新智元報(bào)道

編輯：LRST

PresentAgent可以把論文、報(bào)告等長文檔一鍵變成帶真人語音和同步幻燈片的演示視頻，流程像人寫提綱、做PPT、錄音并合成。實(shí)驗(yàn)使用30份文檔與人工視頻對比測試，PresentAgent在內(nèi)容準(zhǔn)確、視覺清晰和觀眾理解上都接近人類水準(zhǔn)，可幫老師、商務(wù)人士省去大量做PPT和錄音的時(shí)間。

演示是一種廣泛使用且行之有效的信息傳達(dá)方式。通過結(jié)合視覺元素、結(jié)構(gòu)化的講解和口頭解釋，它能夠使信息逐步展開，從而讓不同受眾更容易理解。

盡管效果顯著，但將長篇文檔（如商業(yè)報(bào)告、技術(shù)手冊、政策簡報(bào)或?qū)W術(shù)論文）制作成高質(zhì)量演示視頻通常需要耗費(fèi)大量人工精力。

這個(gè)過程涉及內(nèi)容篩選、幻燈片設(shè)計(jì)、講稿撰寫、語音錄制，以及將所有內(nèi)容整合成一個(gè)連貫的多模態(tài)輸出。

盡管近年來AI在文檔轉(zhuǎn)幻燈片和文本轉(zhuǎn)視頻等領(lǐng)域取得進(jìn)展，但仍存在一個(gè)關(guān)鍵問題：這些方法要么只能生成靜態(tài)的視覺摘要，要么僅能輸出無結(jié)構(gòu)的通用視頻片段，難以勝任需要結(jié)構(gòu)化講述的演示任務(wù)。

為彌補(bǔ)這一空白，澳大利亞人工智能研究所、英國利物浦大學(xué)的研究人員提出了一個(gè)新任務(wù)：文檔到演示視頻生成（document-to-Presentation Video Generation），旨在自動將結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化文檔轉(zhuǎn)化為配有語音講解和同步幻燈片的視頻演示。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2507.04036

代碼鏈接：https://github.com/AIGeeksGroup/PresentAgent

該任務(wù)的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的摘要或文本轉(zhuǎn)語音系統(tǒng)，因?yàn)樗枰?strong>選擇性內(nèi)容抽象、基于布局的視覺規(guī)劃，以及視覺與語音的精確多模態(tài)對齊。

圖1：PresentAgent 概覽。該系統(tǒng)以文檔（如網(wǎng)頁）為輸入，經(jīng)過以下生成流程：（1）文檔處理、（2）結(jié)構(gòu)化幻燈片生成、（3）同步字幕創(chuàng)建，以及（4)語音合成。最終輸出為一個(gè)結(jié)合幻燈片和同步講解的演示視頻。圖中紫色高亮部分表示生成過程中的關(guān)鍵中間輸出

圖2：評估基準(zhǔn)中的文檔多樣性

與以往只關(guān)注靜態(tài)幻燈片/圖像生成或單一語音摘要的方法不同，研究人員的目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)完整集成的視頻體驗(yàn)，模擬現(xiàn)實(shí)中人類演講者的信息傳遞方式。

圖3：方法框架概覽

上圖左側(cè)給定多樣的輸入文檔（如論文、網(wǎng)站、博客、幻燈片或 PDF），PresentAgent 能生成帶講解的演示視頻，輸出為同步的幻燈片和音頻。

右側(cè)設(shè)計(jì)了Presenteval，一個(gè)雙路徑的評估框架：

（1）客觀測驗(yàn)評估（上），通過 Qwen-VL 進(jìn)行事實(shí)理解檢測；

（2）主觀打分評估（下)，借助視覺-語言模型從內(nèi)容質(zhì)量、視覺設(shè)計(jì)與語音理解等維度進(jìn)行評分。

為應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，研究人員提出了一個(gè)模塊化生成框架——PresentAgent，如圖1所示。

其流程包括：

將輸入文檔語義分塊（通過大綱規(guī)劃）；

為每個(gè)語義塊生成具有布局指導(dǎo)的幻燈片視覺內(nèi)容；

將關(guān)鍵信息重寫為口語化解說文本；

語音合成后，與幻燈片進(jìn)行時(shí)間同步，最終生成一個(gè)結(jié)構(gòu)良好、講解清晰的視頻演示。

值得一提的是，整個(gè)流程具有可控性和領(lǐng)域適應(yīng)性，適用于多種文檔類型和演示風(fēng)格。

為有效評估此類復(fù)雜多模態(tài)系統(tǒng)，研究人員整理了一個(gè)涵蓋教育、金融、政策與科研等多個(gè)領(lǐng)域的30組人工制作的文檔-演示視頻對的測試集。

同時(shí)，研究人員設(shè)計(jì)了一個(gè)雙路徑評估策略：

一方面使用固定選擇題測試內(nèi)容理解；

另一方面通過視覺語言模型打分，評估視頻的內(nèi)容質(zhì)量、視覺呈現(xiàn)與觀眾理解程度。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法生成的視頻流暢、結(jié)構(gòu)合理、信息充分，在內(nèi)容傳達(dá)和觀眾理解方面接近人類表現(xiàn)。

這表明將語言模型、視覺布局生成與多模態(tài)合成結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)可解釋、可擴(kuò)展的自動演示生成系統(tǒng)。

主要貢獻(xiàn)如下：

提出新任務(wù)：首次提出“文檔到演示視頻生成”這一新任務(wù)，旨在從各類長文本自動生成結(jié)構(gòu)化的幻燈片視頻，并配有語音解說。

設(shè)計(jì)PresentAgent系統(tǒng)：提出一個(gè)模塊化生成框架，涵蓋文檔解析、布局感知幻燈片構(gòu)建、講稿生成及音視同步，實(shí)現(xiàn)可控、可解釋的視頻生成過程。

提出Presenteval評估框架：構(gòu)建一個(gè)由視覺語言模型驅(qū)動的多維度評估機(jī)制，從內(nèi)容、視覺與理解等維度對視頻進(jìn)行提示式評分。

構(gòu)建高質(zhì)量評測數(shù)據(jù)集：制作了一個(gè)包含30對真實(shí)文檔與對應(yīng)演示視頻的數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)和消融研究顯示，PresentAgent不僅接近人類表現(xiàn)，且顯著優(yōu)于現(xiàn)有方案。

演示視頻評估基準(zhǔn)

該基準(zhǔn)不僅評估視頻的流暢性與信息準(zhǔn)確性，還支持對觀眾理解程度的評估。

借鑒Paper2Poster的方法，研究人員設(shè)計(jì)了一個(gè)測驗(yàn)式評估，即通過視覺語言模型僅根據(jù)生成視頻（幻燈片+講解）回答內(nèi)容問題，以模擬觀眾的理解水平。

研究人員還引入人工制作的視頻作為參考標(biāo)準(zhǔn)，既用于評分校準(zhǔn)，也作為性能上限對比。

如圖2所示，基準(zhǔn)涵蓋四種代表性文檔類型（學(xué)術(shù)論文、網(wǎng)頁、技術(shù)博客和幻燈片），均配有真實(shí)人工講解視頻，覆蓋教育、科研、商業(yè)報(bào)告等多種真實(shí)領(lǐng)域。

示例：客觀測驗(yàn)評估（Objective Quiz evaluation）

客觀測驗(yàn)評估中的提示樣例，每組選擇題均基于源文檔真實(shí)內(nèi)容手動設(shè)計(jì)，重點(diǎn)考查主題識別、結(jié)構(gòu)理解與核心觀點(diǎn)提取能力，用于評估生成視頻是否有效傳達(dá)原始信息。

示例：主觀評分維度（Subjective Scoring prompts）

主觀評分提示示例，其中每項(xiàng)提示關(guān)注一個(gè)特定維度，旨在指導(dǎo)視覺語言模型以“人類視角”對視頻進(jìn)行評分?？s寫說明：Narr. Coh. = 講解連貫性；Comp. Diff. = 理解難度。

研究人員采用一個(gè)「統(tǒng)一的模型驅(qū)動評估框架」來對生成的演示視頻進(jìn)行評分，所有評估均使用視覺語言模型，結(jié)合針對不同維度設(shè)計(jì)的提示進(jìn)行引導(dǎo)。

該評估框架由兩部分組成：

客觀測驗(yàn)評估：通過選擇題測量視頻傳遞信息的準(zhǔn)確性；

主觀評分評估：從內(nèi)容質(zhì)量、視覺/音頻設(shè)計(jì)與理解清晰度等維度，對視頻進(jìn) 1–5分等級評分。

這兩類指標(biāo)共同構(gòu)成了對生成視頻的全面質(zhì)量評估體系。

Doc2Present數(shù)據(jù)集介紹

為了支持文檔到演示視頻生成的評估，研究人員構(gòu)建了一個(gè)多領(lǐng)域、多文體的真實(shí)對照數(shù)據(jù)集——Doc2Present Benchmark，其中每對數(shù)據(jù)都包含一個(gè)文檔與一個(gè)配套的演示視頻。

不同于以往只關(guān)注摘要或幻燈片的基準(zhǔn)，數(shù)據(jù)包括商業(yè)報(bào)告、產(chǎn)品手冊、政策簡報(bào)、教程類文檔等，每篇文檔均配有人工制作的視頻講解。

數(shù)據(jù)來源

研究人員從公開平臺、教育資源庫和專業(yè)演示存檔中收集了30個(gè)高質(zhì)量演示視頻樣本，每個(gè)視頻都具有清晰結(jié)構(gòu)，結(jié)合了幻燈片視覺呈現(xiàn)和同步語音講解。

研究人員手動對齊每個(gè)視頻與其源文檔，并確保視頻結(jié)構(gòu)與文檔內(nèi)容一致、幻燈片視覺信息緊湊且結(jié)構(gòu)化、講解與幻燈片在時(shí)間上良好同步。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信息

文檔長度：約3000–8000字

視頻長度：1–2分鐘

幻燈片數(shù)量：5–10頁

這一設(shè)置強(qiáng)調(diào)了任務(wù)的核心挑戰(zhàn)：如何將密集、領(lǐng)域?qū)俚奈臋n內(nèi)容轉(zhuǎn)化為簡明易懂的多模態(tài)演示內(nèi)容。

Presenteval

為了評估生成的演示視頻的質(zhì)量，研究人員采用了兩種互補(bǔ)的評估策略：客觀選擇題評估（Objective Quiz evaluation）和主觀評分（Subjective Scoring），如圖3所示。

對于每個(gè)視頻，將幻燈片圖像和完整的講解文本作為統(tǒng)一輸入提供給視覺-語言模型，模擬真實(shí)觀眾的觀看體驗(yàn)。

在客觀評估中，模型需回答一組固定的事實(shí)性問題，以判斷視頻是否準(zhǔn)確傳達(dá)了原始文檔中的關(guān)鍵信息。

在主觀評分中，模型從三個(gè)維度對視頻進(jìn)行打分：講解的連貫性、視覺設(shè)計(jì)的清晰度與美觀性，以及整體的易理解程度。所有評估都不依賴真實(shí)參考，而完全依靠模型對呈現(xiàn)內(nèi)容的理解。

客觀選擇題評估

為了評估生成的視頻是否有效傳達(dá)了原始文檔的核心內(nèi)容，采用固定問題的理解評估協(xié)議。

研究人員為每個(gè)文檔手動設(shè)計(jì)五道多項(xiàng)選擇題，側(cè)重于主題識別、結(jié)構(gòu)理解和論點(diǎn)提取等方面。

如表1所示，評估時(shí)，視覺-語言模型接收包含幻燈片和音頻轉(zhuǎn)錄的完整視頻，并回答五個(gè)問題。

每題有四個(gè)選項(xiàng)，僅有一個(gè)正確答案，正確答案基于人工制作的視頻標(biāo)注，最終理解得分（范圍0-5）反映模型答對了幾題，衡量視頻傳達(dá)原始信息的能力。

主觀評分

為評估生成視頻的質(zhì)量，研究人員采用基于提示的視覺-語言模型評估方式，不同于依賴人工參考或固定指標(biāo)的方法，要求模型從觀眾視角出發(fā)，用自身推理與偏好打分。

評分關(guān)注三個(gè)方面：講解連貫性、幻燈片視覺效果以及整體理解難度。

模型觀看視頻與音頻內(nèi)容后，分別為每個(gè)維度打分（1–5分）并簡要解釋。具體評分提示見表2，針對不同模態(tài)和任務(wù)設(shè)計(jì)了不同的提示語，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)評估。

PresentAgent

圖4：PresentAgent框架概覽

該系統(tǒng)以多種類型的文檔（例如論文、網(wǎng)頁、PDF等）為輸入，遵循模塊化的生成流程：

首先進(jìn)行提綱生成；

接著檢索出最適合的幻燈片模板；

然后借助視覺-語言模型生成幻燈片和解說文稿；

將解說文稿通過TTS轉(zhuǎn)換為音頻，并合成為完整的演示視頻；

為了評估視頻質(zhì)量，設(shè)計(jì)了多個(gè)維度的提示語；

最后將提示輸入基于視覺語言模型（VLM）的評分模塊，輸出各個(gè)維度的指標(biāo)結(jié)果。

為了將長文本文檔轉(zhuǎn)化為帶口語化講解的演示視頻，設(shè)計(jì)了一個(gè)多階段的生成框架，模擬人類準(zhǔn)備幻燈片與演講內(nèi)容的流程。

該方法分為四步：語義分段、結(jié)構(gòu)化幻燈片生成、口語化講解生成、可視與音頻組合為同步視頻。

該模塊化設(shè)計(jì)支持可控性、可解釋性和多模態(tài)對齊，兼顧高質(zhì)量生成與細(xì)粒度評估。下文將分別介紹各模塊。

問題定義

傳統(tǒng)方法通常直接從文檔片段C生成幻燈片元素S，如下所示：

S={e1,e2,...,en}=f(C)

該方法則視整個(gè)文檔D為整體輸入，通過三步生成演示視頻：

基于大綱規(guī)劃生成語義段落序列{C1,...,CK}；

對每段生成幻燈片Sk與口語講稿Tk（再轉(zhuǎn)為音頻）；

合成帶時(shí)間對齊的視頻V：

V=Compose({(S1,T1),...,(SK,TK)})=g(D)

該流程不依賴固定模板，而是從高層結(jié)構(gòu)出發(fā)，自底向上生成幻燈片和講解內(nèi)容，支持多模態(tài)對齊與可控生成。

幻燈片規(guī)劃與生成

幻燈片模塊借鑒了PPTAgent的結(jié)構(gòu)化編輯范式，但目標(biāo)不同——不是輸出.pptx文件，而是為視頻合成生成視覺一致的靜態(tài)幻燈片幀。流程如下：

用輕量級語言模型解析文檔，劃分語義段；

為每段匹配合適的幻燈片類型（如：項(xiàng)目符號、圖文結(jié)合、標(biāo)題介紹等）；

使用規(guī)則和語義信息將內(nèi)容映射至HTML模板；

調(diào)用操作指令（如：replace_text, insert_image}）生成最終幻燈片；

使用python-pptx或HTML渲染器渲染為靜態(tài)圖像。

講解生成與語音合成

為使幻燈片更具吸引力，研究人員為每頁幻燈片生成講解，并將其合成為語音：

針對每個(gè)語義段落，提示語言模型生成自然、簡潔的口語化講稿；

控制長度在30–150秒之間；

使用文本轉(zhuǎn)語音（TTS）系統(tǒng)生成對應(yīng)音頻；

將音頻與幻燈片匹配，形成時(shí)間對齊的素材。

視頻合成

最后一步，將靜態(tài)幻燈片圖像與配音音頻合成為完整的視頻：

每頁幻燈片持續(xù)顯示，與其音頻同步；

可添加淡入淡出過渡；

使用ffmpeg等視頻處理工具合成視頻軌；

輸出標(biāo)準(zhǔn)格式（如.mp4），便于分享或編輯。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

研究人員設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證PresentAgent在生成高質(zhì)量講解視頻方面的有效性。重點(diǎn)不在與已有基線方法比較，而是評估系統(tǒng)在接近人類表現(xiàn)方面的能力，特別是在Presenteval評估任務(wù)中的理解能力。

評估設(shè)置

研究人員構(gòu)建了一個(gè)包含30個(gè)長文檔的測試集，每個(gè)文檔配有人類手工制作的演示視頻作為參考，涵蓋教育、產(chǎn)品說明、科研綜述與政策簡報(bào)等主題。

所有生成與人工視頻均使用Presenteval框架進(jìn)行評估。由于當(dāng)前尚無模型可完整評估超2分鐘的多模態(tài)視頻，采用分段評估策略：

客觀評估階段：使用Qwen-VL-2.5-3B回答固定的多項(xiàng)選擇題，評估內(nèi)容理解；

主觀評分階段：提取視頻與音頻片段，使用Qwen-Omni-7B針對內(nèi)容質(zhì)量、視覺/聽覺質(zhì)量和理解難度分別打分。

評分依賴維度提示語，覆蓋內(nèi)容完整性、視覺設(shè)計(jì)與語音可理解性。

實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

PresentAgent采用高度模塊化的多模態(tài)生成架構(gòu)，主要特征如下：

語言理解模塊支持GPT-4o、GPT-4o-mini、Qwen-VL-Max、Gemini-2.5 Flash/Pro、Claude-3.7-Sonnet，并通過動態(tài)路由策略選擇最優(yōu)模型；

VLM評估器使用輕量級Qwen-VL-2.5-3B-Instruct，評估布局合理性、圖表可讀性和跨模態(tài)一致性；

TTS使用MegaTTS3，支持24kHz高保真合成與節(jié)奏/情感控制；

完整流程包括：

結(jié)構(gòu)解析與重排：構(gòu)建主題–子主題樹；

逐頁生成：通過LLM生成含標(biāo)題、項(xiàng)目符號、圖像占位符和替代文本的幻燈片；

配音合成與合成輸出：支持中英文發(fā)音，最終通過ffmpeg腳本合成1080p視頻，含淡入淡出與字幕。

主實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表3：五份測試文檔的詳細(xì)評估結(jié)果

表3展示了評估結(jié)果，涵蓋了事實(shí)理解能力（測驗(yàn)準(zhǔn)確率）以及基于偏好的視頻和音頻輸出質(zhì)量評分。

在測驗(yàn)準(zhǔn)確率方面，大多數(shù)PresentAgent的變體與人工基準(zhǔn)結(jié)果（0.56）相當(dāng)甚至更優(yōu)。其中Claude-3.7-sonnet取得了最高準(zhǔn)確率0.64，表明生成內(nèi)容與源文檔之間具有較強(qiáng)的一致性。其他模型如Qwen-VL-Max和Gemini-2.5-flash得分略低（0.52），表明在事實(shí)對齊方面仍有提升空間。

在主觀質(zhì)量方面，由人類制作的演示仍在視頻和音頻整體評分上保持領(lǐng)先。然而，一些PresentAgent變體表現(xiàn)出有競爭力的性能。例如，GPT-4o-Mini在視頻內(nèi)容和視覺吸引力方面獲得了最高分（均接近或達(dá)到4.8），而Claude-3.7-sonnet則在音頻質(zhì)量方面表現(xiàn)最為平衡（均分為4.53）。

有趣的是，Gemini-2.5-flash在視覺質(zhì)量上取得了最高得分（5.0），但在理解性方面較低，這反映了美觀性與清晰度之間的權(quán)衡。這些結(jié)果突顯了模塊化生成流程的有效性，以及統(tǒng)一評估框架Presenteval在捕捉演示質(zhì)量多個(gè)維度方面的實(shí)用價(jià)值。

案例分析

圖5：自動生成視頻示例

圖5展示了一個(gè)完整的PresentAgent自動生成演示視頻示例，其中一篇技術(shù)博客被轉(zhuǎn)化為帶解說的演示。

系統(tǒng)識別出結(jié)構(gòu)性片段（如引言、技術(shù)解釋等），并為其生成了包含口語風(fēng)格字幕和同步語音的幻燈片，涵蓋了“并行化工作流”“代理系統(tǒng)架構(gòu)”等技術(shù)主題，展示了系統(tǒng)在保持技術(shù)準(zhǔn)確性的同時(shí)，以清晰、對話式方式傳達(dá)信息的能力。

研究人員合成了整合視覺幻燈片、文本解說和語音音頻的演示風(fēng)格視頻，模擬了現(xiàn)實(shí)中的多模態(tài)交流場景。目前的評估方法主要關(guān)注各模態(tài)的獨(dú)立質(zhì)量，例如視覺清晰度、文本相關(guān)性以及音頻可理解性，這些維度目前被分別對待。

然而，在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，溝通的有效性往往取決于各模態(tài)之間的語義與時(shí)間上的協(xié)同一致性。

因此，未來的研究應(yīng)超越孤立評估，邁向融合感知（fusion-aware）的理解與評估，意味著不僅要建模圖像、音頻和文本模態(tài)之間的交互與對齊，還需賦予系統(tǒng)在多模態(tài)語義聯(lián)合下的推理能力。

現(xiàn)有模型如ImageBind提供了多模態(tài)的統(tǒng)一嵌入空間，但在高層推理與語義理解能力方面仍有所不足。

一個(gè)有前景的方向是：將表示對齊（representation alignment）與多模態(tài)推理能力（multimodal reasoning）結(jié)合起來，構(gòu)建融合對齊的模態(tài)編碼器與強(qiáng)大的語言模型。

這將使系統(tǒng)具備對復(fù)雜多模態(tài)輸入的聯(lián)合感知、理解與響應(yīng)能力——例如，基于語音解說與視覺線索解釋某個(gè)視覺概念，或識別模態(tài)間的不一致性。

開發(fā)此類具有推理能力的融合感知模型，將是推動多模態(tài)理解向真實(shí)世界應(yīng)用場景邁進(jìn)的關(guān)鍵。

局限性與未來工作

該工作目前面臨兩個(gè)主要限制：

由于使用商業(yè)LLM/VLM API（如 GPT-4o 和 Gemini-2.5-Pro）存在高計(jì)算成本，評估僅限于5篇學(xué)術(shù)論文，可能未能充分代表該基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中展示的文檔多樣性；

PresentAgent當(dāng)前生成的是靜態(tài)幻燈片，尚未支持動態(tài)動畫或轉(zhuǎn)場效果，這主要受到視頻合成架構(gòu)限制以及生成速度與視覺質(zhì)量之間的權(quán)衡約束（正如 ChronoMagic-Bench中關(guān)于時(shí)間一致性的研究所指出的）。

未來的研究工作將集中在三個(gè)方向：

第一，通過引入更多種類的開源大模型作為基礎(chǔ)，包括多種架構(gòu)設(shè)計(jì)、能力范圍和微調(diào)策略，拓展至更多類別的文檔，以支持更廣泛的生成與評估任務(wù)，覆蓋教育、政策、商業(yè)等實(shí)際場景，力求實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)能力的全面評估；

第二，通過優(yōu)化視頻合成架構(gòu)，引入動態(tài)動畫能力，在保證生成效率的同時(shí)提升視覺表現(xiàn)，適配復(fù)雜的場景轉(zhuǎn)場；

第三，探索輕量級蒸餾方法與具備物理感知能力的渲染引擎，從而提升生成效率、寫實(shí)程度和對不同硬件環(huán)境的適應(yīng)性。

結(jié)論

研究人員提出了PresentAgent，一個(gè)用于將長篇文本文檔轉(zhuǎn)換為帶有語音講解的演示視頻的模塊化系統(tǒng)。通過系統(tǒng)性地處理幻燈片規(guī)劃、語音解說合成以及視音同步渲染等流程，PresentAgent 支持對多種類型文檔的可控生成與復(fù)用的多模態(tài)輸出。

為支持嚴(yán)格評估，研究人員構(gòu)建了文檔–視頻對齊的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，并提出了雙重評估策略：事實(shí)問答與基于偏好的視覺語言評分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果（包括消融實(shí)驗(yàn)與模型對比）表明，PresentAgent 能夠生成結(jié)構(gòu)清晰、表達(dá)生動且信息密集的演示內(nèi)容，整體效果接近人類水準(zhǔn)。

結(jié)果展示了融合語言模型與視覺模型在可解釋且面向觀眾的內(nèi)容生成方面的潛力，為未來在教育、商業(yè)、無障礙傳播等場景中的自動化、可控多模態(tài)生成研究奠定了基礎(chǔ)。

參考資料：

https://arxiv.org/pdf/2507.04036