런칭 회의
제품 브리프가 그날 오전에 팀을 위한 슬라이드 세 장으로 바뀝니다, 좀처럼 맞춰지지 않는 열을 정렬하느라 프레젠테이션 프로그램에서 한 시간을 보낼 필요 없이.
AI로 프레젠테이션 만들기, PDF로부터
PDF로 작성한 브리프가 두 개의 텍스트 노드로 전달되어 각각 슬라이드 하나씩을 작성하고, GPT Image 2.5 Sunburst가 텍스트까지 포함해 16:9 비율로 그려냅니다. 워크플로우를 여기서 바로 확인할 수 있으며, 계정도 필요 없습니다.
실제 워크플로우: 캔들 브랜드 런칭 브리프를 두 개의 Claude Sonnet 5 노드가 읽고 지침을 작성하며, GPT Image 2.5 Sunburst가 슬라이드 두 장을 그립니다. 두 이미지 모두 데모에서 가져온 것입니다.
한눈에 보기
- 제공할 항목
- PDF 1개
- 이 워크플로의 결과물
- 16:9 이미지 2장
- 캔버스 구조
- 노드 6개, 연결선 4개
- 연결된 모델
- Claude Sonnet 5, GPT Image 2.5 Sunburst
- 전체 1회 실행 비용
- 약 24 크레딧, US$0.29 상당
- 계정
- 데모는 계정 없이 볼 수 있으며, 생성하려면 무료 계정이 필요합니다 (체험 크레딧 포함)
프레젠테이션은 아이디어에서 막히는 경우가 거의 없습니다. 레이아웃, 색상 팔레트, 좀처럼 맞춰지지 않는 열 정렬에서 막힙니다. 이 워크플로우는 이미 가지고 있는 문서, 브리프든 메모든 보고서든, 를 받아들여 제목과 수치까지 포함한 슬라이드로 그려냅니다.
어려운 지점은 세 단어로 요약됩니다: 이미지 안의 텍스트. 이미지 모델은 열 단어 정도까지는 깔끔하게 쓰지만, 그 이상이 되면 존재하지 않는 글자를 만들어냅니다. 그래서 데모의 두 지침은 정확한 단어를 인용부호로 표시하고 그 외의 모든 것을 금지하며, 그 결과 평균보다 더 읽기 쉬운 슬라이드가 나옵니다.
두 텍스트 노드가 PDF를 직접 읽으므로, 지침을 손대지 않고도 문서를 바꿀 수 있습니다. 전체 실행 비용은 30크레딧 미만이며, 이력서 레이아웃 만들기도 한 페이지에 대해 동일한 원리를 따릅니다.
데모의 실제 렌더링 결과
위 워크플로에서 나온 파일이며, 모델이 생성한 그대로 보정 없이 표시됩니다. 시작점이 있는 경우 함께 표시됩니다.
렌더링 결과
이런 분께 추천합니다
이미 문서를 가지고 있고 열을 맞추느라 오후 시간을 다 쓰고 싶지 않은 제품 매니저, 프리랜서, 교사들.
제공할 파일
워드프로세서에서 내보낸 1~10페이지 분량의 텍스트 PDF: 스캔 파일은 읽을 수 없으며, 텍스트 노드는 픽셀만 보게 됩니다.
이렇게 하세요
- 1
문서를 넣으세요
스캔이 아닌 텍스트 PDF여야 합니다: 텍스트 노드는 픽셀이 아니라 내용을 읽습니다. 브리프, 기획 메모, 세 페이지짜리 보고서 모두 잘 작동합니다.
- 2
텍스트 노드가 지침을 작성하도록 하세요
문서를 요약하는 것이 아니라, 슬라이드 하나의 이미지 지침을 작성합니다: 정확히 써야 할 단어, 레이아웃, 색상 팔레트, 타이포그래피.
- 3
텍스트를 최소한으로 강제하세요
정확한 단어를 인용부호로 표시하고, 그 외에는 아무것도 쓰지 못하게 금지하세요. 이것이 깔끔한 슬라이드와 가짜 단어로 가득한 이미지를 가르는 규칙입니다.
- 4
숫자를 다시 확인하세요
이미지 모델은 소수점 위치를 바꿔버릴 수 있습니다. 발표 전 10초간의 확인이 회의에서 아무도 용서하지 않는 실수를 막아줍니다.
변형과 활용 사례
같은 캔버스를 다른 목적에 맞게 조정한 버전들: 각 변형은 프롬프트 두세 줄만 바꾸면 됩니다.
발표해야 하는 보고서
아무도 읽지 않을 20페이지 보고서가 모두가 보게 될 화면 세 장으로 바뀝니다: 제목, 수치, 결론. 문서는 여전히 원본 자료로 남으며, 다시 쓰이지 않습니다.
수치 슬라이드
세 개의 숫자와 세 개의 라벨이 한 이미지에 들어가며, 이는 이미지 모델이 깔끔하게 쓸 수 있는 딱 그 정도 분량입니다. 이 슬라이드가 이 세트에서 가장 유용하고, 가장 안전합니다.
영상의 오프닝 카드
깔끔하게 그려진 16:9 제목 화면은 편집 영상의 오프닝 카드로도 쓰입니다, 프레젠테이션 프로그램의 화면 캡처는 한눈에 티가 나는 것과 달리.
수업 자료
한 단원을 개념마다 슬라이드 하나로 만들고, 핵심 단어를 크게 씁니다. 전체 자료를 만들려면 일러스트 동화책이 여러 페이지에 걸쳐 같은 원리를 보여줍니다.
브랜드 일관성 유지하기
색상 팔레트와 타이포그래피가 지침 안에 있기 때문에 슬라이드마다 흔들리지 않습니다: 노드 두 개, 브랜드 하나, 원하는 만큼의 이미지.
자주 하는 실수
슬라이드에 한 문단을 담으려 하기
모든 것을 망치는 실수입니다. 열 단어를 넘어가면 이미지 모델은 존재하지 않는 글자를 씁니다. 정확한 단어를 인용부호로 표시하고 그 외에는 아무것도 없어야 합니다: 이 제약이 더 좋은 슬라이드도 만들어줍니다.
스캔 파일을 넣기
스캔된 PDF는 이미지입니다: 텍스트 노드는 그 안에서 아무것도 읽지 못하고 아무 근거 없이 그럴듯한 프레젠테이션을 지어냅니다. 워드프로세서에서 내보낸 텍스트 PDF를 쓰면 완전히 달라집니다.
모델에게 색상 팔레트를 맡기기
색상이 정해지지 않으면 슬라이드마다 제각각으로 흘러가 세트 전체가 흐트러집니다. 색상 팔레트는 지침에 한 번 넣고, 노드마다 그대로 복사됩니다.
숫자를 다시 확인하지 않기
이미지 모델은 숫자를 그대로 복사하지 않고 다시 그려내며, 소수점이 바뀔 수 있습니다. 발표 전에 반드시 해야 할 유일한 확인입니다.
추천 모델
GPT Image 2.5 Sunburst
Claude Sonnet 5
Nano Banana Pro자주 묻는 질문
실제 PowerPoint 파일을 받을 수 있나요?
아니요, 결과물은 슬라이드마다 하나의 이미지로, 16:9 비율입니다. 발표, 게시, 문서에 삽입하기에는 완벽하지만, 오피스 파일처럼 텍스트 단위로 수정할 수는 없습니다.
슬라이드가 20장이라면 어떻게 하나요?
필요한 만큼 노드 쌍을 복제하세요: 슬라이드마다 텍스트 노드 하나와 이미지 노드 하나가 필요합니다. 데모에서는 가독성을 위해 두 장만 보여주지만, 열 번째 슬라이드라고 원리가 달라지지 않습니다.
모델이 숫자를 지어내나요?
텍스트 노드는 PDF에서 숫자를 그대로 가져오지만, 이미지 노드가 그 숫자를 다시 그리면서 소수점이 바뀔 수 있습니다. 화면의 숫자를 다시 확인하는 것이 유일하게 중요한 검증입니다.
프레젠테이션 하나에 비용이 얼마나 드나요?
데모의 두 슬라이드에 스물네 크레딧이 들어갑니다. PDF 읽기 한 번에 세 크레딧, 고품질 이미지 한 장에 아홉 크레딧입니다. 슬라이드를 하나 더 추가하면 대략 열두 크레딧 정도가 듭니다.
텍스트에는 어떤 이미지 모델이 좋나요?
GPT Image 2.5 Sunburst는 밝은 슬라이드에서 글자 하나하나까지 정확하게 표현합니다. 매우 어두운 단색 배경에서는 2026년 9월 18일에 세 번이나 검은 얼룩으로 나왔습니다: Nano Banana Pro가 이런 배경을 더 잘 견딥니다.
브랜드 가이드라인을 전달할 수 있나요?
네, 지침에 직접 적으면 됩니다: 색상 코드, 폰트 계열, 제목의 위치. 텍스트 노드는 같은 지침을 읽으므로 모든 슬라이드에 그대로 반영합니다.
PDF는 비공개로 유지되나요?
PDF는 이를 읽는 모델로 전달됩니다, AI에 보내는 다른 첨부파일과 마찬가지로, 그리고 아무것도 공개되지 않습니다. 민감한 문서라면 익명화한 버전으로 먼저 테스트해 보세요.
슬라이드의 언어를 바꿀 수 있나요?
네, 지침이 이미지에 쓰일 언어를 결정합니다. 원하는 언어로 정확한 단어를 요청하면 모델이 그대로 써냅니다.