Nota:
La generación de imágenes está en versión preliminar pública y está sujeta a cambios.
Acerca de la generación de imágenes
Describa la imagen que necesita en lenguaje natural y Copilot la genera automáticamente. A continuación, puede solicitar cambios en la misma conversación hasta que la imagen se ajuste al proyecto.
La generación de imágenes está disponible en:
- Visual Studio Code
- GitHub Copilot app
- GitHub Copilot CLI
La generación de imágenes no está disponible con Copilot Free o Copilot Student.
Funcionamiento de la generación de imágenes
Cuando se solicita una imagen, el modelo de razonamiento de la sesión llama a una herramienta que envía la solicitud a un modelo dedicado, GPT Image 2.5 Flare.
Copilot muestra una vista previa de la imagen en la conversación y guarda la imagen en el proyecto.
Ejemplos de indicaciones
Sea específico sobre el tema y el estilo que desee. Por ejemplo:
Create an app icon of a paper airplane in a flat, minimal style with a blue background.
Create an app icon of a paper airplane in a flat,
minimal style with a blue background.
Para refinar el resultado, solicite cambios en un mensaje de seguimiento:
Make the background a darker blue and add a subtle drop shadow under the airplane.
Make the background a darker blue and add a
subtle drop shadow under the airplane.
Facturación para la generación de imágenes
La generación de imágenes se factura por separado del modelo que usa para la sesión. El uso se mide en tokens de texto e imagen, que cuentan para tu AI creditscuota.
Para obtener tarifas por token, consulte Modelos y precios para GitHub Copilot. Para obtener más información sobre cómo se facturan AI credits los servicios, consulte Facturación basada en el uso para individuos o Facturación basada en el uso para organizaciones y empresas.
Control del acceso a la generación de imágenes
Los propietarios de la organización y de la empresa administran el modelo de generación de imágenes mediante su directiva de modelo, como cualquier otro Copilot modelo. Si el modelo de generación de imágenes está deshabilitado, los miembros no pueden generar imágenes.
Consulta Administración de la disponibilidad de modelos en su empresa o Administración de la disponibilidad de modelos en una organización.
Origen y seguridad del contenido
La procedencia del contenido es el registro de dónde procede un fragmento de contenido y si ha cambiado desde entonces. En el caso de las imágenes generadas por ia, la procedencia significa adjuntar una señal a la imagen cuando se crea.
Las señales comunes de procedencia incluyen:
- Metadatos de C2PA: estándar abierto del sector para metadatos firmados y evidentes de alteraciones que registran cómo se creó y editó un archivo.
- Marcas de agua perceptibles: una marca visible en la imagen, como un logotipo, distintivo o texto superpuesto, que cualquier persona puede ver sin herramientas especiales.
- Marcas de agua imperceptibles: señal incrustada en los píxeles de la imagen que las personas no pueden ver, pero el software detector puede leer. Las marcas de agua imperceptibles sobreviven al recorte, la compresión y las capturas de pantalla mejor que los metadatos.
OpenAI adjunta manifiestos C2PA a las imágenes que genera y publica herramientas que las leen. Dado que los datos C2PA residen en los metadatos del archivo, volver a codificar el archivo, tomar una captura de pantalla o quitar metadatos normalmente los quita.
Puede optar por una marca de agua "Made with AI" perceptible en las imágenes que Copilot genera y edita. Se trata de una configuración por usuario y está desactivada de forma predeterminada. Copilot no admite actualmente exigir esta marca de agua en el nivel de organización o de empresa. Para conservar la procedencia del contenido, no quite, oculte ni modifique los metadatos C2PA, las marcas de agua perceptibles o las marcas de agua imperceptibles en las imágenes, incluida la etiqueta "Made with AI".
Los controles de seguridad de OpenAI y GitHub filtran las indicaciones e imágenes a lo largo de la generación y edición de imágenes. GitHub y OpenAI comprueban cada solicitud en cuatro etapas:
- Antes de que la solicitud alcance el modelo
- Cuando se envían texto o imágenes al modelo
- Cuando se edita una imagen
- Antes de que se muestre el resultado
Estos incluyen clasificadores de texto e imágenes que comprueban las infracciones de directivas y el examen basado en hash de imágenes de entrada y salida para buscar coincidencias con contenido prohibido conocido. Si una comprobación de seguridad identifica una infracción de directiva, se bloquea la solicitud o la imagen.