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La transformación de indicaciones es un proceso incluido en la generación de imágenes DALL-E 3 que aplica un mensaje del sistema de seguridad y calidad a su indicación original. Usa una llamada a un modelo de lenguaje grande (LLM) para agregar el mensaje antes de enviar su indicación al modelo para la generación de imágenes. Este mensaje del sistema enriquece su indicación original con el objetivo de generar imágenes más diversas y de mayor calidad, manteniendo la intención.
Después de aplicar la transformación de mensajes al mensaje original, el filtrado de contenido se aplica como un paso secundario antes de la generación de imágenes; para más información, vea Filtrado de contenido.
Sugerencia
Más información sobre la generación de imágenes en la documentación de DALL E de OpenAI.
Ejemplo de solicitud de texto | Ejemplo de imagen generada sin transformación de solicitud | Ejemplo de imagen generada con transformación de solicitud |
---|---|---|
"Pintura en acuarela del horizonte de Seattle" |
![]() |
![]() |
La transformación de mensajes es esencial para las operaciones de generación responsables y de alta calidad. La transformación de mensajes no solo mejora la seguridad de la imagen generada, sino que también enriquece el mensaje de forma más descriptiva, lo que conduce a imágenes de mayor calidad y descriptivas.
La transformación de mensajes predeterminada en DALL-E 3 de Azure OpenAI contiene mejoras de seguridad que alejan el modelo de la generación de imágenes de personajes y obras de arte de Copyright Studio, figuras públicas y otros contenidos dañinos, como contenido sexual, odio e injusticia, violencia y autolesivo.
La transformación de mensajes se aplica de manera predeterminada a todas las solicitudes de DALL-E 3 de Azure OpenAI. No se necesita ninguna configuración adicional para beneficiarse de las mejoras de la transformación de mensajes.
Como sucede con la generación de imágenes, la transformación de mensajes no es determinista debido a la naturaleza de los modelos de lenguaje grandes. Un único mensaje original puede dar lugar a muchas variantes de imagen.
El mensaje revisado o transformado es visible en el objeto de respuesta de la API, como se muestra aquí, en el campo revised_prompt
.
Input Content:
{
"prompt": "Watercolor painting of the Seattle skyline",
"n": 1,
"size": "1024x1024"
}
Output Content:
{
"created": 1720557218,
"data": [
{
"content_filter_results": {
...
},
"prompt_filter_results": {
...
},
"revised_prompt": "A soft and vivid watercolor painting capturing the scenic beauty of the Seattle skyline. The painting illustrates a setting sun casting warm hues over the sprawling cityscape, with the Space Needle prominently standing tall against the sky. Imagine the scattered high-rise buildings, a soothing blend of the lush green of the parks with the winding blue water of the Puget Sound, and the snow-covered peak of Mount Rainier in the distance. A play of light and shadow adds depth and dynamism to this multihued urban panorama."
}
}
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Módulo
Aplicación de ingeniería de avisos con el servicio Azure OpenAI - Training
En este módulo, obtenga información sobre cómo la ingeniería rápida puede ayudar a crear y ajustar los mensajes para los modelos de procesamiento de lenguaje natural. La ingeniería de avisos implica diseñar y probar varias indicaciones para optimizar el rendimiento del modelo al generar respuestas precisas y pertinentes.
Documentación
Credenciales de contenido en Azure OpenAI - Azure OpenAI
Obtenga información sobre la característica de Credenciales de contenido, que le permite comprobar que una imagen se generó mediante un modelo de IA.
Obtenga más información sobre los conceptos detrás de la personalización de un LLM con Azure OpenAI.
Técnicas de ingeniería de indicación de imagen - Azure OpenAI
Obtenga información sobre cómo diseñar mejor los mensajes de imagen para los modelos de chat habilitados para visión.