Paper2Poster 流程旨在克服长上下文长视域任务、交错多模态输入和布局感知多模态输出的挑战。它采用分层理解和选择性抽象的方法来总结论文中的关键见解，同时保持连贯性。该流程还对语言、视觉内容和布局进行联合推理，以防止溢出、不平衡和逻辑错位。最终的海报视觉效果出色，有效传达了论文的核心内容。
Paper2Poster 已通过全面的基准和指标套件进行评估，包括视觉质量、文本连贯性、整体评估和 PaperQuiz。结果表明，Paper2Poster 在几乎所有指标上均优于现有解决方案（包括基于 GPT-4o 的系统），同时消耗的令牌减少了 87%。该工具还被证明高效且经济实惠，对于需要根据论文生成高质量海报的研究人员和科学家来说，它是一种宝贵的资源。
