPT分析
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幻灯片聚类:将参考PPT中的幻灯片按照功能(如开场、过渡、内容展示等)和视觉特征进行分类。 -
内容模式提取:分析每个幻灯片的内容结构,提取出关键元素及其布局模式,为后续生成提供模板。
第二阶段:PPT生成
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大纲生成:根据输入文档和参考PPT的分析结果,生成详细的PPT大纲,明确每页幻灯片的内容和布局。 -
幻灯片生成:通过一系列可执行的编辑操作(如替换文本、插入图片等),动态修改参考幻灯片,生成最终的PPT。
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使用GPT-4o模型时,PPTAgent在设计维度上的评分比传统方法高出33%,连贯性评分高出34%。 -
PPTAgent的成功率高达97.8%,在多个领域的数据上表现出色。 -
开源的Qwen2.5模型在经过优化后,能够与GPT-4o相媲美,展现出强大的生成能力。
https://arxiv.org/abs/2501.03936
PPTAgent: Generating and Evaluating Presentations Beyond Text-to-Slides
https://github.com/icip-cas/PPTAgent.
(文:PaperAgent)