Paper 2 Web

Paper2All: Pipeline de Transformação de Papers Acadêmicos

Visão Geral

Esta habilidade permite transformar artigos acadêmicos em múltiplos formatos promocionais e de apresentação usando o pipeline autônomo Paper2All. O sistema converte papers de pesquisa (LaTeX ou PDF) em três saídas principais:

1. Paper2Web: Homepages acadêmicas interativas e exploráveis com design consciente de layout
2. Paper2Video: Vídeos de apresentação profissionais com narração, slides e talking-head opcional
3. Paper2Poster: Pôsteres de conferência prontos para impressão com layouts profissionais

O pipeline usa extração de conteúdo baseada em LLM, geração de design e refinamento iterativo para criar saídas de alta qualidade adequadas para conferências, periódicos, repositórios de preprints e promoção acadêmica.

Quando Usar Esta Habilidade

Use esta habilidade quando:

• Criando materiais de conferência: Pôsteres, vídeos de apresentação e sites complementares para conferências acadêmicas
• Promovendo pesquisa: Convertendo papers publicados ou preprints em formatos web acessíveis e envolventes
• Preparando apresentações: Gerando vídeos abstratos ou vídeos de apresentação completos a partir do conteúdo do paper
• Disseminando descobertas: Criando materiais promocionais para redes sociais, sites de laboratórios ou showcases institucionais
• Aprimorando preprints: Adicionando homepages interativas a submissões no bioRxiv, arXiv ou outros repositórios de preprints
• Processamento em lote: Gerando materiais promocionais para múltiplos papers simultaneamente

Frases de ativação:

• "Converta este paper para um site"
• "Gere um pôster de conferência a partir do meu paper LaTeX"
• "Crie uma apresentação em vídeo a partir desta pesquisa"
• "Faça uma homepage interativa para meu paper"
• "Transforme meu paper em materiais promocionais"
• "Gere um pôster e vídeo para minha apresentação de conferência"

Aprimoramento Visual com Esquemas Científicos

Ao criar documentos com esta habilidade, sempre considere adicionar diagramas científicos e esquemas para aprimorar a comunicação visual.

Se seu documento ainda não contém esquemas ou diagramas:

• Use a habilidade scientific-schematics para gerar diagramas de qualidade para publicação baseados em IA
• Simplesmente descreva o diagrama desejado em linguagem natural
• Nano Banana Pro gerará, revisará e refinará automaticamente o esquema

Para novos documentos: Esquemas científicos devem ser gerados por padrão para representar visualmente conceitos-chave, fluxos de trabalho, arquiteturas ou relações descritas no texto.

Como gerar esquemas:

python scripts/generate_schematic.py "sua descrição de diagrama" -o figures/output.png

A IA gerará automaticamente:

• Imagens de qualidade para publicação com formatação apropriada
• Revisão e refinamento através de múltiplas iterações
• Garantia de acessibilidade (amigável para daltônicos, alto contraste)
• Salvamento de saídas no diretório figures/

Quando adicionar esquemas:

• Diagramas de pipeline de transformação de papers
• Diagramas de arquitetura de layout de websites
• Ilustrações de fluxo de trabalho de produção de vídeo
• Fluxogramas de processo de design de pôsteres
• Diagramas de extração de conteúdo
• Visualizações de arquitetura de sistema
• Qualquer conceito complexo que se beneficie de visualização

Para orientação detalhada sobre criação de esquemas, consulte a documentação da habilidade scientific-schematics.

Capacidades Principais

1. Paper2Web: Geração de Website Interativo

Converte papers em homepages acadêmicas interativas e layout-conscientes que vão além de simples conversão HTML.

Características Principais:

• Layouts responsivos e multi-seção adaptados ao conteúdo do paper
• Figuras interativas, tabelas e citações
• Design amigável para dispositivos móveis com navegação
• Descoberta automática de logos (com Google Search API)
• Refinamento estético e avaliação de qualidade

Melhor Para: Promoção pós-publicação, aprimoramento de preprints, websites de laboratórios, showcases de pesquisa permanentes

→ Consulte references/paper2web.md para documentação detalhada

2. Paper2Video: Geração de Vídeo de Apresentação

Gera vídeos de apresentação profissionais com slides, narração, movimentos de cursor e talking-head opcional.

Características Principais:

• Geração automatizada de slides a partir da estrutura do paper
• Síntese de voz com som natural
• Movimentos de cursor e destaques sincronizados
• Vídeo talking-head opcional usando Hallo2 (requer GPU)
• Suporte a múltiplos idiomas

Melhor Para: Vídeos abstratos, apresentações de conferência, palestras online, materiais de cursos, promoção no YouTube

→ Consulte references/paper2video.md para documentação detalhada

3. Paper2Poster: Geração de Pôster de Conferência

Cria pôsteres acadêmicos prontos para impressão com layouts e design profissionais.

Características Principais:

• Dimensões de pôster personalizadas (qualquer tamanho)
• Templates de design profissional
• Suporte a branding institucional
• Geração de código QR para links
• Saída de alta resolução (300+ DPI)

Melhor Para: Sessões de pôster de conferência, simpósios, exposições acadêmicas, conferências virtuais

→ Consulte references/paper2poster.md para documentação detalhada

Início Rápido

Pré-requisitos

1. Instale Paper2All:

   git clone https://github.com/YuhangChen1/Paper2All.git
   cd Paper2All
   conda create -n paper2all python=3.11
   conda activate paper2all
   pip install -r requirements.txt
   

2. Configure Chaves de API (crie arquivo .env):

   OPENAI_API_KEY=sua_chave_openai_aqui
   # Opcional: GOOGLE_API_KEY e GOOGLE_CSE_ID para busca de logos
   

3. Instale Dependências de Sistema:

   • LibreOffice (conversão de documentos)
   • Utilitários Poppler (processamento de PDF)
   • GPU NVIDIA com 48GB (opcional, para vídeos com talking-head)

→ Consulte references/installation.md para guia completo de instalação

Uso Básico

Gere Todos os Componentes (website + pôster + vídeo):

python pipeline_all.py \
  --input-dir "caminho/para/paper" \
  --output-dir "caminho/para/saida" \
  --model-choice 1

Gere Apenas Website:

python pipeline_all.py \
  --input-dir "caminho/para/paper" \
  --output-dir "caminho/para/saida" \
  --model-choice 1 \
  --generate-website

Gere Pôster com Tamanho Personalizado:

python pipeline_all.py \
  --input-dir "caminho/para/paper" \
  --output-dir "caminho/para/saida" \
  --model-choice 1 \
  --generate-poster \
  --poster-width-inches 60 \
  --poster-height-inches 40

Gere Vídeo (pipeline leve):

python pipeline_light.py \
  --model_name_t gpt-4.1 \
  --model_name_v gpt-4.1 \
  --result_dir "caminho/para/saida" \
  --paper_latex_root "caminho/para/paper"

→ Consulte references/usage_examples.md para exemplos de fluxo de trabalho abrangentes

Árvore de Decisão de Fluxo de Trabalho

Use esta árvore de decisão para determinar quais componentes gerar:

Você precisa de materiais promocionais para o paper?
│
├─ Precisa de presença permanente online?
│  └─→ Gere Paper2Web (website interativo)
│
├─ Precisa de materiais de conferência física?
│  ├─→ Sessão de pôster? → Gere Paper2Poster
│  └─→ Apresentação oral? → Gere Paper2Video
│
├─ Precisa de conteúdo em vídeo?
│  ├─→ Vídeo abstrato de periódico? → Gere Paper2Video (5-10 min)
│  ├─→ Palestra de conferência? → Gere Paper2Video (15-20 min)
│  └─→ Redes sociais? → Gere Paper2Video (1-3 min)
│
└─ Precisa de pacote completo?
   └─→ Gere todos os três componentes

Requisitos de Entrada

Formatos de Entrada Suportados

1. Fonte LaTeX (Recomendado):

diretorio_paper/
├── main.tex              # Arquivo principal do paper
├── sections/             # Opcional: seções separadas
├── figures/              # Todos os arquivos de figuras
├── tables/               # Arquivos de tabelas
└── bibliography.bib      # Referências

2. PDF:

• PDF de alta qualidade com fontes incorporadas
• Texto selecionável (não imagens escaneadas)
• Figuras de alta resolução (300+ DPI preferível)

Organização de Entrada

Paper Único:

input/
└── nome_paper/
    ├── main.tex (ou paper.pdf)
    ├── figures/
    └── bibliography.bib

Múltiplos Papers (processamento em lote):

input/
├── paper1/
│   └── main.tex
├── paper2/
│   └── main.tex
└── paper3/
    └── main.tex

Parâmetros Comuns

Seleção de Modelo

• --model-choice 1: GPT-4 (melhor balanço entre qualidade e custo)
• --model-choice 2: GPT-4.1 (recursos mais recentes, custo superior)
• --model_name_t gpt-3.5-turbo: Mais rápido, custo menor (qualidade aceitável)

Seleção de Componentes

• --generate-website: Ativar geração de website
• --generate-poster: Ativar geração de pôster
• --generate-video: Ativar geração de vídeo
• --enable-talking-head: Adicionar talking-head ao vídeo (requer GPU)

Personalização

• --poster-width-inches [largura]: Largura de pôster personalizada
• --poster-height-inches [altura]: Altura de pôster personalizada
• --video-duration [segundos]: Duração de vídeo desejada
• --enable-logo-search: Descoberta automática de logo institucional

Estrutura de Saída

As saídas geradas são organizadas por paper e componente:

output/
└── nome_paper/
    ├── website/
    │   ├── index.html
    │   ├── styles.css
    │   └── assets/
    ├── poster/
    │   ├── poster_final.pdf
    │   ├── poster_final.png
    │   └── poster_source/
    └── video/
        ├── final_video.mp4
        ├── slides/
        ├── audio/
        └── subtitles/

Melhores Práticas

Preparação de Entrada

1. Use LaTeX quando possível: Fornece melhor extração de conteúdo e estrutura
2. Organize arquivos corretamente: Mantenha todos os assets (figuras, tabelas, bibliografia) no diretório do paper
3. Figuras de alta qualidade: Use formatos vetoriais (PDF, SVG) ou rasters de alta resolução (300+ DPI)
4. LaTeX limpo: Remova artefatos de compilação, garanta que a fonte compile com sucesso

Estratégia de Seleção de Modelo

• GPT-4: Melhor para saídas de qualidade produção, conferências, publicações
• GPT-4.1: Use quando precisar dos recursos mais recentes ou melhor qualidade possível
• GPT-3.5-turbo: Use para rascunhos rápidos, testes ou papers simples

Prioridade de Componentes

Para prazos apertados, gere nesta ordem:

1. Website (mais rápido, mais versátil, ~15-30 min)
2. Pôster (velocidade moderada, para prazos de impressão, ~10-20 min)
3. Vídeo (mais lento, pode ser gerado depois, ~20-60 min)

Garantia de Qualidade

Antes de finalizar saídas:

1. Website: Teste em múltiplos dispositivos, verifique se todos os links funcionam, verifique qualidade das figuras
2. Pôster: Imprima página de teste, verifique legibilidade do texto a 3-6 pés de distância, verifique cores
3. Vídeo: Assista todo o vídeo, verifique sincronização de áudio, teste em diferentes dispositivos

Requisitos de Recursos

Tempo de Processamento

• Website: 15-30 minutos por paper
• Pôster: 10-20 minutos por paper
• Vídeo (sem talking-head): 20-60 minutos por paper
• Vídeo (com talking-head): 60-120 minutos por paper

Requisitos Computacionais

• CPU: Processador multi-core para processamento paralelo
• RAM: 16GB mínimo, 32GB recomendado para papers grandes
• GPU: Opcional para saídas padrão, obrigatória para talking-head (NVIDIA A6000 48GB)
• Armazenamento: 1-5GB por paper dependendo de componentes e configurações de qualidade

Custos de API (Aproximado)

• Website: R$ 2,50-10,00 por paper (GPT-4)
• Pôster: R$ 1,50-5,00 por paper (GPT-4)
• Vídeo: R$ 5,00-15,00 por paper (GPT-4)
• Pacote completo: R$ 10,00-30,00 por paper (GPT-4)

Resolução de Problemas

Problemas Comuns

Erros de análise LaTeX:

• Garanta que a fonte LaTeX compile com sucesso: pdflatex main.tex
• Verifique se todos os arquivos referenciados estão presentes
• Confirme que nenhum pacote personalizado impede a análise

Qualidade de figura baixa:

• Use formatos vetoriais (PDF, SVG, EPS) em vez de rasters
• Garanta que imagens raster sejam 300+ DPI
• Verifique se as figuras renderizam corretamente no PDF compilado

Falhas na geração de vídeo:

• Verifique espaço em disco suficiente (5GB+ recomendado)
• Verifique se todas as dependências foram instaladas (LibreOffice, Poppler)
• Revise logs de erro no diretório de saída

Problemas de layout de pôster:

• Verifique se as dimensões do pôster são razoáveis (intervalo 24"-72")
• Verifique comprimento de conteúdo (papers muito longos podem precisar de curadoria manual)
• Garanta que figuras têm resolução apropriada para tamanho do pôster

Erros de API:

• Verifique chaves de API no arquivo .env
• Verifique saldo de crédito de API
• Garanta que não há limitação de taxa (aguarde e tente novamente)

Recursos Específicos de Plataforma

Otimização para Redes Sociais

O sistema detecta automaticamente plataformas de destino:

Twitter/X (inglês, nomes de pasta numéricos):

mkdir -p input/001_twitter/
# Gera conteúdo promocional em inglês

Xiaohongshu/小红书 (chinês, nomes de pasta alfanuméricos):

mkdir -p input/xhs_paper/
# Gera conteúdo promocional em chinês

Formatação Específica de Conferência

Especifique requisitos de conferência:

• Tamanhos de pôster padrão (4'×3', 5'×4', A0, A1)
• Limites de duração de vídeo abstrato (geralmente 3-5 minutos)
• Requisitos de branding institucional
• Preferências de esquema de cores

Integração e Implantação

Implantação de Website

Implante websites gerados em:

• GitHub Pages: Hospedagem gratuita com domínio personalizado
• Hospedagem acadêmica: Servidores web universitários
• Servidores pessoais: AWS, DigitalOcean, etc.
• Netlify/Vercel: Hospedagem moderna com CI/CD

Impressão de Pôster

Arquivos prontos para impressão funcionam com:

• Serviços profissionais de impressão de pôsteres
• Gráficas universitárias
• Serviços online (ex: Spoonflower, VistaPrint)
• Impressoras de grande formato (se disponível)

Distribuição de Vídeo

Compartilhe vídeos em:

• YouTube: Público ou não listado para alcance máximo
• Repositórios institucionais: Plataformas de vídeo universitários
• Plataformas de conferência: Sistemas de conferência virtual
• Redes sociais: Twitter, LinkedIn, ResearchGate

Uso Avançado

Processamento em Lote

Processe múltiplos papers eficientemente:

# Organize papers em diretório em lote
for paper in paper1 paper2 paper3; do
    python pipeline_all.py \
      --input-dir input/$paper \
      --output-dir output/$paper \
      --model-choice 1 &
done
wait

Branding Personalizado

Aplique branding de instituição ou laboratório:

• Forneça arquivos de logo no diretório do paper
• Especifique esquemas de cores na configuração
• Use templates personalizados (avançado)
• Corresponda aos requisitos de tema de conferência

Suporte a Múltiplos Idiomas

Gere conteúdo em diferentes idiomas:

• Especifique idioma de destino na configuração
• O sistema traduz conteúdo apropriadamente
• Seleciona voz apropriada para narração de vídeo
• Adapta convenções de design à cultura

Referências e Recursos

Esta habilidade inclui documentação de referência abrangente:

• references/installation.md: Guia completo de instalação e configuração
• references/paper2web.md: Documentação detalhada de Paper2Web com todos os recursos
• references/paper2video.md: Guia abrangente de Paper2Video incluindo configuração de talking-head
• references/paper2poster.md: Documentação completa de Paper2Poster com templates de design
• references/usage_examples.md: Exemplos do mundo real e padrões de fluxo de trabalho

Recursos Externos:

• Repositório GitHub: https://github.com/YuhangChen1/Paper2All
• Dataset Curado: Disponível no Hugging Face (13 categorias de pesquisa)
• Suite de Benchmark: Websites de referência e métricas de avaliação

Avaliação e Métricas de Qualidade

O sistema Paper2All inclui avaliação de qualidade integrada:

Qualidade de Conteúdo

• Completude: Cobertura de conteúdo do paper
• Precisão: Representação fiel dos achados
• Clareza: Acessibilidade e compreensibilidade
• Informativeness: Destaque de informações-chave

Qualidade de Design

• Estética: Apelo visual e profissionalismo
• Layout: Equilíbrio, hierarquia e organização
• Legibilidade: Legibilidade de texto e clareza de figuras
• Consistência: Estilo uniforme e branding

Qualidade Técnica

• Performance: Tempos de carregamento, responsividade
• Compatibilidade: Suporte entre navegadores e dispositivos
• Acessibilidade: Conformidade WCAG, suporte para leitor de tela
• Padrões: HTML/CSS válido, PDFs prontos para impressão

Todas as saídas passam por verificações de qualidade automatizadas antes de completar a geração.