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　　视觉质量：使用CLIP图像嵌入测量生成海报与作者设计海报之间的视觉相似度，再计算图像和文本的相关性，以确保图像属于有效整合。文本连贯性：计算文本在Llama-2-7b-hf下的标准困惑度（PPL），衡量文字流畅度。整体评估：选择一个VLM（如GPT-4o），从美学（元素质量、布局平衡、参与度）信息（清晰度、完整性、逻辑流）两个方面进行1到5分打分。PaperQuiz：这是团队专门设计的评估指标，以模拟作者和读者的交流。让代表不同专业水平（例如学生和教授）的VLMs阅读每张海报并回答测验，获得最高平均分的海报被认为在传达论文内容方面最有效。

　　解析器（Parser）：将工具和基于LLM的摘要相结合，提取关键文本和视觉内容，生成结构化摘要库（如各章要点、重要图表）规划器（Planner）：匹配文本与图表，并用二叉树布局策略将其连贯排列，通过放大（zoom-in）机制迭代生成面板。绘制器-评论器（Painter-Commenter）：绘制器将内容转为简洁的要点列表和用于渲染的可执行代码，而VLM作为评论器提供布局反馈，确保整体连贯性和避免溢出。超越GPT-4o？