實測|Lovart Slides上手指南:4步驟駕馭 NanoBanana Pro,做出「可分層可細修」的專業PPT
實測|Lovart Slides上手指南:4步驟駕馭 NanoBanana Pro,做出「可分層可細修」的專業PPT

現在AI工具繁多,其中最受到廣泛用戶們青睞的無非就是「AI生成簡報」功能。而當前的熱門解,無非Google旗下NoteBookLM,但其兩大痛點是:輸出整份 PDF 後就無法細部修改,且遇到圖片/文字一多,就可能有像素模糊的問題。

若要克服以上痛點,目前可以考慮的選項有先前介紹過的Gammas,以及本文要介紹的新工具:Lovart Slides

先說結論: Lovart Slides堪稱目前最強,沒有之一。

先來說說Lovart,它是一款以「設計智能體」為核心的 AI 設計工具,能理解需求並自動規劃與生成整套品牌視覺素材。它主打「懂設計流程」的 AI Agent:不只生成單張圖片,還能從自然語言描述出發,拆解任務並一站式產出 Logo、海報、社群圖文、簡報,甚至影片。

更重要的是,它提供分層編輯與多版本輸出,支援 PNG、PDF 等格式,更因導入Nano Banana Pro,而具備 4K 畫質的輸出能力。

Lovart分層
Lovart支援分層編輯。但還是建議一是生成到位,不敢說分層編輯十分順手。
圖/ Lovart

因此,若你是打算將手上的資料製作成精美PTT,並想添加某些特定元素(例如公司的Logo),並同時想保持4K高畫質,還能後續細修,那透過 Lovart Slides 來利用 Nano Banana Pro 的強大性能,是更理想的選擇。

場景一:報告型檔案+公司Logo

假設第一種情境, 你需要把一份包含數據的報告製作成PPT分享給公司同仁 ,那就可以採取以下作法。

要先強調的是,即使透過 Lovart Slides 生成 PPT 可以後續修改, 但原則上最省資源的方式還是「一次到位」,因為後續的修改動作,都會需要支付點數。 而目前 Lovart 僅提供免費使用者每日100點,且不可累計。

另外也要先建立一個觀念: 所有的AI工具,都是說的越清楚,表現才越好 。因此,在打開 Lovart 之前,建議先敲敲鍵盤,把你對該份檔案的PPT大綱給打出來(就是每一頁大致上要有什麼內容),再提供給 AI 對齊期望,才會獲得最理想的效果。

具體上的步驟,可以分成以下4階段:

  1. 準備提示詞:建議先把主要檔案提供給AI閱讀,並請AI處理成大綱提示詞,或自己寫。

  2. 準備素材:把品牌 logo、或想要加入的圖先整理好,開啟 Lovart(只有網頁版)。

  3. 選模型 / 上傳檔案:在左側上傳素材,選最新的 NanoBanana Pro。

  4. 填入提示詞:要求AI透過步驟一的提示詞讓模型「逐頁生成」。

    小技巧
    步驟 1 也可以請任何一款AI幫你製作提詞。以下是筆者提供「檔案」跟「公司Logo圖」後,輸入給AI生成提示的提示詞:

讀取PDF檔案後,請依內容寫出PPT大綱,並規劃「關鍵洞察PPT」每一頁內容。我的目的是要獲取生成PPT的提示詞,並提供給AI工具生成PPT,同時提示輸入要一次完成,具體要求如下:

要求:風格一致、文字不要過密集、輸出語言必須是台灣繁體中文、多用圖表、4K分辨率;逐頁輸出,不要整張大圖;每一頁右上角要添加「數位時代Logo」(如附檔,供參考)。

PPT生成結果大致如下:

生成測試:圖表&數據
原則上視覺處理沒問題,文案及字體排版,就需要後續編輯調整才能到位。
圖/ Lovart
 AI 應用普及達43.19%
這邊有一個狀況是,AI 把圖表色號當成文案標注上去,顯見即使AI輸入窗口變長,涉及多步驟處理時還是會出錯。
圖/ Lovart
短影音滲透率近8成
短影音洞察這頁幾乎沒有問題。顯見輸入資訊越簡單,對AI生成越有利。
圖/ Lovart

小結:圖像是強項,字體可接受

針對生成結果,以圖像表現來說幾乎沒什麼好挑剔的,唯一要注意的是,中文字形在一定長度的輸出之下,還是有變形的機率(但屬於可閱讀範圍)。因此若要追求完美,後續的字體修正就有其必要(編輯方式下文會提及)。

想看完整生成結果請點我

想看完整PPT生成提詞請點我

註:測試資料為TWNIC《2025台灣網路報告》

場景二:直接以網路資料生成PPT

另外一種情境是,你手上沒有既定的檔案,因此要利用網路資料來製作特定主題的PPT,那就適用這個情境。

製作步驟跟場景如出一轍。但一樣建議,在請Lovart生成PPT前先把架構大綱給整理好。因此在確定題目後,可先請任何一款AI處理好大綱再提供給Lovart

本次就以 「矽光子技術原理」 當作題目,給AI「生成提示詞」的提示如下:

我想要製作「矽光子技術原理」的PPT簡報,內容在10頁以內。請幫我規劃內容大綱架構的提示詞,我要一次輸入提供給其他AI工具,以讓它搜尋網路資料並製作成PPT。

PPT生成結果大致如下:

情境二:封面照
示意圖概念頗為精準。
圖/ Lovart
情境二:電轉光
Lovart會依照網路資料把示意圖製作出來。但要注意,涉及專業領域的知識一定要親自驗證。
圖/ Lovart
情境二:共同封装光學
這是在本次測試中文字最模糊的一張。可見Lovart在生成資訊整合程度高的大圖時,仍有模糊的風險。建議類似大圖可獨立生成,或依照編輯方法做後續調整。
圖/ Lovart

想看完整生成結果請點我

想看完整PPT生成提詞請點我

兩招後製:指哪改哪,改到滿意為止

  • 方法一:編輯元素 or 編輯文字

Lovart 會把圖像內容分層,你能直接改標題、移除不需要的人物或構圖元素,版面維持乾淨;選「編輯文字」則可針對各頁的文字內容局部修改。

編輯方式一
第一種編輯方式,是透過編輯元素。按下後AI會生成另一張一模一樣,但可編輯文字的頁面給你。
圖/ Lovart
編輯方式一之二
另一種方式是按「編輯文字」,AI會提取該圖中的文字讓你修改,優點是比較不會影響字體。
圖/ Lovart
  • 方法二:Touch edit

Touch edit 功能,是Lovart的一大亮點!Mac用戶可按 command(Windows 按 ctrl),用滑鼠點要修改的區塊,Lovart 會把選取區域丟進對話框,一次提出多項修改需求。

它甚至會自動重排版;換成品牌素材、改海報文案都可,字型也能完整保留。

編輯方式二:Touch edit
Touch edit 的亮點在於,直接用滑鼠點擊複數目標,就可以一次告訴AI要調整的內容,並重新生成。
圖/ Lovart
編輯方式二:Touch edit 成效
Touch edit 在辨識出問題後,就會自動修正內容。
圖/ Lovart

10 套好用風格模板(當提示詞方向)

以下也提供幾種美術風格,可以在規劃大綱時適時加入提示詞,讓成果更接近你的想像:

  • 商務風:大量留白、無襯線字體、網格與高端攝影,類似蘋果發表會美學。
  • 科技風:深色、藍紫霓虹、毛玻璃 UI、等距 3D、發光粒子,凸顯科幻感。
  • 藝術風:曼菲斯風格設計、撞色幾何、抽象拼貼,要提供年輕品牌提案。
  • 治癒風:莫蘭迪色、水彩紋理、植物插畫、優雅襯線字。
  • 水墨風:水墨背景、金箔紋理、青白配色、傳統紋樣,要凸顯高級質感。
  • 學術風:海軍藍+白、結構化網格、正式襯線標題,營造信賴的權威感。
  • 現代SaaS風:淺色、彌散漸變、磨砂玻璃、圓角卡片、Notion 風圖示
  • 工業風:技術藍圖背景、黃+混凝土灰、精密細線與機械圖表。
  • 雜誌風:巨型粗體標題、不對稱版面、精緻留白,以凸顯品牌故事。
  • 數據儀表風:深色啞光、霓虹綠/藍圖表、模組化卡片,強調資訊視覺化。

只要把以上描述寫進提示詞,Lovart 會照著風格路線幫你定調。

結論:Lovart堪稱現代最強!但需要課金解鎖

Lovart + NanoBanana Pro 的組合,就是「懂品牌、會排版、能細修」的 AI 設計夥伴。經過以上實測,可以說目當代最強的PPT製作AI工具,相對於NoteBook LM而言可調性更高;相對於ChatGPT,中文字形能力超出一條街;相對於Gammas,找資料的AI代理能力更強。

換言之,除了免費用戶的點數太少,幾乎肯定要繳費才能使用(最低方案月付19美元),Lovart 幾乎沒有缺點。

下一次要輪到你做年會簡報、行銷提案、產業觀察,就可以試試看本文流程,看能否把 AI 生圖,變成真正的生產力吧!

延伸閱讀:教學|NotebookLM簡報怎麼修改?用Canva、Lovart就能拆解圖層,完整步驟一次看
Google官方發布8種NotebookLM簡報玩法,零散筆記變專業簡報!中英文提示詞一次看

資料來源:Lovart知乎

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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