SLIDEFORGE是一个面向可控幻灯片编辑的智能体框架,由Haozhen Zheng等人提出,发表于EMNLP 2026。该研究指出,现有AI智能体虽能理解幻灯片内容,但在编辑时往往破坏布局、栅格化可编辑内容或割裂视觉单元。为此,SLIDEFORGE构建了“Deck State Graph”,将视觉分解、原生pptx对象结构与感知组织相链接,在保留人类可识别组件的同时维持细粒度的可编辑结构,并通过幻灯片原生操作与渲染状态验证实现主题保持的重建。研究还提出了一套评估范式,从组件恢复、保留度、风格一致性、视觉质量及原生可编辑性等维度衡量可控变换效果。实验表明,SLIDEFORGE在各项指标上均优于直接提示、基于截图的智能体及通用代码智能体等基线方法。
| SLIDEFORGE | 一个用于可控幻灯片编辑的LLM代理框架,通过构建可执行的幻灯片状态图来实现精确编辑。 |
| Deck State Graph | 甲板状态图,一种将视觉分解、原生pptx对象结构和感知组织相链接的可执行幻灯片状态表示。 |
| 原生可编辑性 | 指编辑后的幻灯片文件保持原始格式和对象结构,允许用户直接在PowerPoint等软件中进一步编辑。 |
| 感知组织 | 指人类视觉上对幻灯片中元素的自然分组和排列方式,如将相关元素视为一个整体。 |
| 渲染状态验证 | 通过实际渲染幻灯片来检查编辑结果是否符合预期,确保视觉质量和布局正确性。 |
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