Paper2Video: Cách mạng hóa việc truyền tải nghiên cứu khoa học#

🎯 Tự động hóa hoàn toàn#

Chỉ cần cung cấp:

• File LaTeX của bài báo khoa học
• Một hình ảnh chân dung (định dạng vuông)
• Một đoạn audio tham khảo (~10 giây)

Hệ thống sẽ tự động tạo ra video thuyết trình hoàn chỉnh với:

• Slides chuyên nghiệp
• Phụ đề đồng bộ
• Con trỏ di chuyển thông minh
• Giọng nói tự nhiên
• Video talking head chất lượng cao

🔧 Pipeline xử lý thông minh#

PaperTalker - agent chính của hệ thống - hoạt động qua 5 bước:

1. Slide Generation: Tạo slides từ nội dung bài báo
2. Subtitle Creation: Tạo phụ đề và kịch bản thuyết trình
3. Speech Synthesis: Chuyển đổi text thành giọng nói
4. Cursor Grounding: Tạo hiệu ứng con trỏ di chuyển
5. Talking Head Rendering: Tạo video người thuyết trình

📊 Hệ thống đánh giá chuyên biệt#

Paper2Video không chỉ tạo video mà còn cung cấp framework đánh giá chất lượng với các metrics đặc biệt:

• Meta Similarity: Đo độ tương đồng với nội dung gốc
• PresentArena: So sánh chất lượng thuyết trình
• PresentQuiz: Kiểm tra khả năng truyền tải thông tin
• IP Memory: Đánh giá khả năng ghi nhớ thông tin

Yêu cầu hệ thống#

• Python 3.10
• GPU NVIDIA A6000 (48GB) hoặc tương đương
• API keys cho GPT-4.1 hoặc Gemini 2.5-Pro

Cài đặt cơ bản#

1
# Clone repository
2
git clone https://github.com/showlab/Paper2Video.git
3
cd Paper2Video/src
4

5
# Tạo environment
6
conda create -n p2v python=3.10
7
conda activate p2v
8
pip install -r requirements.txt
9
conda install -c conda-forge tectonic
10

11
# Cài đặt Hallo2 cho talking head generation
12
git clone https://github.com/fudan-generative-vision/hallo2.git

Chạy pipeline#

1
python pipeline.py \
2
    --model_name_t gpt-4.1 \
3
    --model_name_v gpt-4.1 \
4
    --model_name_talking hallo2 \
5
    --result_dir /path/to/output \
6
    --paper_latex_root /path/to/latex_proj \
7
    --ref_img /path/to/ref_img.png \
8
    --ref_audio /path/to/ref_audio.wav \
9
    --talking_head_env /path/to/hallo2_env \
10
    --gpu_list [0,1,2,3,4,5,6,7]

Cho nhà nghiên cứu#

• Tăng tính tiếp cận: Biến bài báo phức tạp thành video dễ hiểu
• Tiết kiệm thời gian: Tự động hóa quá trình tạo presentation
• Mở rộng tầm ảnh hưởng: Tiếp cận audience rộng hơn qua video

Cho tổ chức giáo dục#

• Tạo tài liệu giảng dạy: Chuyển đổi nghiên cứu thành video giáo dục
• Hỗ trợ học tập: Giúp sinh viên hiểu nghiên cứu phức tạp
• Truyền thông khoa học: Quảng bá thành tựu nghiên cứu

Multi-Agent Framework#

Sử dụng framework CAMEL để điều phối các agent chuyên biệt:

• Content Analysis Agent
• Slide Design Agent
• Speech Generation Agent
• Video Rendering Agent

Integration thông minh#

• Hallo2 cho talking head generation
• Tree Search cho slide layout optimization
• Multi-GPU processing cho hiệu suất cao

Hạn chế hiện tại#

• Yêu cầu GPU mạnh (A6000 48GB)
• Phụ thuộc vào API của các LLM thương mại
• Chỉ hỗ trợ input LaTeX format

Roadmap phát triển#

• Hỗ trợ thêm input formats (PDF, Word)
• Tối ưu hóa cho GPU consumer
• Cải thiện chất lượng talking head
• Mở rộng ngôn ngữ hỗ trợ

🌟 Đổi mới sáng tạo#

• Giải quyết vấn đề thực tế trong học thuật
• Kết hợp nhiều công nghệ AI tiên tiến
• Tạo ra workflow hoàn toàn mới

🔓 Mã nguồn mở#

• MIT License cho phép sử dụng tự do
• Code base có cấu trúc tốt, dễ contribute
• Documentation chi tiết và rõ ràng

📚 Giá trị giáo dục#

• Minh họa cách áp dụng AI vào academic workflow
• Benchmark và metrics có thể tái sử dụng
• Framework có thể mở rộng cho domain khác