解读 Nano Banana Pro 2026 年 1 月政策调整:IMAGE_SAFETY 过滤与知名 IP 限制 2 大变化

Google 旗下的 AI 图像生成服务 Nano Banana Pro 在 2026 年 1 月底(约 1 月 24 日前后)进行了重要的政策调整,IMAGE_SAFETY 内容过滤显著加强、知名 IP 角色生成受到严格限制这两大变化引发了开发者社区的广泛关注。本文将深度解读这一动态,帮助开发者理解政策变化的背景并找到应对方案。

核心价值: 3 分钟了解 Nano Banana Pro 政策调整的核心内容、背后原因和实际影响,掌握 5 种应对策略。

Nano Banana Pro 政策调整核心信息

事件速览

2 大核心变化详解

变化一:知名 IP 角色生成受限

现象描述:

尝试生成包含知名品牌角色(如迪士尼、漫威、星球大战等)的图像时,系统会拒绝请求。之前可以正常生成的 IP 相关内容,现在会触发版权保护机制。

受影响的 IP 范围:

返回错误示例:

{
  "finishReason": "SAFETY",
  "finishMessage": "The image was filtered because it may contain copyrighted characters or content."
}

变化二:IMAGE_SAFETY 内容过滤加强

现象描述:

内容安全审核变得更加严格。此前能够正常生成的合规内容(如电商产品图、时尚摄影等),现在可能触发 IMAGE_SAFETY 过滤。

典型错误返回:

{
  "finishReason": "IMAGE_SAFETY",
  "finishMessage": "Unable to show the generated image. The image was filtered out because it violated Google's Generative AI Prohibited Use policy. You will not be charged for blocked images. Try rephrasing the prompt. If you think this was an error, send feedback.",
  "safetyInfo": {
    "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
    "blocked": true
  }
}

受影响的场景:

Nano Banana Pro 政策调整背景分析

迪士尼版权诉讼推动

2025 年 12 月,迪士尼向 Google 发送了停止侵权函(Cease and Desist Letter),指控 Google 的 AI 图像生成服务存在"大规模版权侵权"。

迪士尼指控要点:

迪士尼在信函中列举了用户通过简单文字提示词就能生成其旗下角色图像的证据,认为 Google "intentionally amplifying the scope of its infringement"(故意扩大侵权范围)。

🎯 背景信息: 有趣的是,迪士尼在指控 Google 侵权的同时,也宣布与 OpenAI 达成 10 亿美元合作,授权其角色在 Sora 视频平台使用。这说明迪士尼并非反对 AI 生成,而是要求获得正式授权和商业分成。

行业合规压力增加

除迪士尼外,视觉艺术家群体也对 Google 提起了版权诉讼,指控 Imagen 模型使用其作品进行训练却未获得授权。这些法律压力促使 Google 主动加强内容过滤。

Google 政策层面的调整

Google 在 2024 年 12 月更新了其 Generative AI Prohibited Use Policy,明确禁止:

• 侵犯第三方知识产权的内容生成
• 未经同意使用个人数据或生物特征
• 生成深度伪造(Deepfake)内容
• 生成非自愿的私密图像

这次 Nano Banana Pro 的政策调整,是 Google 将政策落地到产品层面的具体体现。

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 过滤机制解析

过滤器工作原理

Nano Banana Pro 的安全过滤系统采用多层审核机制:

第一层:提示词审核

• 分析用户输入的文字提示词
• 检测敏感关键词和语义意图
• 识别潜在的版权相关描述

第二层:生成过程监控

• 实时检测生成中的图像特征
• 与已知 IP 特征库进行比对
• 评估内容安全分数

第三层:输出审核

• 对最终图像进行全面扫描
• 应用 HARM_CATEGORY 分类器
• 决定是否放行或拦截

过滤分类详解

为什么合规内容也会被拦截?

开发者论坛上有大量反馈:明明是正规电商的内衣产品图,为什么会被 IMAGE_SAFETY 拦截?

原因分析:

1. 过度拟合的安全模型: 为了确保不漏过任何违规内容,安全模型倾向于"宁可错杀不可放过"
2. 上下文判断不足: 系统难以区分"电商产品图"和"不当内容"的差异
3. 全局策略收紧: 受法律诉讼压力,Google 选择提高整体过滤阈值
4. 黑盒决策: 用户无法知道具体触发了哪条规则

💡 技术洞察: 通过 API易 apiyi.com 平台的请求日志分析功能,开发者可以更清晰地了解被拦截请求的具体原因,有助于优化提示词策略。

Nano Banana Pro 政策调整对开发者的影响

直接影响

业务层面影响

对电商行业:

• 服装电商的 AI 产品图生成方案需要调整
• 内衣、泳装类目影响最为显著
• 可能需要回归传统摄影或换用其他服务

对内容创作者:

• 二次创作、同人作品生成受到限制
• 需要更多原创设计而非 IP 借用
• 创作自由度有所下降

对 AI 应用开发者:

• 需要在产品中增加更多的错误处理逻辑
• 用户体验可能因频繁拦截而下降
• 可能需要引入备用图像生成服务

5 种应对 Nano Banana Pro 政策调整的策略

策略一:优化提示词表达

针对 IMAGE_SAFETY 误判,可以尝试调整提示词的表达方式:

# 优化前 - 容易被拦截
prompt_before = "model wearing lace bra, fashion photography"

# 优化后 - 降低误判概率
prompt_after = "fashion catalog photo, model in elegant intimate apparel, professional studio lighting, clean background"

优化技巧:

策略二:调整安全过滤设置

如果使用的是 Vertex AI 版本的 Imagen,可以尝试调整安全过滤阈值:

from google.cloud import aiplatform
from vertexai.preview.vision_models import ImageGenerationModel

# 调整安全设置
safety_settings = {
    "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT": "BLOCK_ONLY_HIGH",
    "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT": "BLOCK_ONLY_HIGH",
}

model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagen-3.0")
response = model.generate_images(
    prompt="your prompt here",
    safety_filter_level="block_only_high"  # 降低过滤敏感度
)

⚠️ 注意: 通过 AI Studio 免费版本无法调整安全设置,需要使用 Vertex AI 付费版本。

策略三:使用备用图像生成服务

当 Nano Banana Pro 不适用时,可以考虑其他图像生成服务:

🚀 快速切换: 通过 API易 apiyi.com 平台,开发者可以使用统一的 API 接口调用多种图像生成模型,无需修改代码即可快速切换。当一个服务受阻时,可以无缝切换到备用服务。

策略四:建立多模型容错机制

在应用中实现自动降级逻辑:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 统一接口
)

def generate_image_with_fallback(prompt, models=None):
    """带容错的图像生成函数"""
    if models is None:
        models = ["nano-banana-pro", "dall-e-3", "flux-schnell"]

    for model in models:
        try:
            response = client.images.generate(
                model=model,
                prompt=prompt,
                size="1024x1024"
            )
            return {
                "success": True,
                "model_used": model,
                "image_url": response.data[0].url
            }
        except Exception as e:
            error_msg = str(e)
            if "IMAGE_SAFETY" in error_msg or "SAFETY" in error_msg:
                print(f"{model} 被安全过滤拦截,尝试下一个模型...")
                continue
            else:
                print(f"{model} 调用失败: {error_msg}")
                continue

    return {"success": False, "error": "所有模型都无法生成该内容"}

# 使用示例
result = generate_image_with_fallback("fashion product photography, elegant dress")

import openai
import time
import logging
from typing import Optional, List, Dict, Any

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 统一接口
)

class ImageGenerationService:
    """带容错和重试的图像生成服务"""

    DEFAULT_MODELS = ["nano-banana-pro", "dall-e-3", "flux-schnell", "sd-xl"]

    def __init__(self, models: Optional[List[str]] = None, max_retries: int = 2):
        self.models = models or self.DEFAULT_MODELS
        self.max_retries = max_retries
        self.stats = {"success": 0, "safety_blocked": 0, "errors": 0}

    def generate(self, prompt: str, size: str = "1024x1024") -> Dict[str, Any]:
        """生成图像,自动容错切换模型"""

        for model in self.models:
            for attempt in range(self.max_retries):
                try:
                    logger.info(f"尝试使用 {model} 生成图像 (第 {attempt + 1} 次)")

                    response = client.images.generate(
                        model=model,
                        prompt=prompt,
                        size=size
                    )

                    self.stats["success"] += 1
                    logger.info(f"✅ 使用 {model} 成功生成图像")

                    return {
                        "success": True,
                        "model_used": model,
                        "image_url": response.data[0].url,
                        "attempts": attempt + 1
                    }

                except Exception as e:
                    error_msg = str(e)

                    if "IMAGE_SAFETY" in error_msg or "SAFETY" in error_msg:
                        self.stats["safety_blocked"] += 1
                        logger.warning(f"⚠️ {model} 被安全过滤拦截")
                        break  # 安全拦截不重试,直接换模型

                    elif "rate_limit" in error_msg.lower():
                        logger.warning(f"⏳ {model} 触发限速,等待后重试...")
                        time.sleep(2 ** attempt)  # 指数退避
                        continue

                    else:
                        self.stats["errors"] += 1
                        logger.error(f"❌ {model} 调用失败: {error_msg}")
                        break

        return {
            "success": False,
            "error": "所有模型都无法生成该内容",
            "stats": self.stats
        }

    def get_stats(self) -> Dict[str, int]:
        """获取统计信息"""
        return self.stats

# 使用示例
service = ImageGenerationService()
result = service.generate("professional fashion photography, model in elegant evening dress")

if result["success"]:
    print(f"生成成功! 使用模型: {result['model_used']}")
    print(f"图片地址: {result['image_url']}")
else:
    print(f"生成失败: {result['error']}")

策略五:调整业务策略

对于严重依赖知名 IP 的应用,可能需要从根本上调整业务方向:

常见问题

Nano Banana Pro 政策调整行业影响

对 AI 图像生成行业的影响

这次政策调整反映了 AI 图像生成行业的一个重要转折点:

对开发者生态的影响

• 多模型策略成为必需: 不能再依赖单一图像生成服务
• 容错机制需要加强: 应用需要能够优雅处理生成失败的情况
• 合规意识需要提升: 开发者需要更了解版权和内容安全边界

💡 发展建议: 建议开发者通过 API易 apiyi.com 这样的统一接口平台接入多种图像生成服务,既能降低单一服务依赖风险,又能在不同场景下灵活切换最优模型。

总结

Nano Banana Pro 2026 年 1 月的政策调整带来了两大核心变化:知名 IP 生成受限和 IMAGE_SAFETY 过滤加强。这背后是迪士尼等版权方的法律压力和 Google 主动提升合规标准的结果。

关键要点回顾:

对于开发者而言,最务实的做法是接受变化并积极适应。推荐通过 API易 apiyi.com 快速测试多种图像生成模型,找到最适合自己业务场景的解决方案。平台提供统一的 API 接口,支持一键切换不同模型,是应对服务商政策变化的有效保障。

参考资料:

1. Google Generative AI Prohibited Use Policy: 官方使用政策文档

   • 链接: policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy

2. Vertex AI Imagen 安全过滤文档: 安全设置配置指南

   • 链接: docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/image/responsible-ai-imagen

3. Google AI Developers Forum: Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 讨论帖

   • 链接: discuss.ai.google.dev/t/nano-banana-pro-suddenly-blocking-non-nsfw-ecommerce-underwear-images-with-image-safety-error/113109

4. Disney vs Google 报道: 迪士尼向 Google 发送停止侵权函

   • 来源: Hollywood Reporter, The Wrap (2025年12月)

📝 作者: APIYI Team
📅 发布日期: 2026-01-26
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