PPTAgent：PPT自动生成Agent框架 原创

来看一个PPT生成思路：PPTAgent。传统的PPT生成方法通常使用端到端的文本生成范式，这种方法仅关注文本内容，忽略了布局设计和PPT结构。PPTAgent 采用了一种基于编辑的生成范式，解决处理空间关系和设计风格方面的挑战。

传统方法的每个幻灯片S可以用以下公式表示：

其中， n表示幻灯片上的元素数量，C表示由章节和图形组成的源内容。每个元素 e_i 由其类型、内容和样式属性（如边框、大小、位置等）定义。

与传统的生成方法相比，PPTAgent 采用了一种基于编辑的生成范式，该方法生成一系列修改现有幻灯片的动作。过程可以用以下公式表示：

其中，m表示生成的动作数量，每个动作 a_i 表示一行可执行的代码，R_j 是正在编辑的参考幻灯片。

方法

PPTAgent框架

在本文中，PPTAgent 是一个用于自动生成PPT的框架。采用基于编辑的工作流程，分为两个阶段：PPT分析和PPT生成。

阶段 I: PPT分析

主要目标是通过幻灯片聚类和内容schema提取，为PPT生成提供结构化和语义化的参考信息。这一阶段的结果将直接影响后续阶段的生成质量和效率。

1.幻灯片聚类
幻灯片聚类（层次聚类）是将参考PPT中的幻灯片按照其功能和内容进行分组的过程。幻灯片可以分为两大类：
聚类算法：

聚类示例

• 结构性幻灯片：这些幻灯片主要用于支持演示文稿的结构，例如开场幻灯片、过渡幻灯片和结束幻灯片。对于此类幻灯片，PPTAgent利用LLM推断每个幻灯片的功能角色，并根据这些角色进行分组。这些幻灯片通常具有明显的文本特征。
• 内容性幻灯片：这些幻灯片主要用于传达具体的信息，例如包含项目符号、图表和图像的幻灯片。对于此类幻灯片，PPTAgent采用基于图像相似性的层次聚类方法。通过计算幻灯片之间的图像相似度，将相似的幻灯片归为一组。

2. 内容Schema提取
完成幻灯片聚类后，PPTAgent进一步分析每个聚类的内容Schema，以确保编辑的目标一致性。由于现实世界中的幻灯片可能非常复杂且碎 片化，PPTAgent利用LLM的上下文感知能力提取多样化的内容Schema。PPTAgent定义了一个内容Schema提取框架，其中每个元素由其类别、模态和内容表示。基于这个框架，PPTAgent通过LLM的指令遵循（原文给出了相关prompts）和结构化输出能力，从每个幻灯片中提取内容Schema。提取过程如下：

• 类别：描述元素的类型，例如文本框、图像等。
• 模态：描述元素的呈现方式，例如纯文本、带图形的文本等。
• 内容：描述元素的具体内容，例如文本内容或图像的替代文本。

阶段 II：PPT生成

第二阶段是基于第一阶段的分析结果，生成新的PPT。这一阶段的核心是通过交互式的编辑过程，利用参考幻灯片和输入文档生成目标PPT。步骤包括：生成一个结构化的大纲，指定每个幻灯片的参考幻灯片和相关内容；使用LLMs迭代编辑参考幻灯片以生成新幻灯片；实现五个专门的API，允许LLMs编辑、删除和复制文本元素，以及编辑和移除视觉元素。

大纲生成：大纲生成是根据人类偏好，指导LLM创建一个结构化的大纲。每个条目指定参考幻灯片、相关文档部分索引以及新幻灯片的标题和描述。通过利用LLM的规划和总结能力，结合从参考PPT中提取的语义信息，生成一个连贯且吸引人的大纲，从而指导新PPT的生成过程。

幻灯片生成：幻灯片生成是在大纲的指导下，通过迭代编辑参考幻灯片来生成新幻灯片的过程。为了实现对幻灯片元素的精确操作，PPTAgent实现了五个专门的API，允许LLM编辑、删除和复制文本元素，以及编辑和删除视觉元素。此外，为了增强对幻灯片结构的理解，PPTAgent将幻灯片从其原始XML格式转换为HTML表示，这种表示形式更易于LLM解释。

实验

评价指标，现有的指标包括：

• 成功率（Success Rate, SR）
• 困惑度（Perplexity, PPL）
• Fréchet Inception Distance（FID）

PPTEval指标包括：

• 内容（Content）
• 设计（Design）
• 连贯性（Coherence）
• 平均分（Avg.）

这些指标用于评估生成的PPT在不同维度上的质量。

参考文献

PPTAgent: Generating and Evaluating Presentations Beyond Text-to-Slides，https://arxiv.org/pdf/2501.03936v1

本文转载自公众号大模型自然语言处理  作者：余俊晖

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/J4Sk1zhtR1poE8TvZJf23Q​​