產品上市會議
產品簡報稿當天早上就能變成三張投影片交給團隊,不必花一個小時在簡報軟體裡對齊怎麼都對不齊的欄位。
用 AI 從 PDF 製作簡報
您的 PDF 簡報稿會傳送給兩個文字節點,各自撰寫一張投影片,再由 GPT Image 2.5 Sunburst 以 16:9 比例繪製出來,包含文字。工作流程一目了然,無需帳號。
真實工作流程:一個蠟燭品牌的上市簡報稿,由兩個 Claude Sonnet 5 節點讀取並撰寫指令,兩張投影片由 GPT Image 2.5 Sunburst 繪製。兩張圖片皆來自示範範例。
重點摘要
- 您需要提供
- 1 份 PDF
- 這個工作流會產出什麼
- 2 張圖片，16:9
- 畫布結構
- 6 個節點，以 4 條連線相接
- 已接好的模型
- Claude Sonnet 5, GPT Image 2.5 Sunburst
- 跑完一輪的費用
- 約 24 點數，即 US$0.29
- 帳號
- 示範內容無需帳號即可查看;若要生成,則需要免費帳號,並附贈試用點數
一份簡報幾乎不會卡在構想上,卡住的通常是版面配置、配色,以及怎麼都對不齊的欄位。這個工作流程會拿您手上已有的文件,不論是簡報稿、備忘錄還是報告,轉換成繪製好的投影片,標題和數字一應俱全。
難點可以用三個字概括:圖片裡的文字。圖片模型能工整寫出約十個字,超過這個數量就會開始自創字母。因此示範中的兩份指令都用引號給出「確切」要寫的文字,並禁止其他一切,順帶產生了比一般水準更清晰易讀的投影片。
兩個文字節點會自行讀取 PDF,這意味著換一份文件也不必修改任何指令。完整跑一次的花費不到 三十點數,而 排版一份履歷 在單頁上的運作方式也是相同的原理。
示範的實際生成結果
這些是上方工作流程所產生的檔案,完全按照模型的原始輸出呈現,未經修飾。若有起始素材,將會標示出來。
生成結果
適合對象
已經有現成文件、不想花一整個下午對齊欄位的產品經理、自由工作者與教師。
需要提供哪些檔案
一份一到十頁、使用文書處理軟體輸出的純文字 PDF:掃描檔無法讀取,文字節點只會看到像素。
操作步驟
- 1
放入您的文件
請使用純文字 PDF,而非掃描檔:文字節點讀取的是內容,不是像素。簡報稿、企劃備忘錄或三頁的報告都很合適。
- 2
讓文字節點撰寫指令
它不會做文件摘要,而是撰寫「一張」投影片的圖片生成指令:要寫的確切文字、版面配置、配色、字體樣式。
- 3
嚴格限制文字量
用引號寫出確切文字,並禁止書寫其他任何內容。這正是區分乾淨投影片與滿是亂碼文字圖片的關鍵規則。
- 4
核對數字
圖片模型可能會把小數點移位。上台前花十秒鐘檢查一下,就能避免會議上絕不會被原諒的那個錯誤。
變化版本與使用情境
同一塊畫布，針對不同需求微調：每個變化版本只要改兩三行提示詞。
非做不可的報告簡報
一份沒人會讀的二十頁報告,能濃縮成三張大家都會看的畫面:標題、數字、結論。文件仍是資料來源,不會被改寫。
數字投影片
三個數字和三個標籤能容納在一張圖片裡,這正是圖片模型能工整寫出的量。這是整組中最實用,也最保險的一張投影片。
影片的開場畫面
一張繪製精美的 16:9 標題畫面,也能當作剪輯中的開場畫面,而簡報軟體的螢幕截圖一眼就會被看出來。
教材製作
一個課程章節可以拆成每個概念一張投影片,關鍵字大大地寫出來。若要製作整套教材,繪本童書 展示了同樣的原理用於一連串頁面。
維持品牌一致性
配色與字體樣式都寫在指令裡,因此不會一張投影片跟著一張漂移走樣:兩個節點,一套品牌規範,可以生成任意數量的圖片。
常見錯誤
想在投影片上塞一整段文字
這是會毀掉整張投影片的錯誤。超過約十個字,圖片模型就會寫出不存在的字母。用引號寫出確切文字,不得書寫其他任何內容:這個限制反而能做出更好的投影片。
放入掃描檔
掃描過的 PDF 本質上是一張圖片:文字節點讀不到任何內容,只能憑空捏造出一份看似合理的簡報。使用文書處理軟體輸出的純文字 PDF,結果會截然不同。
讓模型自行決定配色
沒有指定顏色的話,每張投影片都會各走各的方向,整組就散掉了。配色只需寫進指令一次,再從一個節點複製到下一個節點。
沒有核對數字
圖片模型是重新繪製數字,而不是複製貼上,小數點可能因此移位。這是上台前唯一必須做的檢查。
推薦模型
GPT Image 2.5 Sunburst
Claude Sonnet 5
Nano Banana Pro常見問題
能取得真正的 PowerPoint 檔案嗎?
不能,輸出結果是每張投影片一張圖片,以 16:9 比例呈現。這非常適合投影、發布或放入文件中,但無法像辦公軟體檔案那樣逐字編輯。
如果我的簡報有二十張投影片怎麼辦?
把這對節點複製多份即可:每張投影片就是一個文字節點加一個圖片節點。示範只展示兩張以保持清晰易懂,但到第十張時運作原理完全不變。
模型會自己捏造數字嗎?
文字節點取用的是您 PDF 中的數字,但圖片節點會重新繪製它們,小數點就是在這個環節可能移位的地方。核對畫面上的數字是唯一重要的檢查步驟。
製作一份簡報要花多少點數?
示範中的兩張投影片共需二十四點數:讀取 PDF 每次三點數,高品質圖片每張九點數。多一張投影片,大約需要十幾點數。
生成文字要用哪個圖片模型?
GPT Image 2.5 Sunburst 在淺色投影片上表現穩定,逐字檢驗都很清晰。但在非常深色的純色背景上,它在 2026 年 9 月 18 日連續三次畫出黑色汙點:Nano Banana Pro 對這類深色背景的處理較好。
可以提供自己的品牌規範嗎?
可以,把它寫進指令裡即可:配色代碼、字型家族、標題位置。由於文字節點讀取的是同一份指令,它會把這些規範帶入每一張投影片。
PDF 內容會保密嗎?
它會傳送給讀取它的模型,就像傳送給任何 AI 的附加檔案一樣,且不會被公開發布。若文件較敏感,建議先用去識別化的版本測試。
可以更改投影片使用的語言嗎?
可以,指令決定了圖片上書寫的語言。請用您想要的語言要求確切文字,模型就會原樣寫出來。