Copilot 可以生成圖片嗎？深入探討

Microsoft 的 Copilot — 內嵌於 Windows 與 Microsoft 365 應用的 AI 助理 — 可以生成圖像。過去一年，Microsoft 已將圖像生成能力整合到 Copilot 的各種介面（Designer、Word、PowerPoint、Copilot 聊天），使用 Microsoft 所描述的 Designer Image Creator（先前與 DALL·E-3 連結）等模型，並隨著引入合作夥伴與選項而持續演進後端模型組合。Copilot 的圖像工具針對生產力工作流程（文件、投影片、快速模型）進行最佳化；同時，像 CometAPI 這類第三方聚合平台透過單一 API 讓開發者存取眾多專門的圖像模型（Midjourney、GPT-4O Image、Nano Banana Pro、Flux 2 等）——以整合式生產力便利為代價，換取模型選擇的彈性與更深的程式化控制。

企業、行銷人員、產品團隊與創作者愈來愈希望在既有的應用程式內生成高品質、品牌安全的圖像。了解 Copilot 是否能生成圖像、使用哪些模型、如何存取，以及這些圖像與透過聚合 API（例如 CometAPI）可使用的模型相比如何，對於選擇在真實度、速度、成本與企業管控之間取得平衡的工作流程至關重要。

Copilot 能否生成圖像？

是的 — Microsoft 的 Copilot 在多個入口提供 AI 圖像創建（Copilot Chat / Create、Microsoft Designer、Word/PowerPoint），並依據使用介面採用不同的圖像模型：Microsoft 近期的更新已將 OpenAI 的 GPT-Image-1.5 納入許多 Copilot 的圖像流程，而 Designer/Word 的部分圖像功能在某些介面仍使用以 DALL·E-3 為基礎的管線。

GPT-Image-1.5 是 OpenAI 推出的生產等級、多模態圖像模型（具備強大的提示遵從度、較快的生成/編輯），Microsoft 已將其整合到 Microsoft 365 的 Copilot 體驗中。

若你需要以程式方式存取眾多圖像模型（Google Gemini / Nano-Banana 系列、Stable Diffusion、OpenAI 等），CometAPI 提供單一 API 介面且 API 價格相當低廉——品質與成本則取決於你選擇的底層模型（Gemini Flash、GPT-Image 等）。

排行榜與盲測（LM Arena / Arena.ai）顯示 GPT-Image-1.5 與 Google 的 Gemini Flash（“Nano-Banana”）會依任務類型（文生圖 vs. 編輯；文字準確度 vs. 速度）交替居首。最佳選擇取決於使用場景、成本與合規要求。

什麼是「Copilot generate images」？

「Copilot generate images」指的是在 Microsoft 的 Copilot 體驗（Copilot Chat/Create、Designer，以及 Word/PowerPoint 內的 Copilot）中呈現的圖像創建功能，可讓使用者以自然語言提示生成圖像或在介面中直接編輯現有圖像。這些圖像工具整合在生產力工作流程中，因此你可以在不離開 Word、PowerPoint、Designer 或 Copilot Chat 的情況下創作視覺素材。Microsoft 的文件指出，Designer 的 Image Creator 與 Copilot Create 流程是圖像生成的使用者入口。

如何存取與使用

從 Copilot（網頁或應用）

1. 開啟 Copilot 應用或前往 copilot.microsoft.com，使用與你的 Microsoft 365／個人 Copilot 存取權相連的帳戶登入。
2. 在聊天框輸入提示，例如：「Create a photorealistic image of a modern home office with warm lighting and a potted fiddle leaf fig.」。請具體描述風格、視角與氛圍。Microsoft 建議使用自然語言提示，並提供提示指南。
3. 檢視生成的選項；選擇一張插入、下載或持續迭代（優化提示／要求變體）。

從 Designer（或 365 應用內的 Designer 面板）

1. 開啟 Designer 或 Word、PowerPoint 內的 Designer 圖像面板。
2. 使用「Create」→「Image」→輸入你的提示。Designer 提供編輯、重新生成、調整長寬比與風格預設等控制。
3. 直接將生成的圖像插入投影片／文件；如有需要可複製到剪貼簿或匯出為檔案。

在 Word / PowerPoint 內（直接插入）

1. 在 Word/PowerPoint 中選擇 Insert → Pictures → Generate with Copilot/Designer（介面依客戶端而異）。
2. 輸入提示，等待圖像生成，然後將所選圖像直接插入文件。Microsoft 明確記載了此流程，並指出底層使用 Designer 的 Image Creator。

快速開始 — 使用者步驟

1. 在 Microsoft 365 應用中的 Copilot（Copilot 網頁／應用、Word、PowerPoint 或 Designer）開啟。
2. 輸入提示，例如：「Create a photorealistic hero image of a person using a standing desk in a sunlit modern office, morning light, cinematic depth of field.」。
   3.（可選）附加一張要編輯的圖像或提供品牌資產（若企業租戶已設定，Copilot 可使用核准的品牌圖像）。
3. 在提供選項時選擇風格／尺寸（部分介面可選長寬比、迭代次數或「變體」）。
4. 選擇你偏好的圖像並插入文件或下載。編輯時使用自然語言指令（例如：「remove the coffee mug and change shirt color to blue」）。

實用技巧：獲得更佳結果

• 清楚給出主題 + 風格 + 光線指示（例如：「isometric vector illustration」，或「photorealistic, 35mm lens, golden hour」）。Microsoft 的提示指南強調要指定主體、背景、風格與色彩。
• 反覆試驗：生成多個變體並優化提示。Copilot 提供快速變體工作流程。
• 注意你的點數使用：頻繁的大批量生成可能會觸發每月點數上限（詳見下文）。

Copilot 用哪些模型來生成圖像

Copilot 會依入口與上線階段使用多種圖像模型：

• Microsoft 已將 OpenAI 的 GPT-Image-1.5 整合到許多 Microsoft 365 Copilot 的圖像流程（Copilot Chat/Create 與部分「Create」體驗）。
• Designer 與部分 Word/PowerPoint 的圖像功能在某些介面中記載為使用進階的 以 DALL·E-3 為基礎 的管線。這代表不同的 Copilot 介面可能使用不同的圖像後端。

總結：Copilot 是多模型產品——在底層它會依介面與任務選擇最合適的圖像模型；Microsoft 正在將 Copilot 的圖像管線轉向 OpenAI 的 GPT-Image-1.5，同時在適用處保留 Designer / DALL·E 流程。

GPT-Image-1.5（以及 4o image）帶來的提升

• 指令遵從度與編輯精確度： GPT-Image-1.5 於 2025 年 12 月發布，提供更精準的編輯（在反覆編輯中能保留人臉／標誌／品牌資產）。OpenAI 報告其在指令遵從與編輯一致性上較早期圖像模型有顯著提升。生成與多輪編輯是其核心能力。
• 速度與成本改進： OpenAI 報告在 GPT-Image-1.5 發布中，生成速度最高可達 4× 更快，且每張圖像的成本約 降低 ~20%，讓迭代更經濟。這對於 Copilot 提供多變體輸出與在文件中支援編輯的工作流程相當重要。

流程運作方式（高層）

1. 提示擷取： Copilot 擷取使用者提示、任何上傳的圖像（若進行編輯）、文件脈絡（例如投影片長寬比或 Word 頁面）以及相關的組織安全／政策設定。
2. 路由與模型選擇： 產品會根據可用性、授權、成本政策與所需能力（例如高真實度編輯）來決定使用哪個後端模型或供應商（選項包含 OpenAI 模型、其他供應商模型與 Microsoft 託管的後備）。Microsoft 可能會依場景路由至不同的合作夥伴。
3. 生成與排序： 所選模型會回傳多個圖像候選。Copilot 呈現候選並常提供 UI 便捷操作以進行快速編輯（裁切、色彩調整）或循環的文字編輯。
4. 插入、詮釋資料與來源標記： Copilot 插入所選圖像，並在許多情況下顯示內容憑證／詮釋資料（圖像的生成方式）、使用指引與匯出選項。這有助於法遵團隊稽核 AI 生成的視覺內容。

Copilot 圖像生成的優勢

1. 無縫整合於生產力工作流程。 可直接在 Word、PowerPoint 或 Copilot 聊天驅動的簡報中生成並插入圖像，無需匯出／匯入，縮短非設計人員的設計迴圈。
2. 熟悉的介面與提示指引。 Copilot 提供內建的提示建議與迭代流程，針對文件工作流程而非完整創作工作室進行設計。
3. 企業控管與治理。 輸出與提示受租戶安全設定與 Microsoft 企業級基礎架構管控，對受監管產業尤其重要。
4. Microsoft 客戶的商業授權明確。 在 Microsoft 365 內生成的圖像通常依據 Microsoft 的服務合約提供授權條款（企業應閱讀其協議中的法律條款）。
5. 便於快速模型與內容感知的圖像。 Copilot 可在創作流程中合成符合文件語調的圖像（例如匹配色彩／品牌）。

限制與權衡

政策與商業限制。 某些使用情境（敏感內容、受版權保護角色的生成）受 Microsoft 的安全政策與／或模型供應商政策限制。Microsoft 會執行內容政策並拒絕不安全的請求。

點數上限與節流。 每月點數（例如許多消費者層級每月 60 點）可能限制高強度創作；企業方案可能不同，但可預期速率限制。

模型選擇彈性較少。 Copilot 提供便利，但未提供與模型無關 API 相同的廣度與每模型的細緻參數（種子、指引強度、進階風格標記）等。

量產角色／品牌的風格與品質一致性。 若沒有專門模型的微調或管線，要保證可重現的角色／品牌圖像與高度一致的角色渲染較具挑戰；專門模型供應商提供鎖定角色設計的功能。

後端路由黑箱。 Microsoft 對不同合作夥伴／內部模型的路由意味著 Copilot 使用者可能不一定知道是哪個模型生成了圖像——對簡化體驗有利，但對研究者與進階使用者透明度較低。

CometAPI：它是什麼、與眾不同之處，以及為何你可能會使用

CometAPI 是一個 API 聚合平台，讓開發者透過統一的 REST 介面存取圖像、文字與多模態模型的市集（Midjourney、DALL·E 家族、Stable Diffusion 變體、Google/「Nano Banana」風格的 Flash API 等）。它並非單一的圖像生成器，而是讓開發者透過一致的介面呼叫多種模型的樞紐——選擇最符合品質、速度與成本需求的供應商／模型。

如何存取 CometAPI

• 在 CometAPI 註冊帳號、申請 API 金鑰，並使用文件記載的端點呼叫文字→圖像模型。文件列出支援的模型並提供常見語言的程式碼範例。CometAPI 支援批次生成與多種輸出格式（URLs、base64），並宣稱支援多種圖像生成後端。

為何開發者會選擇像 CometAPI 這樣的聚合平台

• 模型選擇： 依風格／品質取捨（例如，Midjourney 用於風格化藝術；GPT-Image 或 DALL·E 用於高指令遵從；Flux/Nano Banana 用於速度）。
• 靈活性： 切換後端而不需重寫用戶端程式碼。
• 批次與規模： CometAPI 提供批次、尺寸多樣化與面向生產工作負載的程式化控制。

CometAPI 與 Copilot：逐項功能比較

以下依常見的採購／創作者標準比較兩種方法。（CometAPI 是暴露多供應商模型的 API 聚合／市集；Copilot 是 Microsoft 的整合式生產力助理。）

1) 模型多樣性與專精度

• CometAPI： 可存取數十至數百種模型（Midjourney、GPT-4O Image、Nano Banana Pro、Flux 2 等），可選偏重寫實的模型、藝術化風格的模型，或高度可自訂的引擎。適合想以程式方式切換模型的開發者。
• Microsoft Copilot： 向使用者呈現的「具名」模型選擇較少；Microsoft 會路由至 Designer 的 Image Creator（歷史上為 DALL·E 3）或其他內部／合作模型，以可靠性與整合為優先。

2) 控制、可重現性與自訂化

• CometAPI： 具備細緻的 API 參數（溫度／指引、種子、反向提示、風格預設）、多個模型端點，且通常更強調生產環境的可重現性。CometAPI 的文件強調標準化介面，同時可傳遞供應商特定選項。
• Copilot： 友善的迭代控制（重新生成、變化），但對終端使用者暴露的低階參數較少。適合快速創作；較不適合程式化的可重現性。

3) 品質與風格控制

• Copilot： 針對商務寫實圖像、多輪編輯與在文件中一致插入進行最佳化。當以 GPT-Image-1.5 或相近的 OpenAI 模型為後端時，擅長精準編輯並保留標誌／人臉。適合行銷素材、投影片圖像與快速原型。
• CometAPI： 端視所選後端模型而定。若你透過 CometAPI 選擇 Midjourney，將獲得更風格化、藝術取向的輸出。若選擇 GPT-Image，輸出會與 Copilot 相當——但 CometAPI 讓開發者可直接控制提示參數以及呼叫的確切模型／版本。若選擇 Nano Banano 2/Nano Banana，則可在最佳化成本的同時獲得更一致且準確的輸出。

選擇： 雖然 Copilot 在商務視覺與快速原型方面表現優異，專業藝術家與工作室往往偏好專門的管線（Midjourney、Stable Diffusion XR 工具，或自訂訓練模型）以取得細緻的風格化、進階合成或超高解析度輸出。Copilot 以整合與速度為優先，而非極致的藝術控制。因此我選擇 CometAPI。

4) 速度與迭代

• Copilot： 在互動式 UI 流程中非常快速（尤其隨著 GPT-Image-1.5 的改進）。設計為可立即插入文件並在同一會話中進行多輪編輯。
• CometAPI： 速度因所選模型與供應商而異；Nano Banana 模型優先考量吞吐量，其他模型優先考量真實度。聚合 API 可能引入少量路由開銷，但可提供面向大規模生成的程式化批次能力。

5) 成本模式與授權

• Copilot： Microsoft 公布每月 AI 使用／點數指引。對許多消費者層級而言，Designer 與 Microsoft 365 應用中的圖像生成／編輯每月上限常見為 60 點。Microsoft 365 Copilot 通常作為加購方案販售，許多商務方案的價格約為每位使用者每月 ≈ $30（價格與方案因地區與企業協議而異）。對已使用 Microsoft 365 的組織來說常簡化預算，但若許多設計師需要高量生成，成本可能偏高。
• CometAPI： 依 API 使用量付費，採每模型定價。聚合平台有時可降低供應商綁定，允許以成本為導向選擇模型（例如大量生成使用較低成本的擴散模型，旗艦素材使用較高成本模型）。CometAPI 上部分熱門圖像生成模型（如 Nano Banana）目前提供 20% 折扣。

CometAPI vs Copilot：比較表

範例：真實情境

想像一個行銷團隊需要為國際活動生成 500 張產品照、三種風格：

• 若你需要品牌可控的圖像，且設計師主要在 PowerPoint 與 Word 中工作，Copilot/Designer 可讓非技術使用者快速迭代，並將素材保存在 SharePoint 供審閱。
• 若你需要以程式方式自動化生成、規範檔名並將圖像推送至 CDN，請使用 CometAPI 或直接供應商 API 呼叫底層模型（Gemini-Flash 追求速度、GPT-Image-1.5 用於文字密集圖像），再以規模化方式進行驗證／品保。

結論

是的 — Copilot 能生成圖像，Microsoft 已在 Copilot 聊天、Designer、Word 與 PowerPoint 中明確嵌入此能力，並在許多介面使用 Designer 的 Image Creator（在多數介面歷史上由 DALL·E 3 驅動），同時隨著 Microsoft 擴展合作關係而變動後端模型組合。Copilot 的強項是整合與企業治理；CometAPI 的強項是模型多樣性、程式化控制與開發者靈活性。最佳選擇取決於你是否優先考量工作流程便利與治理（Copilot），或模型選擇與程式化深度（CometAPI）。

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