AI-PPT Flow 🚀

AI-PPT Flow 是一个基于大语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 的自动化PPT生成系统。

它不仅仅是生成文字，更能理解视觉风格。通过上传一张参考图，系统能自动克隆其配色、构图和材质，并将您的文档内容转化为风格统一、图文并茂的专业 PPT。

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✨ 核心特性

🎨视觉风格克隆

拒绝千篇一律的模版。上传任意一张您喜欢的图片作为参考，系统会自动提取其配色方案、光影质感、构图逻辑，并将其应用到生成的每一页幻灯片中。

📝 智能大纲编剧

输入一段长文档或简单的想法，内置的 AI 编剧会自动将其拆解为结构清晰的幻灯片大纲（封面、目录、内容页、封底），并为每一页设计专属的画面描述。

🖼️图文一体化生成

利用最新的 Google Gemini 3 Pro 模型，生成的不仅仅是背景图，而是包含可读文字和精准图表的完整幻灯片画面。文字与图像完美融合，告别"图文分离"的割裂感。

⚡️高性能批量渲染

内置多进程并发引擎，支持 10+ 页幻灯片同时生成。相比传统串行生成，速度提升 5-10 倍。5 页精美 PPT，仅需数十秒。

🛠️所见即所得

提供完整的可视化工作区。支持实时修改提示词、重新生成单页、调整幻灯片比例（16:9, 4:3, 手机竖屏等），并一键导出为 .pptx 文件。

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🎯 效果展示

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📸 界面展示

上传参考图，AI 自动提取风格特征，并根据文档生成分页大纲。

实时预览生成的幻灯片，支持多进程批量并发生成，实时显示进度。

可视化的配置管理界面，支持自定义 API Key、模型参数及幻灯片尺寸。

🏗️ 系统架构

AI-PPT Flow 采用现代化的前后端分离架构：

• 前端: React 18 + TypeScript + Vite + Tailwind CSS (状态管理: Zustand)
• 后端: FastAPI + Python 3.10 (ProcessPoolExecutor 多进程架构)
• AI 服务: OpenRouter (Gemini 3 Pro Preview / Image Mode)
• 核心 Pipeline:
  1. StyleAnalyzer: 像素分析 + LLM 风格提取
  2. OutlineGenerator: 文本结构化拆解
  3. PromptBuilder: 风格 + 内容 + 约束组装
  4. BatchImageGenerator: 多进程并发图像生成
  5. PPTXExporter: 最终文件合成

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🚀 快速开始

前置要求

• Python 3.10+
• Node.js 18+
• OpenRouter API Key (支持 Gemini 3 Pro)

1. 后端启动

cd backend

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量 (复制 .env.example)
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 LLM_API_KEY / 或者在前端设置界面配置

# 启动服务
uvicorn app.main:app --reload --port 8000

2. 前端启动

cd frontend

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run dev

访问 http://localhost:5173 即可开始使用。

🚀 快速启动（推荐）

为了简化启动流程，我们提供了一键启动脚本：

Windows 用户

# 在项目根目录执行
start.bat

Linux/macOS 用户

# 在项目根目录执行
chmod +x start.sh
./start.sh

脚本会自动：

• 检查并安装后端依赖
• 启动后端服务（端口 8000）
• 检查并安装前端依赖
• 启动前端开发服务器（端口 5173）

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⚙️ 配置指南

项目支持通过 Web 界面动态修改配置，无需重启服务：

• AI 模型: 支持切换 Chat 模型和 Image 模型。
• 并发数: 建议根据服务器性能调整 Max Workers (推荐 3-5)。
• 存储路径: 自定义图片和项目文件的保存位置。

配置文件默认位于 backend/data/config.json。

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🗺️ 开发路线图 (Roadmap)

• v1.0: 基础流程跑通 (风格分析 -> 大纲 -> 单图生成 -> 导出)
• v1.1: 批量生成 (多进程优化) & 前端体验升级
• v1.2: 项目管理 (自动保存/历史记录) & 系统配置中心
• v1.3: 图片ppt——》可编辑PPTX解析
• v2.0: 多人协作编辑 & 更多 AI 模型支持 (Midjourney/DALL-E 3)

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🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交改动 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 提交 Pull Request

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📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。