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Planner（规划器）——版面布局规划。接下来，Planner 要决定哪些内容和图片上海报，以及如何摆放。它首先利用 LLM 将 Parser 输出的文本摘要和图像进行语义匹配，找出哪些图对应哪些段落内容，生成一组组（章节摘要，相关图片）对。然后，Planner 会采用一种二叉树版面布局算法：根据每个章节文本的字数多少、相关图片的尺寸等，递归地把海报页面划分为若干「板块」，为每个内容对分配一个矩形区域坐标，同时保证排版顺序符合阅读习惯，整体布局均衡美观。简单来说，Planner 相当于画好了海报的版面草图。接着在每个板块内，Planner 让 LLM 对对应的章节摘要进一步精简润色，提炼出层次清晰的要点列表（如 bullet points），这样既凸显重点又节省空间。经过 Planner 阶段，一张海报的内容规划基本成型：哪些板块放哪些文字图片、每块的大概位置和大小都确定了。
Painter–Commenter 循环（绘制器-评论员）——面板绘制与视觉优化。有了布局规划，最后一步就是把它渲染成具体海报。这里采用「画家+评论家」的 AI 双角色循环：Painter相当于美工，负责把每个板块的文字和图片转换成可执行的绘制代码（基于 python-pptx 库），生成海报板块的初始图像。然后，Commenter上场，它是一个视觉语言模型（VLM），扮演「审稿人」的角色，检查生成的板块图像并给出反馈。例如，Commenter 可能指出某个板块文字溢出框了，或版面留白太多影响观感等。值得一提的是，为了让 VLM 评论得靠谱，作者设计了「区域放大+参考提示」的策略：让 Commenter 聚焦于当前板块图像的局部细节，并提供理想版式和常见错误的参考例子，尽量减少大模型在视觉判断上的幻想偏差。收到反馈后，Painter 会根据提示修改板块代码重新渲染，Commenter 再评估，如此循环迭代，直到板块质量达标或者达到最大迭代次数为止。经过这个 Painter–Commenter 双人组的反复打磨，每个板块都被优化得清晰、美观且信息完整。最终，将所有板块拼合，一个完整的海报就新鲜出炉啦。
论文问答（PaperQuiz）：这是作者的核心设计，也是评价海报传达信息有效性的硬指标。具体做法是：让 LLM 根据论文自动生成若干选择题（包括直接细节题和深层理解题各 50%），然后用不同水平的 VLM 「读」生成的海报去回答这些题目。如果海报涵盖了论文的重要内容，VLM 答题得分就会高，反之则分数低。最终还引入长度惩罚，防止模型通过堆砌大段文字作弊。PaperQuiz 相当于模拟读者提问，考核「这张海报能把论文讲明白多少」。
首先，GPT-4o 直接生成的海报远没想象中完美。例如，让 GPT-4o 输出图像版海报的话，缩略图看着五颜六色似乎有模有样，但一放大细看，其中的文字不是乱码就是模糊不清，很多细节完全无法阅读；这是由于GPT-4o通过pixel来生成文本，因此万一出错，会导致文字内容失效，所以GPT-4o生成的文字PPL特别高。让 GPT-4o 输出 HTML 版本又怎样呢？得到的往往是一页密密麻麻的纯文本，版式更像长篇博客而非海报。
当然，目前 Paper2Poster 也有一些局限。比如，Painter-Commenter 循环还是串行逐块优化，效率上可能成为瓶颈，未来可以考虑并行加速。另外，AI 生成的海报在视觉美感和创意上与人类设计尚有差距——尤其是读者吸引力（Engagement）这一维度现在仍是短板。毕竟很多作者自己做海报时会精心挑选直观的示意图、配色和排版技巧，让观众一眼抓住重点；而 AI 模型主要靠提炼文字和现有图片，缺少「锦上添花」的点睛之笔。
总的来说，Paper2Poster 带来了一个令人兴奋的开端：学术海报这样的「小事」今后或许不再需要我们反复纠结版式和措辞，大模型已经展现出接手这些任务的潜力。当然，AI 工具终究是辅助，真正的科研妙笔仍需人类去书写。但可以预见，随着这类科研辅助系统的发展成熟，我们离「让科研更专注，让杂事交给 AI」的理想又近了一步。期待未来会有更多类似 Paper2Poster 的创新，让科研工作变得更加高效、有趣。