ALLWEONE® AI Presentation Generator（presentation-ai）：开源 AI 演示文稿生成器
ALLWEONE® 开源的 AI 演示文稿生成器，定位为 Gamma.app 的替代方案。支持先由 AI 生成大纲、再实时生成幻灯片，内置 38 套主题，支持自定义主题、PPTX 主题导入、AI 配图、演示模式与录制、PowerPoint 导出，并可通过 OpenAI、Ollama、LM Studio 等文本模型驱动，采用 Next.js + PostgreSQL + Prisma 技术栈，MIT 许可证。
社区作者 · zZz
它解决什么问题
该项目是一个开源、AI 驱动的演示文稿生成器，作为 Gamma.app 的替代方案，可在几分钟内生成美观且可自定义的幻灯片，是 ALLWEONE AI 平台的一部分。
【核心功能】
- AI 内容生成：可针对任意主题生成完整演示文稿。
- 大纲优先工作流：先生成大纲，人工审阅修改后再转为幻灯片。
- 可定制幻灯片：可选择文本模型、幻灯片数量、语言，并决定是否启用联网搜索。
- 空白演示文稿：不想使用 AI 生成内容时可以从零开始。
- 可编辑大纲：在定稿前审阅并修改 AI 生成的大纲。
- 实时生成：内容生成过程中可实时看到演示文稿构建。
- 自动保存：工作过程自动保存。
【设计与定制】
- 多主题：开箱即用 38 套内置主题。
- 自定义主题：创建、保存并复用自有主题。
- PPTX 主题导入：可从 PowerPoint 文件导入主题灵感。
- 完全可编辑：可修改文字、字体和设计元素。
- 图像生成：可为幻灯片选择不同的 AI 图像生成模型。
- 受众导向风格：可在专业（Professional）与休闲（Casual）演示风格之间选择。
【演示工具】
- 演示模式：可直接在应用内进行演示。
- 公开分享：生成可分享的公开链接。
- 演示录制：支持麦克风与摄像头控制的录制。
- PowerPoint 导出：可导出为 .pptx。
- 图表、信息图与媒体嵌入：在纯文本幻灯片之外提供更丰富的视觉内容。
- 富文本编辑：由 Plate Editor 提供文字与图片处理能力。
- 拖拽操作：直观地调整幻灯片顺序与元素位置。
【技术栈】
- 框架：Next.js、React、TypeScript
- 样式：Tailwind CSS
- 数据库：PostgreSQL + Prisma ORM
- AI 集成：OpenAI API、Together AI、Ollama、LM Studio
- 认证：NextAuth.js
- UI 组件：Radix UI
- 文本编辑器：Plate Editor
- 文件上传：UploadThing
- 拖拽：DND Kit
【本地模型】 项目同时支持 Ollama 与 LM Studio 作为本地模型提供方。当 LM Studio 服务器或 Ollama 守护进程运行时，模型会自动出现在模型选择器中；LM Studio 必须开启 CORS 以便浏览器连接。OpenAI 仍是默认的云端文本模型，但若使用本地文本模型，可以在没有 OPENAI_API_KEY 的情况下进行文本生成。
【路线图状态】
- 导出 PowerPoint（.pptx）：部分完成，可用但图片和其他组件无法一一对应迁移。
- 媒体嵌入：部分完成，功能已有，UI/UX 待改进。
- 更多内置主题：进行中，目前内置 38 套主题且仍在增长。
- 移动端响应式：进行中。
- 高级图表：部分完成，AI 生成图表与图表编辑可用，覆盖率仍在改进。
- 端到端测试：未开始。
- 实时协作：未开始。
- 导出 PDF：未开始（高优先级）。
- 模板库、动画与转场、云存储集成、演示分析、AI 演讲者备注、自定义字体上传、插件系统、API：均未开始。
配图 1 为该仓库的 Star History Chart，可反映项目关注度变化趋势。
【适用对象】 希望自托管 AI 演示文稿生成能力的团队与个人、需要批量制作汇报/路演材料的用户、希望在本地模型环境中生成幻灯片的隐私敏感用户，以及需要二次开发演示生成能力的开发者。
— 本文由 AI 根据公开来源辅助整理，命令、版本与许可证请在使用前到原始页面复核。
安装 / 开始使用
【准备环境】 开始前请确保已安装：
- Node.js 18.x 或更高版本
npm、yarn 或
pnpm 包管理器- PostgreSQL 数据库
- Google Client ID 与 Secret（用于认证）
- 按需选择的可选提供方密钥：OpenAI API key（云端文本生成）、Together AI API key（图像生成）、FAL API key（额外图像生成流程）、Tavily API key（联网搜索）、Unsplash access key（图库图片）
【第一步：克隆仓库】
git clone [email protected]:allweonedev/presentation-ai.gitcd presentation-ai【第二步：安装依赖】
pnpm install【第三步：配置环境变量】 在根目录创建 .env 文件，填入以下变量：
Database
DATABASE_URL="postgresql://username:password@localhost:5432/presentation_ai"Authentication
NEXTAUTH_SECRET=" "NEXTAUTH_URL="http://localhost:3000"Google OAuth Provider
GOOGLE_CLIENT_ID=" "GOOGLE_CLIENT_SECRET=" "AI Providers
OPENAI_API_KEY=" "TOGETHER_AI_API_KEY=" "FAL_API_KEY=" "File Upload Service
UPLOADTHING_TOKEN=" "Optional search and media providers
UNSPLASH_ACCESS_KEY=" "TAVILY_API_KEY=" "提示：可将 .env.example 复制为 .env 并填写实际值。如果计划通过 Ollama 或 LM Studio 使用本地文本模型，则可以不配置 OPENAI_API_KEY 也能进行文本生成。
【第四步：数据库初始化并首次运行】
步骤 1 · 初始化数据库：
pnpm db:push步骤 2 · 启动开发服务器：
pnpm dev- 打开应用：在浏览器访问 http://localhost:3000
【可用脚本】
pnpm dev # 启动 Next.js 开发服务器pnpm build # 构建应用pnpm start # 启动生产服务器pnpm db:push # 将 Prisma schema 推送到数据库pnpm db:studio # 打开 Prisma Studiopnpm type # 运行 TypeScript 类型检查pnpm check # 运行 Biome 检查pnpm lint # 运行 Biome lint【使用：创建演示文稿】
- 登录应用
- 进入演示文稿仪表盘
- 输入演示主题
- 选择文本模型（OpenAI、Ollama 或 LM Studio）
- 选择幻灯片数量（推荐 5-10 页）
- 选择首选语言
- 如需引入外部上下文，开启联网搜索开关
- 点击 “Generate Outline”
- 审阅并编辑 AI 生成的大纲
- 为演示文稿选择主题
- 选择图片来源（ai / stock）
- 选择演示风格（Professional / Casual）
- 点击 “Generate Presentation”
- 等待 AI 实时生成幻灯片
- 按需预览、编辑与优化
- 直接在应用内演示或导出演示文稿
【自定义主题】
- 点击 “Create New Theme”
- 从零开始或基于已有主题派生
- 自定义颜色、字体与布局
- 保存主题以便日后复用
【本地模型配置】 LM Studio：
Ollama：
在应用中使用本地模型：
- 安装 LM Studio
- 在 LM Studio 应用中开启 Server 并启用 CORS
- 在 LM Studio 内下载任意想使用的模型
- 安装 Ollama
- 下载想使用的模型（例如：ollama pull llama3.1）
- 打开应用并进入文本模型选择器
- 选择想使用的模型
- 使用 LM Studio 时需先在 LM Studio 中加载模型
- 使用 Ollama 时已安装模型会自动出现，部分推荐模型可在首次使用时下载
- 开始生成
【常见问题与注意事项】
- OpenAI 仍是默认的云端文本模型；不配置 OPENAI_API_KEY 时可用本地模型完成文本生成。
- 当 LM Studio 服务器或 Ollama 守护进程运行时，模型会自动出现在模型选择器中。
- 必须确保 LM Studio 已启用 CORS，否则浏览器无法连接。
- 该项目当前未提供端到端测试（路线图中标记为未开始）。
【参与贡献】
- Fork 仓库
步骤 2 · 创建功能分支：
git checkout -b feature/amazing-feature步骤 3 · 提交改动：
git commit -m 'Add some amazing feature'步骤 4 · 推送分支：
git push origin feature/amazing-feature贡献要求：遵循现有代码风格与约定、编写清晰的提交信息、保持尊重与建设性的讨论。
- 发起 Pull Request