SciPostGen：连接科学论文与海报布局的桥梁
计算机视觉与模式识别
2026-04-09 v2 信息检索
摘要
随着科学论文数量的持续增长，有迫切需要能够有效传达研究发现的方法，这些方法中海报作为呈现论文内容的关键媒介。海报布局决定了研究的传达与理解效果，凸显了其日益重要性。特别是，仍在理解论文如何对应呈现它们的布局之间存在差距，这需要大规模的配对标注数据集。为此，我们引入 SciPostGen，一个用于理解和生成科学论文海报布局的大规模数据集。我们基于 SciPostGen 的分析表明，论文结构与海报中布局元素的数量相关。基于此洞见，我们探索了检索增强的海报布局生成框架，该框架检索与给定论文一致的布局，并用作布局生成的指导。我们在两种条件下进行了实验：有无海报创作者通常指定的布局约束。结果表明，检索器估计的布局与论文结构一致，我们的框架生成的布局也满足给定约束。该数据集和代码已公开于 https://omron-sinicx.github.io/paper2layout/。
引用
@article{arxiv.2511.22490,
title = {SciPostGen: Bridging the Gap between Scientific Papers and Poster Layouts},
author = {Shun Inadumi and Shohei Tanaka and Tosho Hirasawa and Atsushi Hashimoto and Koichiro Yoshino and Yoshitaka Ushiku},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.22490},
year = {2026}
}
备注
CVPR2026 Findings