美团 LongCat 发布 RAP 数据集:25K 论文-海报对,海报生成变视觉编码任务
meituan · hf · 2026-10-19
美团 LongCat 联合清华、港大、华盛顿大学发布 RAP,一个面向「论文转学术海报」的大规模数据集与基准。
关键信息:
- 包含 25K+ 人工精制海报的「论文-海报-声明式标记」三元组,来源覆盖 NeurIPS(44.3%)、ICLR(33.4%)、ICML(22.3%) 等顶会,时间跨度 2022-2026
- 将海报生成建模为「视觉编码」任务:先生成带布局、OCR、图片资产与设计描述的结构化标记,再经约束重建渲染成海报
- 提供检索增强生成(模板池+资产替换+HTML 渲染)与指令条件化 VLM 两种方案,并提供即插即用的数据应用
数据、模型、Demo 均已开源,是该方向目前规模最大的公开基准。
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