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Planner（规划器）——版面布局规划。接下来，Planner 要决定哪些内容和图片上海报，以及如何摆放。它首先利用 LLM 将 Parser 输出的文本摘要和图像进行语义匹配，找出哪些图对应哪些段落内容，生成一组组（章节摘要，相关图片）对。然后，Planner 会采用一种二叉树版面布局算法：根据每个章节文本的字数多少、相关图片的尺寸等，递归地把海报页面划分为若干「板块」，为每个内容对分配一个矩形区域坐标，同时保证排版顺序符合阅读习惯，整体布局均衡美观。简单来说，Planner 相当于画好了海报的版面草图。接着在每个板块内，Planner 让 LLM 对对应的章节摘要进一步精简润色，提炼出层次清晰的要点列表（如 bullet points），这样既凸显重点又节省空间。经过 Planner 阶段，一张海报的内容规划基本成型：哪些板块放哪些文字图片、每块的大概位置和大小都确定了。
Painter–Commenter 循环（绘制器-评论员）——面板绘制与视觉优化。有了布局规划，最后一步就是把它渲染成具体海报。这里采用「画家+评论家」的 AI 双角色循环：Painter相当于美工，负责把每个板块的文字和图片转换成可执行的绘制代码（基于 python-pptx 库），生成海报板块的初始图像。然后，Commenter上场，它是一个视觉语言模型（VLM），扮演「审稿人」的角色，检查生成的板块图像并给出反馈。例如，Commenter 可能指出某个板块文字溢出框了，或版面留白太多影响观感等。值得一提的是，为了让 VLM 评论得靠谱，作者设计了「区域放大+参考提示」的策略：让 Commenter 聚焦于当前板块图像的局部细节，并提供理想版式和常见错误的参考例子，尽量减少大模型在视觉判断上的幻想偏差。收到反馈后，Painter 会根据提示修改板块代码重新渲染，Commenter 再评估，如此循环迭代，直到板块质量达标或者达到最大迭代次数为止。经过这个 Painter–Commenter 双人组的反复打磨，每个板块都被优化得清晰、美观且信息完整。最终，将所有板块拼合，一个完整的海报就新鲜出炉啦。
