Analyse der Nano Banana Pro Richtlinienanpassungen für Januar 2026: IMAGE_SAFETY-Filterung und Einschränkungen für bekannte IP – 2 große Änderungen

Googles KI-Bildgenerierungsdienst Nano Banana Pro hat Ende Januar 2026 (etwa um den 24. Januar) wichtige Richtlinienanpassungen vorgenommen. Insbesondere die deutliche Verschärfung der IMAGE_SAFETY-Filterung und die strikten Einschränkungen für bekannte IP-Charaktere haben in der Entwickler-Community für großes Aufsehen gesorgt. In diesem Artikel analysieren wir diese Entwicklungen im Detail, um Entwicklern zu helfen, die Hintergründe der Richtlinienänderungen zu verstehen und Lösungen zu finden.

Kernwert: Verstehen Sie in 3 Minuten die Kerninhalte, Hintergründe und praktischen Auswirkungen der Richtlinienanpassung von Nano Banana Pro und meistern Sie 5 Strategien für den Umgang damit.

Nano Banana Pro Richtlinienanpassung: Die Kerninfos

Ereignis-Quick-View

Die 2 Kernänderungen im Detail

Änderung 1: Generierung bekannter IP-Charaktere eingeschränkt

Phänomenbeschreibung:

Beim Versuch, Bilder zu generieren, die bekannte Markencharaktere enthalten (wie Disney, Marvel, Star Wars usw.), lehnt das System die Anfrage ab. IP-bezogene Inhalte, die zuvor problemlos generiert werden konnten, lösen nun Urheberrechtsschutzmechanismen aus.

Betroffene IP-Bereiche:

Beispiel für eine Fehlermeldung:

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

Änderung 2: IMAGE_SAFETY-Inhaltsfilterung verschärft

Phänomenbeschreibung:

Die Sicherheitsüberprüfung von Inhalten ist deutlich strenger geworden. Zuvor konforme Inhalte (wie E-Commerce-Produktbilder oder Modefotografie) können nun eine IMAGE_SAFETY-Blockierung auslösen.

Typische Fehlerrückgabe:

{
  "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
  }
}

Betroffene Szenarien:

Analyse des Hintergrunds der Richtlinienänderung bei Nano Banana Pro

Vorangetrieben durch Urheberrechtsklagen von Disney

Im Dezember 2025 schickte Disney eine Abmahnung (Cease and Desist Letter) an Google und warf dem Unternehmen „massive Urheberrechtsverletzungen“ in seinen KI-Bildgenerierungsdiensten vor.

Kernpunkte der Vorwürfe von Disney:

Disney führte in dem Schreiben Beweise an, wonach Nutzer durch einfache Eingabeaufforderungen Bilder ihrer geschützten Charaktere generieren konnten. Disney vertritt die Ansicht, dass Google „intentionally amplifying the scope of its infringement“ (den Umfang seiner Rechtsverletzungen vorsätzlich vergrößert).

🎯 Hintergrundinformation: Interessanterweise kündigte Disney zeitgleich mit den Vorwürfen gegen Google eine 1-Milliarde-Dollar-Kooperation mit OpenAI an, um die Nutzung seiner Charaktere auf der Sora-Videoplattform zu lizenzieren. Dies verdeutlicht, dass Disney nicht generell gegen KI-Generierung ist, sondern eine formelle Lizenzierung und Gewinnbeteiligung fordert.

Zunehmender Druck zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben

Neben Disney hat auch eine Gruppe visueller Künstler Urheberrechtsklagen gegen Google eingereicht. Sie werfen dem Unternehmen vor, das Imagen-Modell ohne Genehmigung mit ihren Werken trainiert zu haben. Dieser rechtliche Druck hat Google dazu veranlasst, die Inhaltsfilterung proaktiv zu verstärken.

Anpassungen auf Google-Richtlinienebene

Im Dezember 2024 aktualisierte Google seine „Generative AI Prohibited Use Policy“ und verbot ausdrücklich:

• Die Generierung von Inhalten, die geistiges Eigentum Dritter verletzen
• Die Verwendung personenbezogener Daten oder biometrischer Merkmale ohne Zustimmung
• Die Erstellung von Deepfake-Inhalten
• Die Erzeugung von nicht einvernehmlichen intimen Bildern

Die aktuelle Richtlinienänderung bei Nano Banana Pro ist die konkrete Umsetzung dieser Richtlinien auf Produktebene.

Analyse des IMAGE_SAFETY-Filtermechanismus von Nano Banana Pro

Funktionsweise des Filters

Das Sicherheitsfiltersystem von Nano Banana Pro verwendet einen mehrstufigen Überprüfungsmechanismus:

Ebene 1: Prüfung der Eingabeaufforderung

• Analyse der vom Nutzer eingegebenen Eingabeaufforderung
• Erkennung sensibler Schlüsselwörter und semantischer Absichten
• Identifizierung potenzieller urheberrechtlich relevanter Beschreibungen

Ebene 2: Überwachung des Generierungsprozesses

• Echtzeit-Erkennung von Merkmalen im entstehenden Bild
• Abgleich mit Datenbanken bekannter IP-Merkmale
• Bewertung des Sicherheits-Scores für Inhalte

Ebene 3: Ausgangsprüfung

• Umfassender Scan des fertigen Bildes
• Anwendung von HARM_CATEGORY-Klassifikatoren
• Entscheidung über Freigabe oder Sperrung

Erläuterung der Filterkategorien

Warum werden auch rechtmäßige Inhalte blockiert?

In Entwicklerforen gibt es massenhaft Feedback: Warum werden reguläre E-Commerce-Produktbilder für Unterwäsche von IMAGE_SAFETY blockiert?

Ursachenanalyse:

1. Überanpassung der Sicherheitsmodelle: Um sicherzustellen, dass kein Regelverstoß übersehen wird, neigen die Sicherheitsmodelle dazu, im Zweifelsfall lieber zu viel als zu wenig zu sperren.
2. Mangelnde Kontextbeurteilung: Das System hat Schwierigkeiten, den Unterschied zwischen einem „E-Commerce-Produktbild“ und „unangemessenem Inhalt“ zu erkennen.
3. Verschärfung der globalen Strategie: Aufgrund des rechtlichen Drucks hat Google sich entschieden, die allgemeinen Filterschwellen anzuheben.
4. Black-Box-Entscheidungen: Nutzer erfahren nicht, welche spezifische Regel genau ausgelöst wurde.

💡 Technischer Einblick: Durch die Log-Analyse-Funktionen der APIYI apiyi.com Plattform können Entwickler die spezifischen Gründe für blockierte Anfragen besser verstehen, was bei der Optimierung der Strategien für Eingabeaufforderungen hilft.

Auswirkungen der Richtlinienänderungen von Nano Banana Pro auf Entwickler

Direkte Auswirkungen

Auswirkungen auf Geschäftsebene

Für die E-Commerce-Branche:

• KI-Lösungen für Produktbilder im Modebereich müssen angepasst werden.
• Auswirkungen auf Unterwäsche- und Bademoden-Kategorien sind am deutlichsten.
• Eine Rückkehr zu traditioneller Fotografie oder der Wechsel zu anderen Diensten könnte erforderlich sein.

Für Content-Ersteller:

• Sekundärkreationen und die Generierung von Fan-Art sind eingeschränkt.
• Mehr Originaldesign statt IP-Anleihen ist erforderlich.
• Die kreative Freiheit ist gesunken.

Für Entwickler von KI-Anwendungen:

• Es muss mehr Fehlerbehandlungslogik in die Produkte integriert werden.
• Die Nutzererfahrung könnte durch häufige Blockaden sinken.
• Die Einführung von Backup-Bildgenerierungsdiensten könnte notwendig werden.

5 Strategien zur Bewältigung der Richtlinienänderungen von Nano Banana Pro

Strategie 1: Optimierung der Eingabeaufforderungen

Gegen fälschliche Blockaden durch IMAGE_SAFETY können Sie versuchen, die Formulierungen Ihrer Eingabeaufforderung anzupassen:

# Vor der Optimierung – wird leicht blockiert
prompt_before = "model wearing lace bra, fashion photography"

# Nach der Optimierung – geringeres Risiko von Fehlinterpretationen
prompt_after = "fashion catalog photo, model in elegant intimate apparel, professional studio lighting, clean background"

Optimierungstechniken:

Strategie 2: Anpassung der Sicherheitsfilter-Einstellungen

Wenn Sie die Vertex AI-Version von Imagen verwenden, können Sie versuchen, die Schwellenwerte für den Sicherheitsfilter anzupassen:

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

# Sicherheitseinstellungen anpassen
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"  # Filtersensibilität verringern
)

⚠️ Hinweis: In der kostenlosen Version von AI Studio können die Sicherheitseinstellungen nicht angepasst werden; hierfür ist die kostenpflichtige Vertex AI-Version erforderlich.

Strategie 3: Nutzung alternativer Bildgenerierungsdienste

Wenn Nano Banana Pro nicht geeignet ist, können andere Bildgenerierungsdienste in Betracht gezogen werden:

🚀 Schneller Wechsel: Über die Plattform APIYI (apiyi.com) können Entwickler eine einheitliche API-Schnittstelle nutzen, um verschiedene Bildgenerierungsmodelle aufzurufen und ohne Code-Änderungen schnell zu wechseln. Wenn ein Dienst blockiert ist, kann nahtlos auf einen Backup-Dienst umgeschaltet werden.

Strategie 4: Implementierung eines Multi-Modell-Fallback-Mechanismus

Implementieren Sie in Ihrer Anwendung eine automatische Downgrade-Logik:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Verwendung der einheitlichen APIYI-Schnittstelle
)

def generate_image_with_fallback(prompt, models=None):
    """Bildgenerierungsfunktion mit Fehlertoleranz"""
    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} wurde durch Sicherheitsfilter blockiert, versuche nächstes Modell...")
                continue
            else:
                print(f"{model} Aufruf fehlgeschlagen: {error_msg}")
                continue

    return {"success": False, "error": "Keines der Modelle konnte diesen Inhalt generieren"}

# Anwendungsbeispiel
result = generate_image_with_fallback("fashion product photography, elegant dress")

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

# Konfiguration des Loggings
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Verwendung der einheitlichen APIYI-Schnittstelle
)

class ImageGenerationService:
    """Bildgenerierungsdienst mit Fehlertoleranz und Retries"""

    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]:
        """Bilder generieren mit automatischem Fallback-Modellwechsel"""

        for model in self.models:
            for attempt in range(self.max_retries):
                try:
                    logger.info(f"Versuche Bildgenerierung mit {model} (Versuch {attempt + 1})")

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

                    self.stats["success"] += 1
                    logger.info(f"✅ Bild mit {model} erfolgreich generiert")

                    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} wurde durch Sicherheitsfilter blockiert")
                        break  # Bei Sicherheitsblockade kein Retry, direkt Modell wechseln

                    elif "rate_limit" in error_msg.lower():
                        logger.warning(f"⏳ {model} Rate-Limit erreicht, warte auf Retry...")
                        time.sleep(2 ** attempt)  # Exponentieller Backoff
                        continue

                    else:
                        self.stats["errors"] += 1
                        logger.error(f"❌ Aufruf von {model} fehlgeschlagen: {error_msg}")
                        break

        return {
            "success": False,
            "error": "Keines der Modelle konnte diesen Inhalt generieren",
            "stats": self.stats
        }

    def get_stats(self) -> Dict[str, int]:
        """Statistiken abrufen"""
        return self.stats

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

if result["success"]:
    print(f"Generierung erfolgreich! Verwendetes Modell: {result['model_used']}")
    print(f"Bild-URL: {result['image_url']}")
else:
    print(f"Generierung fehlgeschlagen: {result['error']}")

Strategie 5: Anpassung der Geschäftsstrategie

Für Anwendungen, die stark von bekannten IPs abhängen, könnte eine grundlegende Anpassung der Geschäftsausrichtung erforderlich sein:

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Branchenauswirkungen der Nano Banana Pro Richtlinienänderung

Auswirkungen auf die KI-Bildgenerierungsbranche

Diese Richtlinienänderung markiert einen wichtigen Wendepunkt für die KI-Bildgenerierungsbranche:

Auswirkungen auf das Entwickler-Ökosystem

• Multi-Modell-Strategie wird zur Notwendigkeit: Man kann sich nicht mehr auf einen einzigen Bildgenerierungsdienst verlassen.
• Fehlertoleranz-Mechanismen müssen gestärkt werden: Anwendungen müssen in der Lage sein, fehlgeschlagene Generierungen elegant zu handhaben.
• Compliance-Bewusstsein muss steigen: Entwickler müssen Urheberrechte und Sicherheitsgrenzen für Inhalte besser verstehen.

💡 Empfehlung für die Entwicklung: Wir empfehlen Entwicklern, über eine einheitliche Schnittstellenplattform wie APIYI (apiyi.com) auf verschiedene Bildgenerierungsdienste zuzugreifen. Dies senkt das Risiko einer Abhängigkeit von einem einzelnen Dienst und ermöglicht einen flexiblen Wechsel zum optimalen Modell je nach Szenario.

Zusammenfassung

Die Richtlinienänderung von Nano Banana Pro im Januar 2026 bringt zwei zentrale Veränderungen mit sich: Die Einschränkung bei der Generierung bekannter IPs und eine Verschärfung der IMAGE_SAFETY-Filterung. Hintergrund sind der rechtliche Druck durch Urheberrechtsinhaber wie Disney sowie das Bestreben von Google, die Compliance-Standards proaktiv zu erhöhen.

Wichtige Eckpunkte im Überblick:

Für Entwickler ist es am pragmatischsten, diese Veränderungen zu akzeptieren und sich aktiv anzupassen. Wir empfehlen, über APIYI (apiyi.com) schnell verschiedene Bildgenerierungsmodelle zu testen, um die beste Lösung für das eigene Geschäftsszenario zu finden. Die Plattform bietet eine einheitliche API-Schnittstelle und unterstützt den Wechsel zwischen verschiedenen Modellen mit nur einem Klick – eine effektive Absicherung gegen Richtlinienänderungen einzelner Anbieter.

Referenzen:

1. Google Generative AI Prohibited Use Policy: Offizielles Dokument zur Nutzungsrichtlinie

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

2. Vertex AI Imagen Sicherheitsfilter-Dokumentation: Leitfaden zur Konfiguration der Sicherheitseinstellungen

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

3. Google AI Developers Forum: Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY Diskussions-Thread

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

4. Disney vs. Google Berichterstattung: Disney sendet Unterlassungserklärung an Google

   • Quelle: Hollywood Reporter, The Wrap (Dezember 2025)

📝 Autor: APIYI Team
📅 Veröffentlichungsdatum: 26. Januar 2026
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