[PPT] DeepWrite AI图文设计——基于你的素材库，生成图文内容

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DeepWrite AI 图文设计

副标题：用你自己的素材，生成你自己的内容日期：2026年6月

{# 封面页。"你自己的素材，你自己的内容"——强调所有权和个性化。}

{@ 你有没有注意到一个细节。

你用AI生成一篇图文内容，写出来之后你会发现——文字是AI编的，配图是AI从训练数据里"想"出来的。它没有用你手里任何一篇已有的文章，没有参考你文件夹里任何一张现成的图片。

这不是"不好"。但如果你手里已经有一批精心收集的材料——几篇参考文献、一个图片文件夹——这些素材是不是应该成为AI创作的基础，而不是被完全忽略？

图文设计功能，就是让AI基于你的素材来创作。 }

AI生成内容的默认模式：凭空创作

你让AI写一篇行业分析报告。

AI写出了不错的文字。但你发现：

它引用的数据你无法溯源
它的结构没有参照你已经写得很好的一篇旧报告
它没法配图——因为不知道你有哪些图

AI在"创作"，但你的材料在"闲置"。

{# 问题导入。三个要点讲清楚"凭空创作"的局限。}

{@ AI写一篇文章很快。但它写的和你的素材之间有什么关系？

你手里有五篇相关的研究报告，你已经读过了、标过重点了。你还有一个文件夹，里面有三十张行业数据的截图。这些是你花时间收集和整理过的。

但如果直接用AI生成，它不会自动用上这些。它写出来的是"AI知道的"，不是"基于你手头材料的"。

图文设计功能做的，就是把这些闲置的素材，变成AI创作的起点。 }

做法：把你选的材料系统化地交给AI

一次操作，两种素材：

素材类型	可选数量	AI怎么用
文章（MD文件）	最多12篇	每篇文章的标题、结构和正文被完整注入AI上下文。AI可以对比、引用、综合
图片文件夹	最多40张	图片路径列表注入AI上下文。生成草稿时，AI自动在相应位置插入图片引用

不是你告诉AI"去网上查"，是你把东西放在它面前说"用这些"。

{# 功能展示——两种素材的对比表。}

{@ 操作很简单。

打开AI对话，点"添加文章/图片"。选择你要用的MD文件——最多12篇。选择一个图片文件夹——最多40张。确认。

系统把你选的文章和图片路径，结构化地注入AI的上下文。AI不是"知道这些文章存在"，是"读到了每篇文章的完整正文、了解了每个图片的路径"。

然后你说你要什么——"基于这五篇报告，写一篇综述""基于这些素材，生成一份带图的产品介绍"。AI不是在凭空想象，是在你的素材库里挑选、组合、改写。 }

生成的草稿，不只是文字

AI生成完草稿后，系统自动做两件事：

图片路径重写。 草稿中引用的图片，路径自动转换为DeepWrite能识别的相对路径。你打开草稿，图片就在那里。

来源元数据记录。 草稿的frontmatter自动记录：这篇文章基于哪些源文章写成、使用了哪个图片文件夹。以后你回头看这篇草稿，知道它"从哪来的"。

一篇新文章，有图、有出处、可追溯。

{# 功能展示——两个自动处理。}

{@ AI生成完草稿后，系统自动做了两件你不会注意到但很重要的事。

第一件，图片路径重写。AI在草稿里引用了你的图片。但AI写的路径是它"猜"的。系统自动把路径修正为DeepWrite能正确识别的相对路径。打开草稿，图片就显示在相应位置——不需要手动修正。

第二件，来源记录。草稿的元数据里自动记下了：参考了哪几篇文章、用了哪个图片文件夹。以后你回头看这份草稿，知道它是基于什么材料生成的。如果某段内容需要追根溯源，你有据可查。 }

三个典型场景

场景一：基于多篇文献写综述。

你收集了5篇关于某个主题的研究文章。每篇都读过，标过重点。在AI对话中选择这5篇，告诉AI："基于这5篇文章，写一篇3000字的综述，对比它们的主要观点和分歧。"

AI读完5篇文章，生成了一篇结构清晰的综述——有引言、有对比分析、有总结。引用部分标注了来源文章。图片路径自动关联。

场景二：做一份带图的方案。

你的设计文件夹里有50张参考图。你写了一篇产品方案的大纲。在AI对话中选择这篇文章大纲和图片文件夹，告诉AI："基于这个大纲，扩展成一份完整方案。在相应位置引用图片。"

AI生成的方案里，"用户界面"段落下面有一张示例图。"竞品分析"段落下面有竞品截图。图和文一起生成了。

场景三：把旧内容重新利用。

你写过五篇关于同一个主题的文章，散落在不同目录。在AI对话中一次性全选，告诉AI："基于这五篇文章，整合成一篇完整的指南。去掉重复的部分，统一风格。"

AI读完五篇，去重、整合、统一风格，生成了一份全新的指南。你的旧文章变成了新资产。

{# 场景串讲——三个场景叙事。}

{@ 三个场景，看图文设计怎么落地。

第一个，做文献综述。五篇文章一次性选入，AI对比分析，生成综述。你不用把每篇的观点手动提取出来再人工合并。

第二个，图文方案。大纲和图片文件夹一起给AI。生成出来的不是纯文字，而是有图有文的成品。

第三个，旧内容翻新。你写过的东西散落在各个地方。全选，让AI去重整合——旧文章变成了新资产。 }

这跟"上传文件"有什么不一样

维度	上传文件给AI	图文设计
格式识别	通常是纯文本或OCR	保持Markdown结构和标题层级
多文件处理	一个个上传，手动标注	一次选择，自动区分
图片	上传文件	读文件夹路径，不搬运文件本身
产出元数据	无记录	frontmatter记录来源文章和图片
与DeepWrite的联动	无	草稿可被专注阅读打开、可被PPT模式打开

不是"把文件给AI看"，是"基于你的DeepWrite资产库进行创作"。

{# 价值收束——五维对比表。}

{@ 有人会问：这跟上传文件给AI有什么不一样。

最根本的差异：上传文件是一次性行为。文件到AI那里，跟你后面的工作流没有关系。图文设计是基于你的DeepWrite资产库——文章在内容目录里，图片在文件夹里。生成出来的草稿也在DeepWrite里，可以被专注阅读打开，可以被PPT模式打开，可以被标上标签存入知识库。

它不是"一次上传生成一次回答"。是你已有资产的一次重组和升级。 }

下一篇：L2-B线——AI对话的底层能力

L2-A线六篇讲完了——普通对话、专题对话、文章对话、项目对话、知识包、图文设计。这些都是"你能用AI对话做什么"。

下一篇开始，我们进入L2-B线——"这些能力是怎么做到的"。从记忆系统开始。

{# 引导页。A线→B线的切换，从"功能视角"转向"技术视角"。}

{@ 六篇讲完了A线——功能视角。每一篇都在回答"你能用AI对话做什么"。

接下来转向B线——技术视角。四层记忆怎么工作的？提示词管理体系是怎么设计的？保存闭环如何实现？目录和阅读视图怎么联动？

下一篇，从记忆系统开始。 }