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PPT作为一种常见的展示工具，其制作往往需要耗费大量时间和精力。然而，随着人工智能技术的发展，尤其是大模型的出现，这一状况有望得到改善。PPTAGENT，一个基于大模型的PPT生成工具，正在改变这一局面。
https://arxiv.org/abs/2501.03936
https://github.com/icip-cas/PPTAgent
PPTAGENT的生成方法独具匠心，它采用了两阶段的编辑式方法，这一方法灵感来源于人类制作PPT的流程。在第一阶段，PPTAGENT会对参考PPT进行深入分析。它通过幻灯片聚类（见图2），将PPT中的幻灯片分为结构幻灯片（如开场幻灯片）和内容幻灯片（如带项目符号的幻灯片）。这种分类有助于后续更精准地选择参考幻灯片。例如，开场幻灯片通常用于介绍主题，而内容幻灯片则用于展示具体信息。通过聚类，PPTAGENT能够更好地理解每种幻灯片的用途和布局特点。接着，它会进一步提取每种幻灯片的内容架构，明确幻灯片中各个元素的类别、描述和内容。例如，一个幻灯片可能包含标题、日期和主要图像等元素，每个元素都有其特定的作用和内容描述。
在第二阶段，PPTAGENT开始生成新的PPT。它首先根据输入文档的内容生成一个大纲，明确每张新幻灯片的参考幻灯片和相关文档内容。然后，通过一系列编辑API，PPTAGENT对参考幻灯片进行逐步编辑，以创建目标幻灯片。这些API支持对幻灯片元素的编辑、删除和复制操作。为了简化编辑过程，PPTAGENT将参考幻灯片渲染为HTML格式，这种格式更加直观，便于大模型进行精确的内容修改。此外，PPTAGENT还引入了自我修正机制，当编辑动作失败时，它能够根据执行反馈调整动作，确保生成过程的稳健性。
PPTAGENT的另一个重要特点是其评估框架PPTEVAL。现有的PPT生成方法大多缺乏全面的评估体系，而PPTEVAL从内容、设计和连贯性三个维度对生成的PPT进行评估。内容维度关注文本的清晰度和图像的相关性；设计维度则侧重于颜色搭配、布局和视觉元素的使用；连贯性维度则评估整个PPT的逻辑结构和背景信息的完整性。通过这种多维度的评估，PPTEVAL能够更全面地衡量PPT的质量。
在实验中，PPTAGENT的表现令人瞩目。它在成功率、文本流畅度、内容相似度和特征相似度等多个指标上都优于现有的基线方法。特别是在PPTEVAL的评估中，PPTAGENT在内容、设计和连贯性三个维度上都取得了显著的高分，这表明它能够生成高质量、视觉吸引力强且结构连贯的PPT。例如，图3展示了PPTEVAL如何从内容、设计和连贯性三个维度对PPT进行评估，其中内容维度评估文本的影响力和图像的相关性，设计维度评估颜色搭配和布局的合理性，连贯性维度则评估整个PPT的逻辑结构和背景信息的完整性。