三条技术路线，三种取舍
路线一：用图像生成模型直接出图。 代表技术是Nano Banana Pro/Nano Banana 2。原理是让模型直接生成PPT页面的图片，优点是视觉上限极高——复杂图形、高信息密度、大厂风格的PPT都能生成；缺点也明显：偶尔写错汉字，生成的是图片而非可编辑文件。不过这个缺点正在被解决，下一代模型预计会支持直接修改图片内容。
基于这条路线的产品已经形成了一个小生态：
- NotebookLM：Google官方产品，Gemini Pro用户基本免费用。风格统一是它的强项，但只能生成极简风格，图片分辨率仅2K，汉字错误率偏高，还带水印。
- 第三方Banana API产品（如Youmind等）：分辨率可达4K，汉字准确度更高，但成本也高——Banana官方API价格不低，一张4K图至少1元人民币。
- 开源方案Banana Slides：包含了从生成到OCR+inPaint转可编辑格式的完整流程，但转换效果还不够完美。项目已开源在GitHub上。
- Codia NotesSlide：付费产品，专门把图片PPT转成可编辑文件，目前效果最好，提供10次免费体验。
路线二：Agent直接编辑PPT文件。 原理是通过Python操作PPT文件，效果完全取决于Agent和底层模型的能力。这条路线有一个非常实用的技巧：不要让Agent从头创建，而是提供一个包含多种复杂布局的PPT模板文件，让Agent按模板替换内容。
这可能是目前性价比最高的方案。Claude Code、Claude Cowork、Codex、AntiGravity、甚至OpenClaw都能完成，而且输出的是原生PPT文件，后续可以直接编辑。模型选择上有明显差异：Claude Opus 4.6表现不错，GPT-5.4尚可，Gemini 3.1 Pro效果就差一些。实测下来Claude Cowork最省心，可以安装专门的PPT编辑Skill来使用。
具体操作流程很简单：把要做成PPT的内容放在一个本地文件里（比如Word文档），文件夹里再放一个PPT模板文件，然后给Agent一条指令：
打开Word文档，根据里面的内容修改PPT模板文件。PPT内已有的Slide是供你选用的模板，挑选合适的模板给不同内容使用，注意不要重复使用相同的模板。最终生成的PPT页数直接添加在文件后面。
路线三：生成SVG网页再转PPT。 用LLM写网页代码，结合SVG画图和动画来实现演示效果。优点是可以生成流畅的网页动画，视觉冲击力强；缺点是风格偏简洁，无法生成高信息密度的华丽PPT，而且导出为PPT文件时会丢失动画、图形错位。如果只需要在线演示而不要求PPT格式，这个方案值得考虑。
商业产品方面有Gemma和Dokie，效果都不错。开源方案也有两个：一个是frontend-slides（生成HTML网页形式的演示），Claude Code、Codex、OpenClaw都可以用；另一个是蚂蚁开源的infoGraph，主要用于生成信息图，也可以用在PPT场景。
生成豪华风格PPT的提示词方法论
技术方案只是基础，真正拉开差距的是提示词工程。这里有一个可复用的思路：用真实的优秀PPT模板训练你的提示词。
具体操作分三步：
- 从网上PPT模板网站下载顶级的、信息密度高的PPT模板（不是极简风格，而是大厂汇报级别的）
- 让Gemini分析这些模板的视觉特征，生成能复现类似效果的提示词描述
- 把PPT模板作为图片参考（可以同时使用多张，实测用8张效果不错），配合Gemini优化后的提示词和实际内容，组合成最终的生成指令
这个方法的底层逻辑是通用的：你要生成好的内容，首先要能定义"好"的标准。标准可以来自你自己的经验积累、来自网上其他人的经验、或来自AI的创造——但不能什么参考都没有就期望模型凭空产出优质结果。
成本与选择
三条路线的成本差异值得关注。图像生成路线如果用官方API，10页PPT的成本在10元左右；用中转站API可以压到4.9元/10页，但稳定性会受Google限额影响。Agent编辑路线的成本主要是模型调用费用，如果用Claude Cowork这类订阅制产品，边际成本几乎为零。SVG网页路线成本最低，但格式转换的损耗是隐性成本。
对一人公司来说，路线二（Agent编辑PPT模板）可能是当前最务实的选择——成本可控、输出可编辑、质量依赖模板而非模型的随机发挥。但从趋势看，路线一的图像生成方案一旦解决了可编辑性问题，大概率会成为终局方案。现在值得做的事是：准备好你自己的高质量PPT模板库，这个资产在任何一条路线下都能复用。