name: paper-2-web description: 这个技能应用于将学术论文转化为推广和演示格式,包括交互式网站(Paper2Web)、演示视频(Paper2Video)和会议海报(Paper2Poster)。使用此技能处理论文传播、会议准备、创建可探索的学术主页、生成视频摘要或从LaTeX或PDF源生成打印就绪的海报。 allowed-tools: [Read, Write, Edit, Bash]
Paper2All: 学术论文转化管道
概述
这个技能使用Paper2All自主管道将学术论文转化为多种推广和演示格式。系统将研究论文(LaTeX或PDF)转化为三种主要输出:
- Paper2Web: 具有布局感知设计的交互式、可探索的学术主页
- Paper2Video: 带有旁白、幻灯片和可选真人出镜的专业演示视频
- Paper2Poster: 具有专业布局的打印就绪会议海报
管道使用LLM驱动的内容提取、设计生成和迭代优化,以创建适合会议、期刊、预印本存储库和学术推广的高质量输出。
何时使用此技能
使用此技能当:
- 创建会议材料: 为学术会议制作海报、演示视频和配套网站
- 推广研究: 将已发表论文或预印本转化为可访问、吸引人的网页格式
- 准备演示: 从论文内容生成视频摘要或完整演示视频
- 传播发现: 为社交媒体、实验室网站或机构展示创建推广材料
- 增强预印本: 为bioRxiv、arXiv或其他预印本提交添加交互式主页
- 批量处理: 为多篇论文同时生成推广材料
触发短语:
- “将这篇论文转化为网站”
- “从我的LaTeX论文生成会议海报”
- “基于这项研究创建视频演示”
- “为我的论文制作交互式主页”
- “将我的论文转化为推广材料”
- “为我的会议演讲生成海报和视频”
通过科学示意图增强视觉效果
使用此技能创建文档时,始终考虑添加科学图表和示意图以增强视觉传达。
如果您的文档不包含示意图或图表:
- 使用科学示意图技能生成AI驱动的出版物质量图表
- 只需用自然语言描述您想要的图表
- Nano Banana Pro将自动生成、审查和优化示意图
对于新文档: 应默认生成科学示意图,以视觉方式呈现文本中描述的关键概念、工作流程、架构或关系。
如何生成示意图:
python scripts/generate_schematic.py "您的图表描述" -o figures/output.png
AI将自动:
- 创建具有适当格式的出版物质量图像
- 通过多次迭代审查和优化
- 确保可访问性(色盲友好、高对比度)
- 将输出保存在figures/目录中
何时添加示意图:
- 论文转化管道示意图
- 网站布局架构图
- 视频制作工作流程插图
- 海报设计过程流程图
- 内容提取图
- 系统架构可视化
- 任何受益于可视化的复杂概念
有关创建示意图的详细指导,请参考科学示意图技能文档。
核心能力
1. Paper2Web: 交互式网站生成
将论文转化为布局感知的交互式学术主页,超越简单的HTML转换。
关键特性:
- 响应式、多部分布局,适应论文内容
- 交互式图表、表格和引用
- 移动友好设计,带导航
- 自动徽标发现(使用Google搜索API)
- 美学优化和质量评估
最佳用途: 发布后推广、预印本增强、实验室网站、永久研究展示
→ 参见references/paper2web.md获取详细文档
2. Paper2Video: 演示视频生成
生成带有幻灯片、旁白、光标移动和可选真人出镜视频的专业演示视频。
关键特性:
- 从论文结构自动生成幻灯片
- 自然语音合成
- 同步光标移动和高亮
- 可选真人出镜视频使用Hallo2(需要GPU)
- 多语言支持
最佳用途: 视频摘要、会议演示、在线讲座、课程材料、YouTube推广
→ 参见references/paper2video.md获取详细文档
3. Paper2Poster: 会议海报生成
创建具有专业布局和视觉设计的打印就绪学术海报。
关键特性:
- 自定义海报尺寸(任何大小)
- 专业设计模板
- 机构品牌支持
- 二维码生成用于链接
- 高分辨率输出(300+ DPI)
最佳用途: 会议海报展示、研讨会、学术展览、虚拟会议
→ 参见references/paper2poster.md获取详细文档
快速开始
前提条件
-
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 -
配置API密钥(创建
.env文件):OPENAI_API_KEY=您的_openai_api_key_here # 可选:GOOGLE_API_KEY和GOOGLE_CSE_ID用于徽标搜索 -
安装系统依赖:
- LibreOffice(文档转换)
- Poppler实用程序(PDF处理)
- NVIDIA GPU,48GB(可选,用于真人出镜视频)
→ 参见references/installation.md获取完整安装指南
基本用法
生成所有组件(网站+海报+视频):
python pipeline_all.py \
--input-dir "论文路径" \
--output-dir "输出路径" \
--model-choice 1
仅生成网站:
python pipeline_all.py \
--input-dir "论文路径" \
--output-dir "输出路径" \
--model-choice 1 \
--generate-website
生成自定义尺寸的海报:
python pipeline_all.py \
--input-dir "论文路径" \
--output-dir "输出路径" \
--model-choice 1 \
--generate-poster \
--poster-width-inches 60 \
--poster-height-inches 40
生成视频(轻量管道):
python pipeline_light.py \
--model_name_t gpt-4.1 \
--model_name_v gpt-4.1 \
--result_dir "输出路径" \
--paper_latex_root "论文路径"
→ 参见references/usage_examples.md获取全面工作流程示例
工作流程决策树
使用此决策树确定生成哪些组件:
用户需要论文的推广材料?
│
├─ 需要永久在线存在?
│ └─→ 生成Paper2Web(交互式网站)
│
├─ 需要物理会议材料?
│ ├─→ 海报展示? → 生成Paper2Poster
│ └─→ 口头演示? → 生成Paper2Video
│
├─ 需要视频内容?
│ ├─→ 期刊视频摘要? → 生成Paper2Video(5-10分钟)
│ ├─→ 会议演讲? → 生成Paper2Video(15-20分钟)
│ └─→ 社交媒体? → 生成Paper2Video(1-3分钟)
│
└─ 需要完整包?
└─→ 生成所有三个组件
输入要求
支持的输入格式
1. LaTeX源(推荐):
论文目录/
├── main.tex # 主论文文件
├── sections/ # 可选:分割章节
├── figures/ # 所有图形文件
├── tables/ # 表文件
└── bibliography.bib # 参考文献
2. PDF:
- 高质量PDF,带嵌入字体
- 可选中文本(非扫描图像)
- 高分辨率图形(建议300+ DPI)
输入组织
单篇论文:
输入/
└── 论文名称/
├── main.tex(或paper.pdf)
├── figures/
└── bibliography.bib
多篇论文(批量处理):
输入/
├── 论文1/
│ └── main.tex
├── 论文2/
│ └── main.tex
└── 论文3/
└── main.tex
常见参数
模型选择
--model-choice 1: GPT-4(质量和成本的最佳平衡)--model-choice 2: GPT-4.1(最新功能,更高成本)--model_name_t gpt-3.5-turbo: 更快,成本更低(可接受质量)
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 [宽度]: 自定义海报宽度--poster-height-inches [高度]: 自定义海报高度--video-duration [秒]: 目标视频长度--enable-logo-search: 自动机构徽标发现
输出结构
生成的输出按论文和组件组织:
输出/
└── 论文名称/
├── 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
- 尽可能使用LaTeX: 提供最佳内容提取和结构
- 正确组织文件: 将所有资产(图形、表格、参考文献)保存在论文目录中
- 高质量图形: 使用矢量格式(PDF、SVG)或高分辨率栅格(300+ DPI)
- 干净的LaTeX: 移除编译工件,确保源代码成功编译
模型选择策略
- GPT-4: 用于生产质量输出、会议、出版物最佳
- GPT-4.1: 当需要最新功能或最佳可能质量时使用
- GPT-3.5-turbo: 用于快速草稿、测试或简单论文
组件优先级
对于紧截止日期,按此顺序生成:
- 网站(最快、最通用,约15-30分钟)
- 海报(中等速度,用于打印截止日期,约10-20分钟)
- 视频(最慢,可稍后生成,约20-60分钟)
质量保证
在最终确定输出前:
- 网站: 在多种设备上测试,验证所有链接工作,检查图形质量
- 海报: 打印测试页,验证3-6英尺距离的文本可读性,检查颜色
- 视频: 观看整个视频,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(带真人出镜): 每篇论文60-120分钟
计算需求
- CPU: 多核处理器用于并行处理
- RAM: 最小16GB,建议32GB用于大型论文
- GPU: 可选用于标准输出,真人出镜需要(NVIDIA A6000 48GB)
- 存储: 每篇论文1-5GB,取决于组件和质量设置
API成本(近似)
- 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$2.00-6.00(GPT-4)
故障排除
常见问题
LaTeX解析错误:
- 确保LaTeX源代码成功编译:
pdflatex main.tex - 检查所有引用文件存在
- 验证无自定义包阻止解析
图形质量差:
- 使用矢量格式(PDF、SVG、EPS)代替栅格
- 确保栅格图像为300+ DPI
- 检查图形在编译的PDF中正确渲染
视频生成失败:
- 验证足够磁盘空间(建议5GB+)
- 检查所有依赖已安装(LibreOffice、Poppler)
- 查看输出目录中的错误日志
海报布局问题:
- 验证海报尺寸合理(24"-72"范围)
- 检查内容长度(非常长的论文可能需要手动整理)
- 确保图形具有适合海报尺寸的分辨率
API错误:
- 验证
.env文件中的API密钥 - 检查API信用余额
- 确保无速率限制(等待并重试)
平台特定功能
社交媒体优化
系统自动检测目标平台:
Twitter/X(英语,数字文件夹名):
mkdir -p input/001_twitter/
# 生成英语推广内容
Xiaohongshu/小红书(中文,字母数字文件夹名):
mkdir -p input/xhs_paper/
# 生成中文推广内容
会议特定格式
指定会议要求:
- 标准海报尺寸(4’×3’、5’×4’、A0、A1)
- 视频摘要长度限制(通常3-5分钟)
- 机构品牌要求
- 颜色方案偏好
集成和部署
网站部署
部署生成的网站到:
- GitHub Pages: 免费托管,带自定义域名
- 学术托管: 大学Web服务器
- 个人服务器: AWS、DigitalOcean等
- Netlify/Vercel: 带CI/CD的现代托管
海报打印
打印就绪文件适用于:
- 专业海报打印服务
- 大学打印店
- 在线服务(如Spoonflower、VistaPrint)
- 大型格式打印机(如果可用)
视频分发
在以下平台分享视频:
- YouTube: 公开或未列明以获取最大覆盖
- 机构存储库: 大学视频平台
- 会议平台: 虚拟会议系统
- 社交媒体: Twitter、LinkedIn、ResearchGate
高级用法
批量处理
高效处理多篇论文:
# 在批处理目录中组织论文
for paper in paper1 paper2 paper3; do
python pipeline_all.py \
--input-dir input/$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:
- 在论文目录中提供徽标文件
- 在配置中指定颜色方案
- 使用自定义模板(高级)
- 匹配会议要求
多语言支持
生成不同语言的内容:
- 在配置中指定目标语言
- 系统适当翻译内容
- 为视频旁白选择适当语音
- 适应文化设计惯例
参考资料和资源
此技能包括全面参考文档:
references/installation.md: 完整安装和配置指南references/paper2web.md: 详细Paper2Web文档,包含所有功能references/paper2video.md: 全面Paper2Video指南,包括真人出镜设置references/paper2poster.md: 完整Paper2Poster文档,含设计模板references/usage_examples.md: 真实世界示例和工作流程模式
外部资源:
- GitHub存储库:https://github.com/YuhangChen1/Paper2All
- 精选数据集:可在Hugging Face获取(13个研究类别)
- 基准套件:参考网站和评估指标
评估和质量指标
Paper2All系统包括内置质量评估:
内容质量
- 完整性: 论文内容覆盖
- 准确性: 发现的忠实表示
- 清晰度: 可访问性和可理解性
- 信息性: 关键信息突出
设计质量
- 美学: 视觉吸引力和专业性
- 布局: 平衡、层次和组织
- 可读性: 文本可读性和图形清晰度
- 一致性: 统一风格和品牌
技术质量
- 性能: 加载时间、响应性
- 兼容性: 跨浏览器、跨设备支持
- 可访问性: WCAG合规性、屏幕阅读器支持
- 标准: 有效HTML/CSS、打印就绪PDF
所有输出在生成完成前经过自动质量检查。