手動創(chuàng)建幻燈片既費時又費力，如何從參考圖像自動生成可編輯的幻燈片？

現(xiàn)有的問題：如Autopresent的方法，通過構(gòu)建大批量的SFT數(shù)據(jù)生成ppt代碼來生成ppt。然而，自然語言描述難以準(zhǔn)確描述幻燈片的視覺設(shè)計，LLMs在處理復(fù)雜PPT時存在局限性，特別是包含多樣元素類型和高元素密度的情況；LLMs對python-pptx庫的理解不足，導(dǎo)致生成的代碼可能存在語法錯誤或不可執(zhí)行。

SlideCoder提出一個基于RAG的思想-布局感知的檢索增強框架，用于從參考圖像生成可編輯的PPT。

方法

如下圖，SlideCoder框架的目標(biāo)是從參考圖像生成可執(zhí)行的Python幻燈片代碼。由三個核心模塊組成：基于顏色梯度的圖像分割算法（CGSeg）、層次化檢索增強代碼生成模塊（H-RAG）以及布局感知提示機制。

SlideCoder框架

1、基于顏色梯度的圖像分割算法（CGSeg）

CGSeg是一種遞歸的顏色梯度分割算法，用于將幻燈片設(shè)計圖像分解為語義上有意義的區(qū)域。該算法通過計算圖像的顏色梯度來識別和分割不同的區(qū)域，從而減少多模態(tài)大模型在理解復(fù)雜幻燈片設(shè)計時的難度。步驟如下：

• 圖像分割：將輸入圖像劃分為網(wǎng)格，并計算每個塊的Sobel梯度幅度。
• 激活塊標(biāo)記：根據(jù)梯度幅度與閾值的比較，標(biāo)記出激活的塊。
• 區(qū)域填充：對二值激活掩碼進行洪水填充操作，識別出連接的區(qū)域。
• 遞歸分割：對每個子圖像進行遞歸分割，以適應(yīng)不同區(qū)域的視覺復(fù)雜度。

2、層次化檢索增強代碼生成模塊（H-RAG）

H-RAG模塊基于RAG的思想，提升多模態(tài)大模型對python-pptx庫的理解和代碼生成能力。通過兩個知識庫的層次化結(jié)構(gòu)，分別為描述器和編碼器提供支持，確保生成的代碼在結(jié)構(gòu)和語法上的準(zhǔn)確性。

兩個主要知識庫

• 形狀類型知識庫（Shape Type Knowledge Base, TS-KB）：該知識庫包含了python-pptx文檔中定義的各種形狀類型的描述。這些描述用于指導(dǎo)描述器生成標(biāo)準(zhǔn)化的形狀描述，確保生成的描述與python-pptx的術(shù)語一致。例如，描述器在生成描述時會使用TS-KB中的術(shù)語，如“autoshape”或“textbox”，以確保描述的準(zhǔn)確性和一致性。示例如下：
• 操作函數(shù)知識庫（Operation Function Knowledge Base, OF-KB）：該知識庫包含了python-pptx庫中各種函數(shù)的完整語法規(guī)范，包括參數(shù)、返回值和使用示例等。編碼器利用OF-KB中的信息生成精確的代碼片段，確保生成的代碼在語法上是正確的，并且符合python-pptx庫的使用規(guī)范。例如，編碼器在生成代碼時會參考OF-KB中的函數(shù)參數(shù)和返回值信息，以確保生成的代碼能夠正確調(diào)用python-pptx庫的函數(shù)。示例如下：

知識庫的構(gòu)建與嵌入

使用了BGE M3-Embedding模型對知識庫中的條目進行嵌入，并構(gòu)建了一個基于向量的檢索數(shù)據(jù)庫。

檢索與生成過程

由三個agent組成：描述器（Describer）、編碼器（Coder）和組裝器（Assembler）。

• 描述器生成全局和塊描述：描述器首先根據(jù)輸入的圖像和分割結(jié)果生成全局的設(shè)計描述以及每個分割塊的詳細描述。在生成描述的過程中，描述器會從TS-KB中檢索相關(guān)的形狀類型信息，以確保描述的標(biāo)準(zhǔn)化和準(zhǔn)確性。
• 編碼器生成代碼片段：編碼器根據(jù)描述器生成的塊描述，從OF-KB中檢索相關(guān)的函數(shù)語法信息，生成相應(yīng)的代碼片段。這些代碼片段是基于檢索到的函數(shù)語法規(guī)范生成的，確保了代碼的語法正確性和功能性。
• 組裝器生成完整代碼：組裝器將編碼器生成的代碼片段與布局信息結(jié)合，從OF-KB中檢索完整的語法模式，生成最終的幻燈片代碼。組裝器在生成代碼時會參考OF-KB中的語法模式，以確保生成的代碼在結(jié)構(gòu)上是正確的，并且能夠正確地布局幻燈片元素。

3、布局感知提示

布局感知提示機制通過在提示中注入布局位置信息，確保生成的代碼在空間上與參考圖像一致。該機制還從知識庫中檢索語法模式，以避免語法錯誤和代碼沖突。提示詞如下：

實驗與結(jié)論

SlideCoder在所有難度等級上的總體得分均優(yōu)于現(xiàn)有基線。

示例對比

消融實驗結(jié)論：在移除每個組件后，執(zhí)行率和總分均表現(xiàn)出不同程度的下降，這證明了每個組件對整體框架的貢獻。

參考文獻：SlideCoder: Layout-aware RAG-enhanced Hierarchical Slide Generation from Design，https://arxiv.org/pdf/2506.07964v1repo：https://github.com/vinsontang1/SlideCoder（代碼暫未開源）

本文轉(zhuǎn)載自??大模型自然語言處理??   作者：余俊暉