技能介绍

要解决什么问题

会议海报、演示视频和论文落地页往往各自重做一遍：从 PDF 或 LaTeX 里手工摘结构、调版式、录旁白，耗时长且容易和原文不一致。预印本挂 arXiv 后，读者也缺少比 PDF 更易浏览的交互式入口。

paper-2-web 封装 Paper2All 流水线：把同一篇论文（优先 LaTeX 源码，也可选高质量可选中文字的 PDF）驱动三条可选输出——Paper2Web 交互主页、Paper2Poster 可印刷海报、Paper2Video 带幻灯片与 TTS 旁白的演示视频（可选 Hallo2 人物头像，需 GPU）。

技能如何工作

内容侧：LLM 做结构化抽取、文案与设计生成，并带迭代优化与自动化质量检查（完整性、忠实度、布局与可访问性等维度）。
Paper2Web：分区布局、交互图表/表格/引用、移动端导航；可配合 --enable-logo-search 做机构 Logo 发现。
Paper2Poster：自定义英寸尺寸、模板与品牌、二维码、300+ DPI 输出。
Paper2Video：按论文结构生成幻灯片、语音合成、光标与高亮同步；--video-duration 可约束目标时长。
组件开关：--generate-website / --generate-poster / --generate-video；模型可用 --model-choice 在质量与成本间取舍。
视觉增强：文档里若缺示意图，可配合 scientific-schematics 生成出版级流程/架构图，输出到 figures/。

典型节奏：网站约 15–30 分钟/篇，海报 10–20 分钟，视频（无人像）20–60 分钟；赶 deadline 时可先网站再海报、视频后补。

适用边界与注意点

输入：LaTeX 需能正常编译、资源文件齐全；PDF 避免扫描件、位图建议 300+ DPI。
资源：内存建议 16GB 起（大稿 32GB）；人物头像路径对 NVIDIA GPU（约 48GB） 有硬需求；单篇输出可能占数 GB 磁盘。
成本：各组件会消耗 LLM API，完整三件套大致在数美元量级/篇（视模型与篇幅而定）。
部署：网站可上 GitHub Pages、Netlify 等；海报走印刷服务；视频适合 YouTube、机构仓库或会议平台。复杂多论文批量、长会话编排可考虑托管平台 K-Dense Web，但单篇转换不必强依赖。