PosterGenius项目实训（创新实训）-1

PosterGenius是一款基于 Janus（多模态内容理解模型）和 DeepSeek（生成式设计大模型）的端到端学术海报生成系统，致力于解决科研人员在论文展示中的设计痛点。系统通过全自动化流程，将论文PDF直接转化为高质量学术海报，支持用户自定义风格模板，实现从内容理解、信息提取、视觉设计到排版优化的全链路智能化生成，为科研人员节省90%以上的设计时间。基于以上需求，初步确定项目前端使用，后端

正在努力zhong

808人浏览 · 2025-03-31 21:25:18

正在努力zhong · 2025-03-31 21:25:18 发布

PosterGenius项目实训（创新实训）-1

一. 项目介绍

1.智能内容提取与摘要生成：

论文解析：基于Janus模型解析PDF中的文本、公式、图表及参考文献，自动识别论文核心贡献、方法框架和关键数据。
动态摘要：生成可编辑的模块化摘要（如背景、方法、结果、结论），支持用户手动调整信息密度。

2.自适应视觉设计

风格迁移：提供10+预设风格模板（如Nature简约风、生物医学可视化），支持用户上传参考图进行风格迁移。
智能排版：根据内容优先级自动分配布局空间，结合DeepSeek模型的审美评估模块优化字体、配色和图表位置。

3.多模态交互编辑

拖拽式调整：允许用户对生成的海报进行二次编辑（如调整模块位置、修改配色方案）。
实时预览：支持导出PDF、PNG文件。

基于以上需求，初步确定项目前端使用TypeScript + React，后端使用python+FastAPI实现，笔者负责前后端框架的搭建，这也是第一次接触这两钟框架，所以下面介绍一下React以及FastAPI

二. TypeScript + React

1. TypeScript是什么？

定位：微软开发的 JavaScript 超集（在 JS 基础上扩展）。
核心能力：通过静态类型检查，为变量、函数、对象等添加明确的类型约束。

let age: number = 25;  // 定义数字类型变量
function greet(name: string): string {  // 输入输出均为字符串
  return `Hello, ${name}!`;
}

特点：写代码时即可发现类型错误，代码更健壮，适合大型项目协作。

2. React 是什么？

定位：Meta（原 Facebook）开源的前端 UI 开发库。
核心能力：基于组件化思想，通过声明式语法构建用户界面。

// 定义一个按钮组件
const Button = ({ text }: { text: string }) => {
  return <button>{text}</button>;
};

特点：虚拟 DOM 提升渲染效率，单向数据流简化状态管理。

3. TS + React 组合是什么？

本质：用 TypeScript 编写 React 组件，实现类型安全的 UI 开发。
典型代码（TSX 文件）：

interface UserCardProps {  // 定义组件属性的类型
  name: string;
  age: number;
  avatarUrl?: string;      // 可选属性
}

const UserCard: React.FC<UserCardProps> = ({ name, age, avatarUrl }) => {
  return (
    <div>
      {avatarUrl && <img src={avatarUrl} />}
      <h2>{name}</h2>
      <p>Age: {age}</p>
    </div>
  );
};

总而言之就是，TypeScript + React = 为 JavaScript 添加类型系统 + 组件化 UI 开发，兼顾代码可靠性和开发效率。

以上是对TypeScript + React的简要介绍，详细介绍可见新手入门 React .tsx 项目：从零到实战_react tsx-CSDN博客

三. FastAPI

1. 技术定位

本质：基于 Python 的现代化 Web 框架，专为构建高性能 API 设计。
核心目标：简化开发流程，同时提供企业级性能和强类型安全。

2. 核心功能

1）异步支持（ASGI）

原生支持 async/await，轻松处理高并发请求（如同时处理数千个 API 调用）。
示例：异步数据库查询

@app.get("/user/{id}")  
async def get_user(id: int):  
    user = await database.fetch_one("SELECT * FROM users WHERE id = :id", {"id": id})  
    return user

2）自动交互文档

内置 Swagger UI 和 ReDoc，根据代码自动生成 API 文档，无需手动编写。
访问 /docs 即可查看和测试所有接口。

3）数据验证与序列化

基于 Pydantic 模型，自动校验请求参数和响应数据格式。

from pydantic import BaseModel  
class Item(BaseModel):  
    name: str  
    price: float  
    tax: float = 10.0  # 默认值  

@app.post("/items/")  
def create_item(item: Item):  # 请求体会自动校验为 Item 类型  
    return {"total_price": item.price + item.tax}

4）依赖注入系统

通过依赖声明管理共享逻辑（如数据库连接、权限验证），避免代码冗余。

3. 技术架构

# 典型项目结构  
- `main.py`           # 入口文件（定义路由和核心逻辑）  
- `models.py`         # Pydantic 数据模型  
- `database.py`       # 数据库连接（SQLAlchemy/asyncpg等）  
- `dependencies.py`   # 依赖注入函数  
- `routers/`          # 子路由模块（拆分业务逻辑）