Презентация по Вашему Заказу: Автоматическое Создание Слайдов для Научных Докладов

Автор: Денис Аветисян

Новая система позволяет генерировать персонализированные слайды для научных презентаций, учитывая предпочтения пользователя и содержание исследовательской работы.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

На основе предпочтений, выведенных из примеров пар «научная статья - слайды» и визуальных шаблонов, система генерирует персонализированные слайды, дополненные речью, что открывает возможности для создания видеопрезентаций и других подобных приложений. — На основе предпочтений, выведенных из примеров пар «научная статья — слайды» и визуальных шаблонов, система генерирует персонализированные слайды, дополненные речью, что открывает возможности для создания видеопрезентаций и других подобных приложений.

Представлен фреймворк SlideTailor, использующий мультимодальное обучение и большие языковые модели для создания когерентных презентаций на основе предпочтений пользователя.

Автоматическое создание презентационных слайдов из научных статей, несмотря на свою привлекательность, часто не учитывает индивидуальные предпочтения пользователей, приводя к неоптимальным результатам. В данной работе, ‘SlideTailor: Personalized Presentation Slide Generation for Scientific Papers’, предложен новый подход к генерации слайдов, основанный на учете пользовательских предпочтений, выраженных через примеры существующих слайдов и визуальные шаблоны. Разработанный фреймворк SlideTailor использует большие языковые модели для дистилляции этих предпочтений и создания слайдов, соответствующих не только содержанию статьи, но и стилю и ожиданиям конкретного пользователя. Способно ли такое персонализированное создание презентаций значительно повысить эффективность научных коммуникаций и упростить процесс подготовки к выступлениям?

Автоматическое создание презентаций: вызовы и ограничения

Автоматическое создание убедительных презентаций из исходных документов остается сложной задачей для искусственного интеллекта. Несмотря на прогресс в области обработки естественного языка и компьютерного зрения, алгоритмам пока трудно уловить тонкости смысла и контекста, необходимые для эффективной визуализации информации. Существующие системы часто сталкиваются с проблемой определения наиболее важных тезисов, логической последовательности слайдов и оптимального сочетания текста, изображений и графиков. В результате, автоматически сгенерированные презентации нередко оказываются перегружены информацией, лишены четкой структуры и не способны увлечь аудиторию, что подчеркивает необходимость дальнейших исследований в области интеллектуального дизайна и адаптации контента.

Существующие системы автоматического создания презентаций, такие как AutoPresent, ChatGPT и PPTAgent, зачастую демонстрируют ограниченное понимание содержания исходных документов и принципов эстетики. Несмотря на способность генерировать слайды, эти инструменты нередко упускают из виду ключевые смысловые акценты, сложность аргументации и взаимосвязь между идеями. В результате, создаваемые презентации могут быть перегружены текстом, лишены визуальной привлекательности или не соответствовать предполагаемой аудитории. Отсутствие глубокого анализа и способности к творческой интерпретации приводит к созданию шаблонных и невыразительных слайдов, не способствующих эффективной передаче информации и удержанию внимания слушателей.

Автоматизированные системы создания презентаций, несмотря на прогресс в области искусственного интеллекта, зачастую испытывают трудности с учетом индивидуальных предпочтений пользователя в отношении логической структуры повествования и визуального оформления. Это приводит к формированию однообразных и лишенных выразительности слайдов, не отражающих желаемый стиль и акценты. Существующие алгоритмы, стремясь к универсальности, не всегда способны уловить тонкости, определяющие восприятие информации аудиторией, и в результате генерируют презентации, которые, хотя и содержат необходимую информацию, не способны эффективно ее донести или увлечь внимание слушателей. В итоге, пользователь вынужден вручную корректировать сгенерированный материал, сводя на нет преимущества автоматизации.

Анализ структуры контента демонстрирует, как SlideTailor автоматически извлекает и использует структуру из исходных материалов (документ и слайды) для генерации структурированных слайдов, превосходя по качеству результаты, полученные с помощью ChatGPT.

SlideTailor: Презентации, адаптированные под ваши предпочтения

SlideTailor представляет собой агентский фреймворк, предназначенный для генерации слайдов презентаций с учетом предпочтений пользователя. В отличие от традиционных систем, создающих универсальные шаблоны, SlideTailor активно учитывает индивидуальные требования к содержанию и визуальному оформлению. Фреймворк функционирует как автономный агент, способный анализировать входные данные и генерировать слайды, максимально соответствующие заданным критериям. Это достигается за счет использования моделей обработки естественного языка и компьютерного зрения для понимания и интерпретации предпочтений пользователя, что позволяет создавать персонализированные презентации.

В основе системы SlideTailor лежит возможность извлечения предпочтений по содержанию и эстетических предпочтений из различных источников. Система анализирует входные данные, включая текстовые запросы, примеры слайдов, и исторические данные о пользовательских предпочтениях, для определения наиболее релевантных тем, стиля изложения и визуального оформления. Извлечение предпочтений осуществляется посредством анализа как текстового содержания (ключевые слова, тон повествования), так и визуальных характеристик (цветовая схема, макет, используемые изображения). Эта информация затем используется для генерации слайдов, соответствующих индивидуальным требованиям пользователя, что позволяет создавать персонализированные презентации.

В основе `SlideTailor` лежит механизм неявной дистилляции предпочтений, использующий большие языковые модели (LLM) и мультимодальные модели, объединяющие зрение и язык (VLM). LLM анализируют текстовые данные, такие как запросы пользователя и существующие документы, для выявления предпочтений относительно содержания слайдов. Параллельно, VLM обрабатывают визуальные данные — изображения, примеры дизайна, — чтобы понять эстетические предпочтения пользователя. Этот совместный анализ позволяет системе извлекать скрытые намерения и требования, не требуя от пользователя явного указания всех параметров презентации, что значительно повышает эффективность и персонализацию генерируемых слайдов.

В отличие от традиционных систем создания презентаций, которые генерируют контент на основе общих шаблонов, `SlideTailor` активно изучает предпочтения пользователя и адаптирует процесс генерации слайдов под индивидуальные требования. Этот подход, основанный на непрерывном обучении, позволяет создавать персонализированные презентации, что подтверждается достигнутым общим баллом в 75.8% при оценке качества и соответствия предпочтениям пользователя. Данный показатель отражает способность системы учитывать и эффективно применять полученные данные о контентных и эстетических предпочтениях при создании слайдов.

Система SlideTailor демонстрирует возможность сохранения как общей структуры, так и детализированных предпочтений по содержанию при создании персонализированных слайдов, используя входные данные в виде научной работы и шаблона, что наглядно видно на примере сравнения с базовым решением PPTAgent.

Конструирование слайдов с учетом изученных предпочтений

Конвейер SlideTailor начинается с этапа Preference-Guided Slide Planning, на котором определяется общая структура презентации. Этот этап предполагает анализ заданных предпочтений пользователя относительно содержания и визуального оформления, что позволяет сформировать логическую последовательность слайдов и определить их основные темы. В результате планирования создается каркас презентации, определяющий количество слайдов, их взаимосвязь и предполагаемый объем информации на каждом из них. Данный этап является основополагающим для последующей автоматической генерации слайдов, поскольку обеспечивает согласованность и релевантность контента.

Механизм “Цепочка Речи” (Chain-of-Speech Mechanism) является ключевым компонентом этапа планирования структуры слайдов. Он моделирует предполагаемый устный рассказ, последовательно генерируя логические переходы между темами и обеспечивая связность содержания. Этот процесс включает в себя прогнозирование того, как информация будет представлена устно, и использование этих прогнозов для определения оптимальной последовательности слайдов. Цепочка речи не просто упорядочивает темы, но и определяет, какие детали должны быть представлены на каждом слайде, чтобы обеспечить плавный и понятный нарратив. Данный механизм использует алгоритмы обработки естественного языка для анализа и структурирования информации, что позволяет создать презентацию, которая легко воспринимается аудиторией.

Этап “Планирование шаблонов” в процессе создания слайдов предполагает выбор подходящих макетов на основе обобщенных эстетических предпочтений. Анализ предпочтений, полученных на предыдущих этапах, позволяет определить желаемые визуальные характеристики слайдов, такие как цветовая схема, типографика и расположение элементов. На основе этих данных система выбирает из доступной библиотеки шаблонов те, которые наилучшим образом соответствуют заданным критериям, обеспечивая визуальную согласованность и соответствие общему стилю презентации. Выбор шаблона осуществляется автоматически, основываясь на параметрах, полученных из анализа эстетических предпочтений пользователя или заранее заданных профилях.

Этап реализации слайдов (Slide Realization) представляет собой заключительную фазу процесса, в ходе которой выбранные шаблоны редактируются для точного соответствия заданному содержанию и эстетическим предпочтениям. Включает в себя автоматическое заполнение текстовых блоков, вставку изображений и графиков, а также корректировку форматирования, включая шрифты, цвета и расположение элементов, для достижения визуальной согласованности и соответствия заранее определенному стилю презентации. Фактически, данный этап преобразует структурированный план и выбранные шаблоны в готовые к показу слайды.

Представленные инструменты позволяют автоматически структурировать научные статьи, создавать конспекты презентаций и подбирать подходящие шаблоны для документов.

Оценка и перспективы дальнейшего развития

Проведенная оценка системы SlideTailor на наборе данных PSP продемонстрировала значительные улучшения по обоим типам метрик: основанным на предпочтениях пользователей и независимым от них. Это указывает на то, что система не только соответствует субъективным ожиданиям относительно визуальной привлекательности и логической структуры презентаций, но и демонстрирует объективно высокие результаты по показателям, измеряющим качество дизайна и информативности. Такое сочетание положительных результатов подтверждает эффективность предложенного подхода к автоматизированному созданию презентаций и свидетельствует о способности системы генерировать материалы, которые одновременно приятны для восприятия и эффективно передают информацию.

Результаты всестороннего тестирования демонстрируют значительное превосходство системы SlideTailor над всеми существующими аналогами. Общий балл, достигнутый SlideTailor, составил 75.8%, что свидетельствует о существенном улучшении качества автоматически сгенерированных презентаций. Данный показатель является результатом оптимизации алгоритмов и эффективной обработки запросов, позволяющей системе создавать более структурированные и визуально привлекательные слайды. Превосходство над другими системами подтверждает потенциал SlideTailor для автоматизации процесса разработки презентаций и повышения их эффективности.

В ходе сравнительного анализа с участием людей, система SlideTailor продемонстрировала значительное превосходство над PPTAgent, одержав победу в 81.63% случаев. Этот результат, полученный в ходе оценки качества сгенерированных презентаций людьми-экспертами, подтверждает высокую эффективность разработанного подхода к автоматическому дизайну слайдов. Преимущество SlideTailor проявляется в более привлекательном визуальном оформлении и общей структуре презентаций, что делает их более понятными и запоминающимися для аудитории. Полученные данные свидетельствуют о том, что система способна создавать презентации, которые воспринимаются людьми как более качественные и профессиональные, чем те, что генерирует PPTAgent.

Исследование продемонстрировало высокую степень соответствия между оценками, данными экспертами-людьми, и оценками, полученными с помощью многоязыковой большой модели (MLLM). Выявленная сильная корреляция Пирсона, равная 0.64, подтверждает надежность и объективность автоматизированной системы оценки качества презентаций. Данный результат свидетельствует о том, что MLLM способна эффективно и последовательно оценивать презентации таким же образом, как и квалифицированные специалисты, что открывает возможности для масштабируемого и экономически эффективного анализа и улучшения презентационных материалов.

Разработка SlideTailor на базе модели Qwen демонстрирует впечатляющую экономическую эффективность. Согласно проведенным расчетам, стоимость создания десяти слайдов с использованием данной версии системы составляет всего $0.016. Это делает автоматизированное проектирование презентаций не только более быстрым и удобным, но и значительно доступнее, открывая возможности для широкого круга пользователей и организаций, стремящихся к оптимизации расходов на создание визуального контента. Низкая стоимость обработки подчеркивает потенциал SlideTailor как практичного и масштабируемого решения для автоматизации рутинных задач в области дизайна презентаций.

Полученные результаты демонстрируют значительный потенциал системы SlideTailor для кардинального изменения подхода к автоматизированному дизайну презентаций. Система способна создавать не просто структурированные слайды, но и визуально привлекательные, эффективные инструменты для коммуникации, что подтверждается высокими оценками как автоматизированных метрик, так и экспертов-людей. Достигнутое превосходство над существующими аналогами указывает на возможность значительного повышения качества презентаций, делая их более вовлекающими и результативными для аудитории. Внедрение SlideTailor может привести к оптимизации процесса создания презентаций, снижению временных затрат и повышению общей эффективности коммуникации в различных сферах, от образования до бизнеса.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей разработанной системы для обработки документов повышенной сложности и углубленной персонализации создаваемых презентаций. Планируется усовершенствовать алгоритмы анализа текста и визуального контента, чтобы система могла эффективно извлекать ключевую информацию даже из объемных и структурированно сложных материалов. Кроме того, ведется работа над внедрением механизмов адаптации презентаций к индивидуальным предпочтениям аудитории и специфике конкретной ситуации, что позволит создавать более целенаправленные и эффективные коммуникационные материалы. Ожидается, что эти усовершенствования значительно повысят применимость системы в различных сферах, от образования и бизнеса до научных исследований и публичных выступлений.

Предложенный фреймворк генерирует слайды из текста, используя предпочтения пользователя для управления процессом.

В SlideTailor авторы предлагают систему, которая, по сути, пытается угадать, что именно докладчик хочет увидеть на слайдах. Забавное занятие, учитывая, что большинство презентаций и так собираются из обрывков мыслей и картинок, найденных в последний момент. Впрочем, как метко заметил Винтон Серф: «Интернет — это как канализация: все в ней плавает». И в данном случае, эта «канализация» — огромный массив научных статей, из которого SlideTailor пытается выудить что-то полезное. Очевидно, что система будет генерировать не идеальные слайды, но, возможно, сэкономит кому-то пару часов бессонной ночи. Главное, чтобы потом не пришлось отлаживать презентацию в прямом эфире, когда проектор решит, что пора отдохнуть.

Куда же дальше?

Представленный фреймворк, SlideTailor, безусловно, элегантен в своей попытке автоматизировать генерацию слайдов. Однако, как показывает опыт, любая абстракция умирает от продакшена. Рано или поздно, найдется исследователь, чья статья окажется слишком сложной для текущих моделей, или пользователь, чьи предпочтения слишком специфичны для существующих шаблонов. Автоматическая генерация презентаций — это, в сущности, попытка угадать мысли другого человека, и эта задача обречена на частичный провал.

Более интересным представляется не столько совершенствование алгоритмов генерации, сколько создание инструментов для более гибкой корректировки сгенерированного контента. Необходимы методы, позволяющие пользователю быстро и интуитивно переопределять отдельные аспекты презентации, не начиная всё с нуля. Ведь всё, что можно задеплоить — однажды упадёт, и презентация — не исключение.

В перспективе, возможно, стоит обратить внимание на интеграцию с системами мониторинга внимания аудитории. Адаптация презентации в реальном времени, основываясь на отслеживании интереса слушателей — задача сложная, но потенциально полезная. Но даже самый умный алгоритм не заменит умения рассказчика. И это, пожалуй, хорошо.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20292.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-30 05:24