PosterMELD: 제어 가능한 디자인 다양성과 편집 가능한 인쇄 준비 출력을 위한 다중 에이전트 기반 논문-포스터 생성

초록

과학적 포스터 제작은 긴 다중 모달 논문을 읽기 쉽고 편집 가능한 캔버스로 압축한다. 기존 시스템은 완성된 출력물만 채점하여 요청 수준의 실패를 은폐하며, 직접 이미지 생성은 요소별 편집이 불가능하고 코딩 에이전트 워크플로는 비용이 높다. PosterMELD는 템플릿 조건화된 다중 에이전트 파이프라인으로, 용량 인식 슬롯이 렌더링 전에 작성을 안내하고 결정적 게이트와 비전-언어 모델(VLM) 검토가 실패를 제한된 복구로 라우팅한다. 각 수용된 요청은 편집 가능한 파워포인트(PPTX) 및 휴대용 네트워크 그래픽(PNG) 아티팩트를 내보내며, 명시적 설계 제어를 통해 동일 논문의 변형을 생성한다. 621개 논문을 대상으로 인쇄 준비율(PRR)은 기하학적, 가독성, 자산 무결성, 명백한 사실 오류 검사를 통과한 요청을 집계하며, 네이티브 편집 가능성은 별도로 보고된다. 고정된 VLM이 인쇄 준비 출력물에 조건부 장인성-조화-표현력(CHE) 점수를 부여한다. PosterMELD는 81.3%의 PRR을 달성하여 P2P의 3.4배, PosterGen의 5.2배에 해당하며, 다중 인쇄 준비 출력물을 생성하는 방법 중 가장 높은 조건부 CHE를 기록한다. 네이티브 편집 가능성과 명시적 설계 제어는 요청당 평균 USD 0.38, 즉 Codex+Skill 비용의 3.5%로 유지된다. 코드와 리소스는 https://github.com/Shannon4Science/PosterMELD에서 확인할 수 있다.

English

Scientific poster construction compresses a long multimodal paper into a readable, editable canvas. Existing systems hide request-level failures by scoring only completed outputs; direct image generation is not element-editable, while coding-agent workflows are costly. PosterMELD is a template-conditioned multi-agent pipeline: capacity-aware slots guide writing before rendering, and deterministic gates plus vision-language model (VLM) review route failures to bounded repair. Each accepted request exports editable PowerPoint (PPTX) and Portable Network Graphics (PNG) artifacts; explicit design controls yield same-paper variants. Across 621 papers, Print-Ready Rate (PRR) counts requests passing geometric, readability, asset-integrity, and obvious-factual-error checks, with native editability reported separately. A frozen VLM assigns conditional Craftsmanship-Harmony-Expressiveness (CHE) scores to print-ready outputs. PosterMELD attains 81.3% PRR, 3.4 times P2P's rate and 5.2 times PosterGen's, and the highest conditional CHE among generated methods with multiple print-ready outputs. Native editability and explicit design controls are retained at a mean cost of USD 0.38 per request, 3.5% of Codex+Skill's. Code and resources are available at https://github.com/Shannon4Science/PosterMELD.