arXiv cs.AI 发布于 09/02 12:00

ReDeck: Step-Level Render-Grounded Refinement for Document-to-Slide Generation

(翻译)ReDeck:用于文档到幻灯片生成的步骤级渲染接地优化

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Abstract page for arXiv paper 2609.00194: ReDeck: Step-Level Render-Grounded Refinement for Document-to-Slide Generation

AI 摘要

arXiv 论文介绍 ReDeck,一种面向文档到幻灯片生成的步骤级渲染接地优化框架。它将幻灯片修订分解为原子编辑动作,并在每一步后返回渲染器观测结果,实现“一次编辑一次观测”的精细反馈循环。ReDeck 采用多粒度反馈机制平衡局部修复与整体质量,并引入基准 DeckQuiz 解耦内容保真度、空间正确性和设计质量。实验表明其在多个大模型上优于现有幻灯片生成智能体。

AI 问答

ReDeck 的核心设计理念是什么?

ReDeck 将幻灯片修订分解为原子编辑动作,并在每个步骤后返回渲染器观测结果,从而实现“一次编辑、一次观测”的步骤级反馈,解决传统整体反馈时机滞后的问题。

ReDeck 如何平衡局部修复与全局质量?

它采用多粒度反馈机制:步骤级渲染反馈处理空间错误,回合级自适应评论提供语义和设计指导,提交级门控用于硬性布局验证。

论文提出了什么新基准?

论文提出了 DeckQuiz 基准,用于解耦内容保真度、空间正确性和设计质量三个维度的评估。

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