我有一个观点：
所有通过AI一句话几十秒做出来的PPT，
都是不值一听的！
AI生成PPT，
应该从框架或者内容开始。
演讲者先想好要讲些什么，
再让AI去做细化和美化，
而不是让它全权决定该讲些什么。
一键生成PPT是如何实现的？
我对AI很感兴趣，
也做过PPT工具HEIP，
因此对智能PPT工具一直在关注。
PPT一键生成分为内容和设计两个步骤。
毫不夸张地说，
目前所有工具的的设计步骤，
和生成式AI没有任何关系。
全部是套用预设模板，
再根据内容调一下颜色、尺寸、大小等细微参数，
这其实对于PPT来说也够用了。
从内容来看，
智能PPT类型有3种。
第1种是基于格式规范的生成，
它的内容来自对原始对象格式的识别，
例如文本的长短，
图片的长宽等等，
HEIP就是这样一款工具，
它不会增删原始对象，
只会进行识别、判断和排版。
第2种是基于主题的生成，
它的内容来自于大模型，
由一句简短的提示语言扩充得到，
现在绝大多数的AI PPT用的是这样的方法。
调取大模型接口输入固定的提示语即可实现。
第3种是分析内容的生成，
它需要训练或者灵活调用大模型去分析原始对象，
然后采用扩充、精简、强调和调整等等手段，
得到适应PPT表达方式的内容。
这个就要困难很多。
变革性的Gamma
Gamma是一款去年就出现的智能PPT工具，
在近期更新之后，
我认为它终于带来了变革性的发展：
——分析文本，让其变得适合PPT演示。
它支持上传分页的原始PPT进行设计。
得到的结果如下，
先大致感受一下。
再来看一份文件，
这是我以前招PPT美化设计师用的题目。
这次细致地从内容和设计两个角度看看。
第一页内容上进行了扩充，
但文字的逻辑层级判断不太对，
设计上加强了元素的对齐和对比，
整体感觉略有提升。
第二页内容上没有变化，
设计上用表格的方式调整了目录。
第三页看起来就不行了，
内容本身逻辑比较复杂，
生成稿没有体现出来，
设计上只是分栏列出了文字内容。
第四页内容上进行了小标题归纳，
设计上提升明显，
三个层级的文字有对比的美感，
还加入了引导性编号，
看来它最擅长处理这类单段的纯文本内容。
整体来说，
AI对于统一设计风格也很有效。
除了分页框架内容之外，
用文章生成PPT也是一种常用的需求。
导入文章之后，
Gamma支持对内容进行自动拆分。
来看看生成的成果，
我感觉还挺不错的，
稍微改改就能用起来了。
Gamma的缺点
说了优点，
再来说说Gamma目前的缺点。
第一，只会提取文本
不会提取原始PPT或者Word里的多媒体资源，
例如我放一张团队的图片。
它生成之后就变成了单人图片。
建议大家目前使用纯文本进行生成。
未来，
这类工具必然需要进化到能够识别多媒体。
第二，它会强制配图
目的是为了页面漂亮元素丰富，
配的是AI绘制的图，
但这种图一般都是意义性不强的，
而且容易出错。
例如原本有精确数字的表。
变为了完全不能用的AI图。
建议将这些图片作为占位符对待，
调整大小或者删除，
它可以从窄图扩展到占页面的50%，
文字会随之变化大小和位置，
导出PPT之后，
插入你自己的图或者表。
未来，
这类工具应该可以强制保留自己的图表，
而不用AI重绘。
第三，版式较少
基本上都是左右分开的单图加文字排版，
偶尔有上下分开的单图加文字排版。
未来，
随着多媒体识别的实现，
有可能会出现更多的版式。
演示文稿的制作方式将被完全改变
在生成式人工智能飞速发展的这两年，
站着这个时间节点上看智能PPT生成工具：
设计上的自动匹配模板技术已经成熟。
虽然没有用到生成式AI，
但已足够智能PPT使用。
甚至我认为先有模板再填充内容，
只给予小范围的设计调整，
是比通过大模型设计PPT更靠谱的方式。
因为它便捷、可控且具有设计上的统一性。
内容上主要依赖大模型，
除了应用大模型将主题扩充为完整内容外，
已初步实现分析原始素材并调整到适合PPT演示。
这一点是智能PPT的任督二脉，
一旦打通就是境界提升。
不远的未来，
演示文稿的制作方式，
将彻底被改变。
在美与实用间寻找平衡
黑白间设计