在将学术论文转换为推广和演示格式时应使用此技能，包括交互式网站（Paper2Web）、演示视频（Paper2Video）和会议海报（Paper2Poster）。将此技能用于涉及论文传播、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源制作打印就绪海报的任务。

Paper2All：学术论文转换管道

概述

此技能通过 Paper2All 自主管道将学术论文转换为多种促销和展示格式。该系统将研究论文（LaTeX 或 PDF）转换为三种主要输出：

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、幻灯片和可选讲解人的专业演示视频
Paper2Poster：具有专业布局的可打印会议海报

该管道使用 LLM 驱动的内容提取、设计生成和迭代改进，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

当您需要以下情况时使用此技能：

创建会议材料：学术会议的海报、演示视频和配套网站
推广研究：将已发表的论文或预印本转换为可访问、引人入胜的网络格式
准备演示：从论文内容生成视频摘要或完整的演示视频
传播发现：为社交媒体、实验室网站或机构展示创建促销材料
增强预印本：为 bioRxiv、arXiv 或其他预印本提交添加交互式主页
批处理：同时为多篇论文生成促销材料

触发短语：

"将此论文转换为网站"
"从我的 LaTeX 论文生成会议海报"
"从此研究创建视频演示"
"为我的论文制作交互式主页"
"将我的论文转换为促销材料"
"为我的会议演讲生成海报和视频"

科学示意图的视觉增强

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交流。

如果您的文档尚未包含示意图或图表：

使用 scientific-schematics 技能生成 AI 驱动的出版质量图表
只需用自然语言描述您想要的图表
Nano Banana Pro 将自动生成、审查和完善示意图

对于新文档：应默认生成科学示意图，以可视化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 "your diagram description" -o figures/output.png

AI 将自动：

创建具有适当格式的出版质量图像
通过多次迭代进行审查和完善
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：

论文转换管道图
网站布局架构图
视频制作工作流程插图
海报设计流程图表
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 scientific-schematics 技能文档。

核心功能

1. Paper2Web：交互式网站生成

将论文转换为布局感知、交互式学术主页，超越简单的 HTML 转换。

关键功能：

响应式、多部分布局，适应论文内容
交互式图表、表格和引用
带导航的移动友好设计
自动徽标发现（使用 Google Search API）
美学改进和质量评估

最适合：出版后推广、预印本增强、实验室网站、永久研究展示

→ 详见 `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、光标移动和可选讲解人视频的专业演示视频。

关键功能：

从论文结构自动生成幻灯片
自然声音合成
同步光标移动和高亮显示
可选使用 Hallo2 的讲解人视频（需要 GPU）
多语言支持

最适合：视频摘要、会议演示、在线讲座、课程材料、YouTube 推广

→ 详见 `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可打印学术海报。

关键功能：

自定义海报尺寸（任何大小）
专业设计模板
机构品牌支持
链接的二维码生成
高分辨率输出（300+ DPI）

最适合：会议海报展示、研讨会、学术展览、虚拟会议

→ 详见 `references/paper2poster.md` 获取详细文档

快速开始

先决条件

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=your_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 工具（PDF 处理）
NVIDIA GPU 48GB（可选，用于讲解人视频）

→ 详见 `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 "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（轻量级管道）：

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"

→ 详见 `references/usage_examples.md` 获取综合工作流程示例

工作流程决策树

使用此决策树确定要生成哪些组件：

用户需要论文的促销材料？
│
├─ 需要永久在线存在？
│  └─→ 生成 Paper2Web（交互式网站）
│
├─ 需要实体会议材料？
│  ├─→ 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）：

paper_directory/
├── main.tex              # 主论文文件
├── sections/             # 可选：拆分章节
├── figures/              # 所有图表文件
├── tables/               # 表格文件
└── bibliography.bib      # 参考文献

2. PDF：

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

输入组织

单篇论文：

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

多篇论文（批处理）：

input/
├── paper1/
│   └── main.tex
├── paper2/
│   └── main.tex
└── paper3/
    └── 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，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：在视频中添加讲解人（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：

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

尽可能使用 LaTeX：提供最佳的内容提取和结构
正确组织文件：将所有资产（图表、表格、参考文献）保存在论文目录中
高质量图表：使用矢量格式（PDF、SVG）或高分辨率光栅（300+ DPI）
干净的 LaTeX：移除编译产物，确保源代码成功编译

模型选择策略

GPT-4：最适合生产质量输出、会议、出版物
GPT-4.1：当您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

对于紧迫的截止日期，按以下顺序生成：

网站（最快，最多功能，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，可以稍后生成，约 20-60 分钟）

质量保证

在最终确定输出之前：

网站：在多个设备上测试，验证所有链接正常工作，检查图表质量
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

资源要求

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（无讲解人）：每篇论文 20-60 分钟
视频（有讲解人）：每篇论文 60-120 分钟

计算要求

CPU：多核处理器，用于并行处理
RAM：最低 16GB，大型论文推荐 32GB
GPU：标准输出可选，讲解人需要（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 源成功编译：pdflatex main.tex
检查所有引用的文件是否存在
验证没有自定义包阻止解析

图表质量差：

使用矢量格式（PDF、SVG、EPS）代替光栅
确保光栅图像为 300+ DPI
检查图表在编译的 PDF 中正确渲染

视频生成失败：

验证有足够的磁盘空间（推荐 5GB+）
检查所有依赖项已安装（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）
确保图表具有适合海报尺寸的适当分辨率

API 错误：

验证 .env 文件中的 API 密钥
检查 API 信用余额
确保没有速率限制（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（英文，数字文件夹名称）：

mkdir -p input/001_twitter/
# 生成英文促销内容

Xiaohongshu/小红书（中文，字母数字文件夹名称）：

mkdir -p input/xhs_paper/
# 生成中文促销内容

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
配色方案偏好

集成和部署

网站部署

将生成的网站部署到：

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

海报打印

可打印文件适用于：

专业海报印刷服务
大学印刷店
在线服务（例如 Spoonflower、VistaPrint）
大幅面打印机（如果可用）

视频分发

在以下平台分享视频：

YouTube：公开或未列出以获得最大覆盖范围
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

生成不同语言的内容：

在配置中指定目标语言
系统适当地翻译内容
为视频旁白选择适当的语音
使设计约定适应文化

参考资料和资源

此技能包括全面的参考文档：

`references/installation.md`：完整的安装和配置指南
`references/paper2web.md`：详细的 Paper2Web 文档，包含所有功能
`references/paper2video.md`：综合的 Paper2Video 指南，包括讲解人设置
`references/paper2poster.md`：完整的 Paper2Poster 文档，包含设计模板
`references/usage_examples.md`：真实示例和工作流程模式

外部资源：

GitHub 仓库：https://github.com/YuhangChen1/Paper2All
精选数据集：可在 Hugging Face 上获得（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 系统包括内置的质量评估：

内容质量

完整性：论文内容的覆盖范围
准确性：研究结果的忠实表示
清晰度：可访问性和可理解性
信息性：关键信息的突出性

设计质量

美学：视觉吸引力和专业性
布局：平衡、层次结构和组织
可读性：文本清晰度和图表清晰度
一致性：统一的样式和品牌

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：有效的 HTML/CSS、可打印的 PDF

所有输出在生成完成前都经过自动质量检查。

Paper2All：学术论文转换管道