香蕉幻灯片
经 AI Skill Hub 精选评估，香蕉幻灯片 获评「强烈推荐」。在 GitHub 上收获超过 14.7k 颗 Star，这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.2 分，适合有一定技术背景的用户使用。
**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS？**
对于个人开发者和有隐私需求的用户，本地部署的开源工具意味着数据不离本机，不受第三方服务商的数据政策约束。同时，开源工具通常没有使用次数限制和月度费用，一次安装即可长期使用，对于高频使用场景的总拥有成本（TCO）远低于订阅制商业工具。
**安装与环境准备**
香蕉幻灯片 依赖 Python 运行环境。建议通过 pyenv（Python）或 nvm（Node.js）管理 Python 版本，避免全局环境污染。对于新手用户，推荐先创建虚拟环境（python -m venv venv && source venv/bin/activate），再安装依赖，这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始，不影响系统稳定性。
**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues（已关闭的问题），大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时，提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例，能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 香蕉幻灯片 的版本更新，及时通知重要功能变化。
香蕉幻灯片 是一款基于 Python 开发的开源工具，专注于 AI幻灯片生成、PPT制作、模板自定义 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
香蕉幻灯片 是一款基于 Python 开发的开源工具，专注于 AI幻灯片生成、PPT制作、模板自定义 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
- 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
- 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
- 提供详细文档和使用示例，新手友好
- 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
- 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
- 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
- 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
- 作为开源基础组件进行商业化二次开发
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install banana-slides
# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install banana-slides
# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/Anionex/banana-slides
cd banana-slides
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import banana_slides; print('安装成功')"
- 访问 GitHub 仓库页面
- 按照 README 文档完成依赖安装
- 根据系统环境完成初始化配置
- 参考官方示例或文档开始使用
- 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
# 命令行使用
banana-slides --help
# 基本用法
banana-slides input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import banana_slides
# 示例
result = banana_slides.process("input")
print(result)
# banana-slides 配置文件示例（config.yml） app: name: "banana-slides" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 banana-slides --config config.yml # 或通过环境变量配置 export BANANA_SLIDES_API_KEY="your-key" export BANANA_SLIDES_OUTPUT_DIR="./output"
简介
<p> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/81fe6816-44cc-4c61-97c7-f3c099650966" alt="Banana Slides" width="860"> </p> <p> <a href="https://trendshift.io/repositories/22056" target="_blank"> <img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/22056" alt="Anionex%2Fbanana-slides | Trendshift" width="265" height="58"> </a> <br> <a href="https://hellogithub.com/repository/Anionex/banana-slides" target="_blank"> <img src="https://abroad.hellogithub.com/v1/widgets/recommend.svg?rid=c8a0ee51918e4353af08012b8472b85e&claim_uid=CtDTm2jbUHhVGBr&theme=neutral" alt="Featured｜HelloGitHub" width="265" height="58"> </a> </p> <p> <a href="#-项目缘起"><b>简体中文</b></a> • <a href="README_EN.md"><b>English</b></a> </p> <p> <a href="https://github.com/Anionex/banana-slides/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/Anionex/banana-slides?style=flat-square&color=FFD700" alt="GitHub Stars"></a> <a href="https://github.com/Anionex/banana-slides/network"><img src="https://img.shields.io/github/forks/Anionex/banana-slides?style=flat-square&color=FFD700" alt="GitHub Forks"></a> <a href="https://github.com/Anionex/banana-slides/watchers"><img src="https://img.shields.io/github/watchers/Anionex/banana-slides?style=flat-square&color=FFD700" alt="GitHub Watchers"></a> <a href="https://github.com/Anionex/banana-slides"><img src="https://img.shields.io/badge/version-v0.4.0-44cc11?style=flat-square" alt="Version"></a> <a href="https://github.com/Anionex/banana-slides/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/Anionex/banana-slides?color=0055aa&style=flat-square" alt="License"></a> <br> <img src="https://img.shields.io/badge/Docker-Build-4A90D9?logo=docker&logoColor=white&style=flat-square" alt="Docker Build"> <a href="https://deepwiki.com/Anionex/banana-slides"><img src="./assets/badge-deepwiki-flat.svg" alt="Ask DeepWiki"></a> </p>
<p> <b>一个基于 nano banana pro 🍌 的原生 AI PPT 生成应用</b><br> <b>在几分钟内从想法到演示文稿，无需繁琐排版、口头提出修改，迈向真正的 "Vibe PPT"</b> </p> <p> <a href="https://bananaslides.online/"><b>🚀 在线 Demo</b></a> | <a href="https://docs.bananaslides.online/"><b>📖 文档</b></a> | <a href="https://github.com/Anionex/banana-slides#-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%96%B9%E6%B3%95"><b>部署方法</b></a> </p> <p> 如果该项目对你有用，欢迎 <b>Star 🌟</b> & <b>Fork 🍴</b> </p>
</div>
🎯 功能介绍
2. 强大的素材解析能力
- 多格式支持：上传 PDF/Docx/MD/Txt 等文件，后台自动解析内容。
- 智能提取：自动识别文本中的关键点、图片链接和图表信息，为生成提供丰富素材。
- 风格参考：支持上传参考图片或模板，定制 PPT 风格。
<img width="1920" height="1080" alt="文件解析与素材处理" src="https://github.com/user-attachments/assets/8cda1fd2-2369-4028-b310-ea6604183936" />
然后安装 Python 依赖
uv sync
这将根据 `pyproject.toml` 自动安装所有依赖。
3. **配置环境变量**
复制环境变量模板：（新）使用应用模板一键部署
这是最简单的方式，无需安装docker或下载项目，创建后可直接进入应用
1. 通过雨云一键部署和启动本应用 (带宽大，适合高清图片生成和下载。新用户有15天免费试用) - 图文教程
- 敬请期待
使用 Docker Compose🐳
通过docker compose快速启动前后端服务。
<details> <summary>📒 Windows/Mac用户说明</summary>
如果你使用 Windows 或 macOS，请先安装 Docker Desktop，并确保 Docker 正在运行（Windows 可检查系统托盘图标；macOS 可检查菜单栏图标），然后按文档中的相同步骤操作。
提示：如果遇到问题，Windows 用户请在 Docker Desktop 设置中启用 WSL 2 后端（推荐）；同时确保端口 3000 和 5000 未被占用。
</details>
0. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/Anionex/banana-slides
cd banana-slides- 配置环境变量
创建 .env 文件（参考 .env.example）：
cp .env.example .env（可选， 也可以启动后在用户界面配置，教程可点击此处） 编辑 .env 文件，配置必要的环境变量：
<details> <summary>点击展开详情</summary> > 项目中大模型接口以AIHubMix平台格式为标准，推荐使用 AIHubMix(点击此处可直接访问) 获取API密钥，减小迁移成本<br> > 友情提示：谷歌nano banana pro模型接口费用较高，请注意调用成本 ```env
从源码部署
#### 环境要求 - Python 3.10 或更高版本 - uv - Python 包管理器 - Node.js 16+ 和 npm - FFmpeg - 讲解视频导出必需，且必须包含 libass / ass 字幕滤镜支持 - 有效的 Google Gemini API 密钥 - （可选）LibreOffice - 使用「PPT 翻新」功能上传 PPTX 文件时需要，用于将 PPTX 转换为 PDF。推荐先在本地将 PPTX 转为 PDF 后再上传，原因：LibreOffice 在服务端渲染时可能因缺少字体（如微软雅黑、Calibri 等）导致排版错位，且无法完整还原部分特效。上传 PDF 文件则不需要 LibreOffice。Docker 用户如仍需在容器内支持 PPTX 上传，可执行：
docker exec -it banana-slides-backend bash -c "apt-get update && apt-get install -y libreoffice-impress && rm -rf /var/lib/apt/lists/*"
后端安装
0. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/Anionex/banana-slides
cd banana-slides1. 安装 uv（如果尚未安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh- 安装依赖
在项目根目录下运行： ```bash
📦 使用方法
Gemini 格式配置（当 AI_PROVIDER_FORMAT=gemini 时使用）
GOOGLE_API_KEY=your-api-key-here GOOGLE_API_BASE=https://generativelanguage.googleapis.com
代理示例: https://aihubmix.com/gemini
OpenAI 格式配置（当 AI_PROVIDER_FORMAT=openai 时使用）
OPENAI_API_KEY=your-api-key-here OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
代理示例: https://aihubmix.com/v1
Lazyllm 格式配置（当 AI_PROVIDER_FORMAT=lazyllm 时使用）
选择文本生成和图片生成使用的厂商
TEXT_MODEL_SOURCE=deepseek # 文本生成模型厂商 IMAGE_MODEL_SOURCE=doubao # 图片编辑模型厂商 IMAGE_CAPTION_MODEL_SOURCE=qwen # 图片描述模型厂商
各厂商 API Key（只需配置你要使用的厂商）
DOUBAO_API_KEY=your-doubao-api-key # 火山引擎/豆包 DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-api-key # DeepSeek QWEN_API_KEY=your-qwen-api-key # 阿里云/通义千问 GLM_API_KEY=your-glm-api-key # 智谱 GLM SILICONFLOW_API_KEY=your-siliconflow-api-key # 硅基流动 SENSENOVA_API_KEY=your-sensenova-api-key # 商汤日日新 MINIMAX_API_KEY=your-minimax-api-key # MiniMax ...
</details>
**使用新版可编辑导出配置方法，获得更好的可编辑导出效果**: 需在[百度智能云平台](https://console.bce.baidu.com/iam/#/iam/apikey/list)（点击此处进入）中获取API KEY，填写在.env文件中的BAIDU_API_KEY字段（有充足的免费使用额度）。详见https://github.com/Anionex/banana-slides/issues/121 中的说明
<details>
<summary>📒 Vertex AI 配置指南（适用于 GCP 用户）</summary>
Google Cloud Vertex AI 允许通过 GCP 服务账户调用 Gemini 模型，新用户可使用赠金额度。配置步骤：
1. 前往 [GCP Console](https://console.cloud.google.com/)，创建一个服务账户并下载 JSON 格式的密钥文件
2. 将密钥文件保存为项目根目录下的 `gcp-service-account.json`
3. 在 `.env` 中设置：
4. 如果使用 Docker 部署，还需要在 `docker-compose.yml` 中取消相关注释，将密钥文件挂载到容器内并设置 `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` 环境变量。
> `gemini-3-*` 系列模型要求 `VERTEX_LOCATION=global`
</details>
2. **启动服务**
**⚡ 使用预构建镜像（推荐）**
项目在 Docker Hub 提供了构建好的前端和后端镜像（同步主分支最新版本），可以跳过本地构建步骤，实现快速部署：
使用预构建镜像启动（无需从头构建）
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d
镜像名称：
- `anoinex/banana-slides-frontend:latest`
- `anoinex/banana-slides-backend:latest`
**从头构建镜像**
> [!TIP]
> 如遇网络问题，可在 `.env` 文件中取消镜像源配置的注释, 再重新运行启动命令：
>
3. **访问应用**
- 前端：http://localhost:3000
- 后端 API：http://localhost:5000
4. **查看日志**
🎨 结果案例
| <img src="https://github.com/user-attachments/assets/d58ce3f7-bcec-451d-a3b9-ca3c16223644" width="500" alt="案例3"> | <img src="https://github.com/user-attachments/assets/c64cd952-2cdf-4a92-8c34-0322cbf3de4e" width="500" alt="案例2"> |
| **软件开发最佳实践** | **DeepSeek-V3.2技术展示** |
| <img src="https://github.com/user-attachments/assets/383eb011-a167-4343-99eb-e1d0568830c7" width="500" alt="案例4"> | <img src="https://github.com/user-attachments/assets/1a63afc9-ad05-4755-8480-fc4aa64987f1" width="500" alt="案例1"> |
| **预制菜智能产线装备研发和产业化** | **钱的演变：从贝壳到纸币的旅程** |
</div>
更多可见<a href="https://github.com/Anionex/banana-slides/issues/2" > 使用案例 </a>
AI Provider格式配置 (gemini / openai / vertex)
AI_PROVIDER_FORMAT=gemini
Vertex AI 配置（AI_PROVIDER_FORMAT=vertex）
然后按照前述方法，打开编辑 `.env` 文件，配置你的 API 密钥
#### 前端安装
1. **进入前端目录**
2. **安装依赖**
3. **配置API地址**
前端会自动连接到 `http://localhost:5000` 的后端服务。如需修改，请编辑 `src/api/client.ts`。
#### 启动后端服务
> （可选）如果本地已有重要数据，升级前建议先备份数据库：
> `cp backend/instance/database.db backend/instance/database.db.bak`
> 备注： 默认配置下，模板、素材、成品都在uploads/文件夹中
后端服务将在 `http://localhost:5000` 启动。
访问 `http://localhost:5000/health` 验证服务是否正常运行。
#### 启动前端开发服务器
前端开发服务器将在 http://localhost:3000 启动。
打开浏览器访问即可使用应用。
**🔧 常见问题**
可见官网文档
架构清晰的AI PPT生成方案，集成度高，支持模板灵活定制。14.7k星证明市场认可度强，Python生态友好，适合快速原型开发。
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 跨境业务、多语言内容运营团队
- 做语音类 AI 产品的开发者
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- Docker：banana-slides 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
- 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
- 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
- 提供详细文档和使用示例，新手友好
- 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
- 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 跨境业务、多语言内容运营团队
- 做语音类 AI 产品的开发者
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
- 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
- 作为开源基础组件进行商业化二次开发
- +GitHub 14.7k Star，社区高度认可
- +完全开源免费，无授权费用
- +本地部署，数据完全自主可控
- +开发者社区支持，遇问题可查可问
- −安装和初始配置可能需要一定技术基础
- −功能完整性通常不如成熟商业产品
- −技术支持主要依赖开源社区，响应速度不稳定
该工具使用 AGPL-3.0 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
⚠️ AGPL 3.0 — 最严格的 Copyleft，网络服务端使用也需开源，SaaS 使用受限。
AI Skill Hub 点评：香蕉幻灯片 的核心功能完整，质量优秀。对于AI 技术爱好者来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。
| 原始名称 | banana-slides |
| Topics | AI幻灯片生成PPT制作模板自定义LLM应用Python工具 |
| GitHub | https://github.com/Anionex/banana-slides |
| License | AGPL-3.0 |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-05-24 · 更新时间：2026-05-24 · License：AGPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。