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你是否履历过这样的至暗时刻: 显着实验数据已经跑通 ,焦点逻辑也已梳理完毕 ,却在面临空缺的 PPT 页面时陷入障碍; 显着脑海里有清晰的系统架构 ,却要在 Visio 或 Illustrator 里跟一根歪歪扭扭的线条较量半小时; 好禁止易用 AI 天生了一张细腻的流程图 ,却发明上面的文字是乱码 ,或者为了改一个配色不得不重新天生几十次……

在内容生产的历程中 ,“写” 往往只占了一半 ,而将文字转化为结构图、流程图 ,再整理成演示用的 PPT ,这个历程繁琐、耗时 ,且极端磨练设计感 。为什么我们不可让 AI 像明确文字一样 ,明确我们的逻辑 ,并自动帮我们要展示的 “视觉物料” 准备好 ?

为相识决这一痛点 ,北京大学 DCAI 课题组基于自动化数据治理 Agent 框架DataFlow-Agent ,推出了全新的多模态辅助平台 ——Paper2Any

它不再是一个简朴的 “文生图” 工具 ,而是一整套自动化的内容视觉化 Workflow 。从阅读资料、明确逻辑 ,到天生图像、切割元素 ,最终输出完全可编辑的 PPT 和 SVG 文件 ,Paper2Any 正在试图重塑我们准备 Presentation 的方法 。

外地安排方法:https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any?tab=readme-ov-file#-linux-% E5% AE%89% E8% A3%85网页体验地点:http://dcai-paper2any.nas.cpolar.cn/文章多模态事情流 Paper2Any:https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any

一、 焦点突破:突破 “不可编辑” 的魔咒

现在市面上的 AI 绘图工具虽然效果不错 ,但在科研与办公等场景下有一个致命缺陷:天生的图片是 “死” 的 。 文字无法修改 , ?槲薹ㄍ献 ,气概难以统一 。

事情流实现逻辑

天生示例PPT绘图

Paper2Any 的焦点差别在于它实现了从逻辑到结构化元素的映射 。

系统内置的智能体首先对输入的文章或文本举行语义剖析 ,提取焦点孝顺与思绪 。接着 ,它不但天生视觉图像 ,更进一步对底稿图举行图文内容支解 —— 自动识别其中的文字、图表、结构 ?椤⑼急 ,并纪录每个元素的元数据 。

这意味着 ,你拿到的不再是一张不可直接修改的 PNG ,而是一组自力、分层、可操作的图文块 。用户可以在 PPT 中自由移动、编辑、替换、重新结构 。(Paper2PPT 和 PPTPolish 功效暂时仅支持输出 PDF ,可通过 PDF2PPT 功效将其效果转为可编辑 PPTX)

二、 功效全景:从底稿到演示的自动化闭环

Paper2Any 现在支持的功效主要涵盖以下四大焦点场景 ,旨在解决从 “输入素材” 到 “最终汇报” 的最后一公里问题 。

Paper2Figure:智能科研绘图 ,草图变精图

用户无需从零学习重大的矢量绘图软件 。Paper2Figure 支持多模态输入(PDF、文本、甚至随手画的草图截图) ,系统便能自动识别你的意图 。

模子架构图: 上传论文或形貌 ,系统自动梳理 ?榕叵 ,天生清晰的架构图 。支持天生 SVG 和 可编辑 PPTX ,图里的方框、线条都能动 。手艺蹊径图: 无论是中文照旧英文 ,系统能凭证要领论自动绘制流程与逻辑办法 。实验数据图: 扔给它一堆实验数据文本或表格 ,它能自动转化为可视化的比照柱状图或折线图 。

Paper2PPT:文章结构化剖析与 PPT 天生

这是为 “赶进度” 的研究者和职场人准备的救星 。Paper2PPT 不但仅是简朴的摘要天生 ,它使用算法对文档结构举行深度语义剖析 ,提取配景、要领论、要害图表 。

三种输入模式: 直接上传 PDF 论文、粘贴长文本、或者仅仅输入一个研究 Topic(系统会自动深度搜索) 。自界说设置: 支持用户自界说幻灯片页数、气概及自由选择中英文语言;支持逐页天生 PPT ,用户可自由调解每页 PPT 的纲要 。超长 PPT 支持:首次支持制作凌驾 40 页的超长 ppt ,无论是综述的演示照旧深入研究某个主题都能一次知足!中文适配与泛起: 可解决大模子天生 PPT 字体怪异及表达僵硬问题 。输出效果接纳标准中文字体与规范的排版 ,文案逻辑自然流通 ,可镌汰 “AI 痕迹” ,知足正式场合演示需求 。

PDF2PPT:让静态文档可编辑

你是否遇到过这种情形:手里只有一份 PDF 名堂的课本或报告 ,却需要对其举行修改和汇报 ?

PDF2PPT  ?槭褂肕inerUSAM(Segment Anything Model) 模子 ,像 “拆积木” 一样对版面举行高精度剖析 ,将原本锁死的 PDF 页面还原为可编辑的 PPTX 。

黑科技加持: 系统集成了Gemini Nano模子举行图像内补(Inpainting) 。当系统将文字提取出来后 ,会自动修复文字笼罩区域的配景 ,实现 “去字留影” ,最洪流平还原原始底图的视觉效果 。

PPTPolish:交互式美化专家

若是你的 PPT 内容已经写好 ,但排版却有些简陋 ,PPTPolish 可以接手后续的美化事情 。系统会自动剖析页面并天生美化提醒词 ,用户可以逐页修改提醒词来微调美化偏向 。

三、 示例高能时刻:从输入到输出的 “视觉邪术”

空口无凭 ,我们来看看 Paper2Any 的现实体现 。

科研绘图:拯救手残党

模子架构图天生:

1. 论文 PDF → 切合论文主题的架构图

2. 科研配图 / 示意图截图 → 可编辑 PPTX

3. 论文摘要文本 → 可编辑架构图

手艺蹊径图智能梳理:

1. 论文 PDF → 切合论文主题的手艺蹊径图

2. 论文摘要文本 → 切合论文主题的手艺蹊径图

实验数据可视化:

1. 论文 PDF → 自动提取实验数据绘制 PPT

差别类型与差别气概的天生图示例

2. 论文实验表格文本 → 自动整理实验数据绘制 PPT

PPT 智能天生与美化

从文档到演示 ,Paper2Any 提供了全链路的解决计划 。

Paper2PPT:

与 Gemini 3 Pro、NotebookLM 相比 ,Paper2Any 天生的 PPT 有以下优势:

结构化图表天生能力强中文文字表达与字体泛起效果更自然可读性更好 ,干货更多 ,排版结构更具专业感与人工感PDF2PPT:

PPTPolish:

1. PPT 增色美化

2. PPT 润色拓展

原始 PPT 只是简朴的文字枚举;润色后 ,系统自动添加了科技感配景、可视化图标、以及逻辑图示 ,瞬间提升汇报层次 。

四、 怎样使用与安排

Paper2Any 提供两种使用方法:

1. 外地安排(开发者推荐)

若是你希望深入研究、二次开发或外地运行 ,可以基于 Github 客栈举行外地安排 。

Github 客栈: https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any快速最先指引: https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any?tab=readme-ov-file#-linux-% E5% AE%89% E8% A3%85

参考 Readme 文档启动 Web 前端即可 。

2. 网页版快速体验

团队已推出可视化的 Web 前端 ,支持拖拽上传与实时进度展示 。新用户可免费注册 ,登录后可审查历史使用纪录 。

会看法址: http://dcai-paper2any.nas.cpolar.cn/

结语:让配图成为一种「自动获得的附加值」

Paper2Any 的愿景 ,是希望建设一条新的科研与事情老例:写文章 + 一键配图 + 一键天生 PPT + 一键展示

在未来 ,课题组妄想陆续支持Paper2Rebuttal(论文返修)、Paper2Idea(立异点天生)和Paper2Poster(文章海报天生)等更多的多模态功效 。我们相信 ,工具的价值在于释放人类的创立力 ,让你从繁琐的名堂调解中解脱出来 ,将名贵的时间投入到那些真正闪光的 Idea 之中 。

接待各人关注使用 DCAI 的开源项目并与我们举行手艺交流 ,若是以为好用也请在 GitHub 客栈点一个 star ~

Data-centric AI 开源项目:

文章多模态事情流 Paper2Any: https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any

自动化数据治理 Agent 框架 DataFlow-Agent: https://github.com/OpenDCAI/DataFlow-Agent

LLM 数据准备系统 DataFlow (1.9k star): https://github.com/OpenDCAI/DataFlow

DataFlow 手艺报告(#1 of the Hugging Face daily paper): https://arxiv.org/abs/2512.16676

LLM 数据训练系统 DataFlex (基于 LLaMA-Factory): https://github.com/OpenDCAI/DataFlex

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