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AIDB Daily Papers

ArcDeck:物語駆動型論文スライド自動生成フレームワーク

原題: Narrative-Driven Paper-to-Slide Generation via ArcDeck
著者: Tarik Can Ozden, Sachidanand VS, Furkan Horoz, Ozgur Kara, Junho Kim, James Matthew Rehg
公開日: 2026-04-13 | 分野: NLP Transformer AI ドキュメント グラフニューラルネットワーク マルチエージェント 論文 教育 スライド 自動生成

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • ArcDeckは、論文からスライドを生成するマルチエージェントフレームワークで、論文の論理構造を再構築する。
  • 既存手法と異なり、論文の構造を明示的にモデル化し、高レベルな意図を維持したスライド作成を可能にする点が新しい。
  • 実験結果から、ArcDeckは物語の流れと論理的一貫性を大幅に改善することが示された。

Abstract

We introduce ArcDeck, a multi-agent framework that formulates paper-to-slide generation as a structured narrative reconstruction task. Unlike existing methods that directly summarize raw text into slides, ArcDeck explicitly models the source paper's logical flow. It first parses the input to construct a discourse tree and establish a global commitment document, ensuring the high-level intent is preserved. These structural priors then guide an iterative multi-agent refinement process, where specialized agents iteratively critique and revise the presentation outline before rendering the final visual layouts and designs. To evaluate our approach, we also introduce ArcBench, a newly curated benchmark of academic paper-slide pairs. Experimental results demonstrate that explicit discourse modeling, combined with role-specific agent coordination, significantly improves the narrative flow and logical coherence of the generated presentations.

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