GitHub Copilotでの画像生成について

Copilot では、プロンプトから画像を生成して編集し、プロジェクトに保存できるため、会話を離れることなくアセットを作成できます。

この機能を使用できるユーザーについて

Copilot Pro, Copilot Pro+, Copilot Max, Copilot Business, and Copilot Enterprise

この記事で

メモ

イメージの生成は パブリック プレビュー プレビューであり、変更される場合があります。

画像生成について

必要な画像を自然言語で記述し、Copilot がその画像を生成します。 その後、画像がプロジェクトに適合するまで、同じ会話で変更を求めることができます。

イメージの生成は次で利用できます。

  • Visual Studio Code
  • GitHub Copilot app
  • GitHub Copilot CLI

Copilot Free または Copilot Student では、イメージ生成は利用できません。

イメージ生成のしくみ

画像をリクエストすると、セッションの推論モデルは、リクエストを専用モデル GPT Image 2.5 Flare に送信するツールを呼び出します。

Copilot は、会話内の画像のプレビューを表示し、その画像をプロジェクトに保存します。

プロンプトの例

件名とスタイルについて具体的に指定します。 例:

Text
Create an app icon of a paper airplane in a flat,
minimal style with a blue background.

結果を絞り込むには、フォローアップ プロンプトで変更を依頼してください。

Text
Make the background a darker blue and add a
subtle drop shadow under the airplane.

イメージ生成の課金

イメージの生成は、セッションに使用するモデルとは別に課金されます。 使用状況はテキストトークンと画像トークンで測定され、これらはご利用上限AI creditsに算入されます。

トークンごとのレートについては、 GitHub Copilot のモデルと価格設定 を参照してください。 AI credits の課金対象の詳細については、個人の使用量ベースの課金 または 組織と企業の使用量ベースの課金 を参照してください。

イメージ生成へのアクセスの制御

組織と企業の所有者は、他の Copilot モデルと同様に、モデル ポリシーを使用してイメージ生成モデルを管理します。 イメージ生成モデルが無効になっている場合、メンバーはイメージを生成できません。

「企業でのモデルの可用性の管理」または「組織内のモデルの可用性の管理」を参照してください。

コンテンツの来歴と安全性

コンテンツの来歴は、コンテンツがどこから来たのか、それ以降に変更されたかどうかの記録です。 AI によって生成された画像の場合、来歴は、作成時に画像にシグナルをアタッチすることを意味します。

一般的な来歴シグナルは次のとおりです。

  • C2PA メタデータ: ファイルの作成方法と編集方法を記録する、署名済みの改ざん防止メタデータのオープンな業界標準。
  • 知覚可能な透かし: ロゴ、バッジ、重ね合わせテキストなど、画像に表示されるマーク。特別なツールがなくても誰でも見ることができます。
  • 見えない透かし: 画像のピクセルに埋め込まれた信号で、人には見えませんが、検出ソフトウェアは読み取ることができます。 目に見えない透かしは、トリミング、圧縮、スクリーンショット後でも、メタデータよりよく保持されます。

OpenAI は、同社が生成する画像に C2PA マニフェストを付加し、それらを読み取るツールを公開しています。 C2PA データはファイルのメタデータに含まれているため、ファイルを再エンコードしたり、スクリーンショットを撮ったり、メタデータ��削除したりすると、通常はそれが削除されます。

Copilot が生成および編集する画像に対して、知覚可能な "Made with AI" 透かしを選択できます。 これはユーザーごとの設定であり、既定ではオフになっています。 Copilot は現在、組織レベルまたはエンタープライズ レベルでこの透かしを要求することをサポートしていません。 コンテンツの来歴を保持するために、「Made with AI」ラベルを含む、画像上の C2PA メタデータ、知覚可能な透かし、または知覚できない透かしを削除、隠蔽、または改変しないでください。

OpenAI の安全対策により、画像の生成・編集の全工程で、プロンプトと画像を審査します。 GitHub と OpenAI は、各要求を 4 つの時点で確認します。

  • 要求がモデルに到達する前
  • テキストまたは画像がモデルに送信されたとき
  • イメージが編集されたとき
  • 結果が表示される前

これには、ポリシー違反をチェックするテキスト分類子と画像分類子、既知の禁止されたコンテンツに一致する入力画像と出力画像のハッシュベースのスキャンが含まれます。 安全性チェックでポリシー違反が識別された場合、要求またはイメージはブロックされます。