Paper2Any – 北大推出的多模态AI科研PPT生成辅助平台

Paper2Any是北京大学推出的多模态AI科研PPT生成辅助平台，专为科研场景设计，旨在通过AI技术自动化处理论文阅读、内容提炼、逻辑规划及排版设计等环节，帮助科研人员快速生成专业、结构清晰的演示文稿。该平台深度整合了自然语言处理、多模态数据解析及学术内容理解能力，支持从论文PDF或LaTeX源码直接生成PPT，并自动匹配演讲时长需求，覆盖从背景介绍到方法、结果、结论的全流程内容规划。

功能特点

1. 全自动论文解析：支持PDF或LaTeX格式论文输入，自动提取文本、图表、公式等结构化数据，无需手动复制粘贴。
2. 智能演讲规划：根据用户设定的演讲时长（如10分钟），AI自动规划幻灯片大纲，分配每页核心内容与版式（如分栏、图文混排）。
3. 多模态内容生成：不仅生成文字内容，还能解析论文中的图表、数据，并支持自动调整排版（如字号、间距）以避免“爆框”。
4. 专业排版输出：生成基于LaTeX Beamer的代码，确保公式、图表排版专业，同时提供PDF导出功能，支持后续手动微调。
5. 开源与可扩展性：平台代码完全开源，用户可自定义模板、接入AI绘图工具（如Stable Diffusion）或扩展图表生成功能。

优缺点

优点：

• 深度学术适配：针对科研场景优化，能理解论文深层结构（如方法章节、实验部分），避免机械复制摘要。
• 高自由度修改：生成LaTeX源码而非固定图片，用户可100%控制最终内容与排版。
• 反馈闭环机制：通过编译日志自动检测排版问题（如文字溢出），并迭代优化直至完美。

缺点：

• 技术门槛较高：需安装LaTeX环境及配置API密钥，对非技术用户不够友好。
• 功能仍在完善：目前仅支持单套模板，图表生成与AI绘图功能尚未完全实现。
• 依赖外部模型：需调用DeepSeek等大模型API，可能产生额外费用。

主要应用场景

1. 学术汇报与答辩：快速生成毕业答辩、项目立项或学术会议的PPT，确保逻辑严谨、重点突出。
2. 科研成果展示：将论文核心内容转化为可视化演示文稿，便于向非专业受众传达研究价值。
3. 教学与培训：教师可基于论文生成课程PPT，自动匹配教学大纲与关键知识点。
4. 跨学科协作：通过多模态输入（如化学分子式、实验数据），支持不同领域研究者高效沟通。

使用方法

1. 环境配置：安装Conda创建Python 3.12环境，安装LaTeX（如TeX Live）及项目依赖库（pip install -r requirements.txt）。
2. API配置：在.env文件中填写大模型API密钥（如DeepSeek），设置演讲时长与PDF解析方式。
3. 论文上传：将论文放入paper/pdf或paper/tex目录，运行终端命令选择文件并输入演讲时长。
4. 结果生成：AI自动完成内容规划、LaTeX代码生成与排版优化，最终输出PDF与源码至output/目录。

Paper2Any的项目地址

• Github仓库：https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any
• 在线体验：https://dcai-paper2any.nas.cpolar.cn/