VideoAgent: Personalized Synthesis of Scientific Videos
作者: Xiao Liang, Bangxin Li, Zixuan Chen, Hanyue Zheng, Zhi Ma, Di Wang, Cong Tian, Quan Wang
分类: cs.AI
发布日期: 2025-09-14
💡 一句话要点
提出VideoAgent，通过多智能体框架个性化生成科学视频
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 科学视频生成 多智能体系统 个性化定制 多模态内容 知识传播
📋 核心要点
- 现有科学视频生成方法缺乏个性化动态编排和多模态内容同步机制，难以有效传播知识。
- VideoAgent通过多智能体框架，解析论文为资源库，根据用户需求编排叙事流程，合成个性化科学视频。
- 实验表明，VideoAgent显著优于现有商业服务，并在科学传播质量上接近人类水平。
📝 摘要（中文）
本文提出VideoAgent，一个新颖的多智能体框架，旨在通过对话界面合成个性化的科学视频，从而有效传播知识。现有文档自动化工作主要集中于海报和幻灯片等静态媒体，缺乏个性化的动态编排和多模态内容同步机制。VideoAgent将源论文解析为细粒度的资源库，并根据用户需求编排叙事流程，合成静态幻灯片和动态动画来解释复杂概念。此外，本文提出了SciVidEval，这是第一个全面的科学视频评估套件，它结合了多模态内容质量和同步的自动指标，以及基于视频测验的人工评估，以衡量知识转移。大量实验表明，该方法显著优于现有的商业科学视频生成服务，并在科学传播中接近人类水平的质量。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决科学视频自动生成的问题，特别是针对现有方法缺乏个性化定制和动态内容编排的不足。现有方法主要集中于静态媒体，无法有效地将复杂的科学概念以引人入胜和易于理解的方式呈现出来，阻碍了知识的有效传播。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多智能体框架，该框架能够理解科学论文的内容，并根据用户的特定需求，自动生成个性化的科学视频。通过将论文分解为细粒度的资源，并利用智能体之间的协作，实现静态幻灯片和动态动画的有机结合，从而更有效地解释复杂的科学概念。
技术框架：VideoAgent框架包含以下主要模块：1) 论文解析模块，将源论文解析为细粒度的资源库；2) 叙事流程编排模块，根据用户需求，确定视频的叙事结构和内容；3) 内容合成模块，将静态幻灯片和动态动画进行合成，生成最终的视频；4) 对话界面，允许用户与系统进行交互，定制视频内容和风格。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个多智能体框架，该框架能够实现科学视频的个性化生成。与现有方法相比，VideoAgent能够更好地理解用户的需求，并根据这些需求生成定制化的视频内容。此外，论文还提出了SciVidEval，这是一个全面的科学视频评估套件，可以用于评估视频的质量和知识转移效果。
关键设计：VideoAgent框架中的智能体之间通过消息传递进行协作，每个智能体负责不同的任务，例如内容提取、动画生成和叙事编排。论文还设计了一系列损失函数，用于优化视频的质量和知识转移效果。SciVidEval评估套件包含自动指标（如多模态内容质量和同步性）和人工评估（基于视频测验），以全面衡量视频的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VideoAgent在科学视频生成方面显著优于现有的商业服务。通过SciVidEval评估，VideoAgent在多项指标上都取得了优异的成绩，并在知识转移方面接近人类水平。例如，VideoAgent生成的视频在视频测验中的得分明显高于其他方法，表明其能够更有效地帮助用户理解科学概念。
🎯 应用场景
VideoAgent具有广泛的应用前景，可用于在线教育、科研成果展示、学术会议报告等领域。通过个性化生成科学视频，可以帮助学生更好地理解复杂的科学概念，促进科研成果的传播，提高学术交流的效率。未来，该技术有望应用于更广泛的知识传播领域，例如新闻报道、产品介绍等。
📄 摘要（原文）
Automating the generation of scientific videos is a crucial yet challenging task for effective knowledge dissemination. However, existing works on document automation primarily focus on static media such as posters and slides, lacking mechanisms for personalized dynamic orchestration and multimodal content synchronization. To address these challenges, we introduce VideoAgent, a novel multi-agent framework that synthesizes personalized scientific videos through a conversational interface. VideoAgent parses a source paper into a fine-grained asset library and, guided by user requirements, orchestrates a narrative flow that synthesizes both static slides and dynamic animations to explain complex concepts. To enable rigorous evaluation, we also propose SciVidEval, the first comprehensive suite for this task, which combines automated metrics for multimodal content quality and synchronization with a Video-Quiz-based human evaluation to measure knowledge transfer. Extensive experiments demonstrate that our method significantly outperforms existing commercial scientific video generation services and approaches human-level quality in scientific communication.