ArcDeck: Op Verhaal Gebaseerde Presentatiegeneratie vanuit Tekst
Narrative-Driven Paper-to-Slide Generation via ArcDeck
April 13, 2026
Auteurs: Tarik Can Ozden, Sachidanand VS, Furkan Horoz, Ozgur Kara, Junho Kim, James Matthew Rehg
cs.AI
Samenvatting
Wij introduceren ArcDeck, een multi-agent raamwerk dat het genereren van presentaties vanuit wetenschappelijke artikelen formuleert als een gestructureerde narratieve reconstructietaak. In tegenstelling tot bestaande methoden die ruwe tekst direct samenvatten tot slides, modelleert ArcDeck expliciet de logische flow van het bronartikel. Het parseert eerst de input om een discoursboom te construeren en een globaal commitment-document vast te stellen, zodat de hoogwaardige intentie behouden blijft. Deze structurele prioriteiten sturen vervolgens een iteratief multi-agent verfijningsproces, waarbij gespecialiseerde agents iteratief de presentatie-outline beoordelen en reviseren voordat de uiteindelijke visuele lay-outs en ontwerpen worden gegenereerd. Om onze aanpak te evalueren, introduceren wij ook ArcBench, een nieuw samengestelde benchmark van academische paper-slide paren. Experimentele resultaten tonen aan dat expliciete discoursmodellering, gecombineerd met rol-specifieke agentcoördinatie, de narratieve flow en logische samenhang van de gegenereerde presentaties significant verbetert.
English
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.