[开源]一个基于大语言模型(LLM)的智能演示文稿生成平台

开源系统
2026-06-10 12:19 3 次浏览 • 0 次下载 0KB
[开源]一个基于大语言模型(LLM)的智能演示文稿生成平台

一、开源项目简介

LandPPT - AI驱动的PPT生成平台

LandPPT 是一个基于大语言模型(LLM)的智能演示文稿生成平台,能够自动将文档内容转换为专业的PPT演示文稿。平台集成了多种AI模型、智能图像处理、深度研究功能和丰富的模板系统,让用户能够轻松创建高质量的演示文稿。

二、开源协议

使用Apache-2.0开源协议

三、界面展示

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四、功能概述

 功能亮点

  • 一键生成
    从主题到完整PPT,全程AI自动化处理
  • 智能配图
    AI自动匹配最适合的图像,支持多源获取和参考图片生成
  • 深度研究
    集成多个搜索引擎,获取最新最全面的信息
  • 演讲稿生成
    智能生成配套演讲稿,支持多种导出格式
  • ️ 视觉参考
    AI编辑助手支持图像上传和视觉内容分析
  • 多文件上传
    支持同时上传多个文件,批量处理更高效
  • 批量生成
    支持批量生成PPT页面,显著提升生成速度
  • 模型自定义
    按功能自定义模型选择,精准控制成本
  • 备注导出
    支持将演讲稿导出至PPT备注栏
  • ️ 图片导出
    支持以图片格式导出PPT页面
  • 响应式设计
    完美适配各种设备和屏幕尺寸
  • 企业级安全
    支持本地部署,数据安全可控

✨ 核心功能

 多AI提供商支持

  • OpenAI GPT系列
    GPT-4o、GPT-4o-mini 等模型
  • Anthropic Claude
    Claude-4 Sonnet、Claude-4 Haiku 系列模型
  • Google Gemini
    Gemini-2.5 Flash、Gemini-2.5 Pro 系列模型,支持自定义端点配置
  • Azure OpenAI
    企业级AI服务,支持自定义部署
  • Ollama
    本地部署的开源模型,支持 Llama、Mistral 等

 强大的文件处理能力

  • 多格式支持
    PDF、Word、Markdown、TXT、Excel 等多种格式
  • 智能解析
    使用 MinerU 和 MarkItDown 进行高质量内容提取
  • 深度研究
    集成 Tavily API 和 SearXNG 的多源研究功能
  • 内容增强
    自动网页内容提取和智能摘要生成

 智能图像处理系统

  • 多源图像获取
    本地图库、网络搜索、AI生成三合一
  • 网络图像搜索
    支持 Pixabay、Unsplash 等优质图库
  • AI图像生成
    集成 DALL-E、SiliconFlow、Pollinations 等服务
  • 智能图像选择
    AI自动匹配最适合的图像内容
  • 图像处理优化
    自动尺寸调整、格式转换、质量优化

 增强研究功能

  • 多引擎搜索
    Tavily 和 SearXNG 双引擎支持
  • 深度内容提取
    智能网页内容解析和结构化处理
  • 多语言支持
    支持中英文等多语言研究内容
  • 实时信息获取
    获取最新的网络信息和数据

 丰富的模板系统

  • 全局主模板
    统一的HTML模板系统,支持响应式设计
  • 多样化布局
    AI生成多种创意页面布局和设计风格
  • 场景化模板
    通用、旅游、教育等多种专业场景模板
  • 自定义模板
    支持导入和创建个性化模板
  • 参考图片生成
    AI模板生成支持参考图片,智能匹配设计风格

 完整的项目管理

  • 三阶段工作流
    需求确认 → 大纲生成 → PPT生成
  • 可视化编辑
    直观的大纲编辑器和实时预览
  • 版本管理
    项目历史记录和版本回溯功能
  • 批量操作
    支持批量生成和处理多个项目

 现代化Web界面

  • 直观操作
    用户友好的响应式Web界面
  • AI聊天编辑
    侧边栏AI编辑功能,支持实时对话和视觉参考
  • 演讲稿生成
    支持单页/多页/全部幻灯片的演讲稿生成,导出为DOCX/Markdown格式
  • 多格式导出
    PDF/HTML/PPTX 多种格式导出支持
  • 实时预览
    16:9 标准比例的实时页面预览

五、技术选型

 快速开始

系统要求

  • Python 3.11+
  • SQLite 3
  • Docker (可选)

本地安装

详细内容请查看 README.md 文档