Guide complet de résolution de l’erreur Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY : 8 méthodes pour contourner le filtrage de contenu

L'erreur finishReason: "IMAGE_SAFETY" lors de l'appel à l'API Nano Banana Pro est l'un des problèmes les plus fréquents rencontrés par les développeurs. Alors qu'il s'agit d'une simple photo de produit ou d'un paysage tout à fait normal, le système l'intercepte en jugeant qu'elle "enfreint la politique d'utilisation de l'IA générative de Google". Cet article analyse en profondeur le mécanisme de déclenchement de l'erreur IMAGE_SAFETY et propose 8 solutions pratiques pour vous aider à réduire considérablement le taux de faux positifs.

Valeur ajoutée : En lisant cet article, vous comprendrez le fonctionnement du filtrage de sécurité de Nano Banana Pro et maîtriserez des astuces concrètes pour éviter les blocages injustifiés, faisant passer votre taux de réussite de génération d'image de 60 % à plus de 95 %.

Analyse de l'erreur IMAGE_SAFETY de Nano Banana Pro

Commençons par décrypter la réponse d'erreur que vous recevez :

{
  "candidates": [
    {
      "content": { "parts": null },
      "finishReason": "IMAGE_SAFETY",
      "finishMessage": "Unable to show the generated image...",
      "index": 0
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 531,
    "candidatesTokenCount": 0,
    "totalTokenCount": 824,
    "thoughtsTokenCount": 293
  },
  "modelVersion": "gemini-3-pro-image-preview"
}

Interprétation des champs clés de l'erreur

🎯 Observation clé : Le thoughtsTokenCount: 293 indique que le modèle a terminé son raisonnement interne (Thinking), mais qu'il a été bloqué par le filtre de sécurité lors de la phase finale de sortie. Cela signifie que le problème vient du résultat généré et non de l'invite de départ.

Mécanisme de filtrage de sécurité de Nano Banana Pro en détail

Le modèle Nano Banana Pro de Google utilise une architecture de filtrage de sécurité multicouche. Comprendre ce mécanisme est essentiel pour résoudre les problèmes de blocage.

Niveaux de filtrage de sécurité de Nano Banana Pro

Les quatre grandes catégories de risques de Nano Banana Pro

Google classe les risques liés au contenu en quatre catégories configurables :

Pourquoi du contenu normal est-il parfois bloqué ?

Google admet officiellement que les filtres de sécurité de Nano Banana Pro sont « bien plus prudents que prévu » (way more cautious than intended). Voici quelques scénarios courants de faux positifs :

⚠️ Note importante : Les images de style anime/manga ont une probabilité nettement plus élevée de déclencher les filtres de sécurité que le style réaliste. Pour un même contenu (ex: "un chat qui se repose"), l'utilisation de "anime style" peut être rejetée, alors que "realistic digital illustration" passera sans problème.

Solution IMAGE_SAFETY pour Nano Banana Pro n°1 : Réécriture de l'invite

La méthode la plus directe et efficace consiste à reformuler votre invite pour éviter les mots sensibles qui déclenchent les filtres de sécurité.

Stratégies de réécriture d'invites pour Nano Banana Pro

Exemple de code pour la réécriture d'invites

import openai
import re

# Cartographie de remplacement des mots sensibles
SAFE_REPLACEMENTS = {
    r'\bsexy\b': 'stylish',
    r'\bbikini\b': 'summer beachwear',
    r'\bchild\b': 'young person',
    r'\bkid\b': 'young individual',
    r'\banime\b': 'illustrated',
    r'\bmanga\b': 'digital art',
    r'\bgun\b': 'equipment',
    r'\bweapon\b': 'tool',
    r'\bblood\b': 'red liquid',
    r'\bnude\b': 'unclothed figure',
}

def sanitize_prompt(prompt: str) -> str:
    """Remplace les termes sensibles pour réduire le risque d'interception"""
    sanitized = prompt.lower()
    for pattern, replacement in SAFE_REPLACEMENTS.items():
        sanitized = re.sub(pattern, replacement, sanitized, flags=re.IGNORECASE)
    return sanitized

client = openai.OpenAI(
    api_key="VOTRE_CLÉ_API",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Utilisation de l'interface unifiée APIYI
)

# Exemple d'utilisation
original_prompt = "anime girl in bikini at beach"
safe_prompt = sanitize_prompt(original_prompt)
# Résultat : "illustrated girl in summer beachwear at beach"

response = client.images.generate(
    model="nano-banana-pro",
    prompt=safe_prompt,
    size="2048x2048"
)

💡 Conseil : Lorsque vous utilisez la plateforme APIYI (apiyi.com) pour appeler Nano Banana Pro, vous pouvez d'abord utiliser l'outil de test imagen.apiyi.com pour vérifier si votre invite déclenche un filtrage avant de procéder à l'appel définitif.

Solution IMAGE_SAFETY Nano Banana Pro n°2 : Changer de style artistique

Le style anime est un facteur à haut risque qui déclenche souvent le filtre IMAGE_SAFETY. Passer à un style réaliste peut considérablement augmenter votre taux de réussite.

Comparaison de la sécurité par style sur Nano Banana Pro

Exemple de code pour le changement de style

def generate_with_safe_style(prompt: str, preferred_style: str = "anime"):
    """Convertit automatiquement les styles à haut risque en styles sûrs"""

    # Table de correspondance des styles
    style_mappings = {
        "anime": "digital illustration with soft lighting",
        "manga": "stylized digital artwork",
        "cartoon": "clean vector illustration",
        "hentai": None,  # Complètement non supporté
    }

    # Vérification de la nécessité d'une conversion de style
    safe_style = style_mappings.get(preferred_style.lower())
    if safe_style is None:
        raise ValueError(f"Style '{preferred_style}' is not supported")

    # Construction de l'invite sécurisée
    safe_prompt = f"{prompt}, {safe_style}, professional quality"

    return client.images.generate(
        model="nano-banana-pro",
        prompt=safe_prompt,
        size="2048x2048"
    )

Solution IMAGE_SAFETY Nano Banana Pro n°3 : Ajuster les paramètres du seuil de sécurité

Google propose des paramètres de seuil de sécurité configurables, permettant de relâcher les restrictions de filtrage dans une certaine mesure.

Configuration du seuil de sécurité Nano Banana Pro

Code d'ajustement du seuil de sécurité

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interface unifiée APIYI
)

# Utilisation d'une invite pour générer une image
response = client.images.generate(
    model="nano-banana-pro",
    prompt="fashion model in elegant evening dress",
    size="2048x2048",
    extra_body={
        "safety_settings": [
            {
                "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
                "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
            },
            {
                "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
                "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
            },
            {
                "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
                "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
            },
            {
                "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
                "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
            }
        ]
    }
)

⚠️ Note : Même en réglant tous les seuils configurables sur BLOCK_NONE, certains filtrages stricts ne peuvent être contournés, notamment ceux concernant le CSAM (matériel d'abus sexuel sur mineur) et les PII (informations personnelles identifiables).

Solution 4 pour Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY : Génération par étapes de scènes complexes

Des invites complexes sont plus susceptibles de déclencher les filtres de sécurité. Décomposer une scène complexe en plusieurs étapes simples peut augmenter le taux de réussite.

Stratégie de génération par étapes

def generate_complex_scene_stepwise(scene_description: str):
    """
    Génère une scène complexe en la décomposant en plusieurs étapes.
    Stratégie : générer d'abord l'arrière-plan, puis le sujet principal, et enfin synthétiser le tout.
    """

    steps = [
        # Étape 1 : Générer un arrière-plan vide
        {
            "prompt": "empty beach scene at sunset, golden hour lighting, no people",
            "purpose": "background"
        },
        # Étape 2 : Générer le sujet (en utilisant une description sécurisée)
        {
            "prompt": "professional fashion photography, model in summer dress, studio lighting",
            "purpose": "subject"
        }
    ]

    results = []
    for step in steps:
        try:
            response = client.images.generate(
                model="nano-banana-pro",
                prompt=step["prompt"],
                size="2048x2048"
            )
            results.append({
                "purpose": step["purpose"],
                "success": True,
                "image": response.data[0]
            })
        except Exception as e:
            results.append({
                "purpose": step["purpose"],
                "success": False,
                "error": str(e)
            })

    return results

Solution 5 pour Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY : Utiliser le mode d'édition d'image

Si la génération directe est bloquée, vous pouvez essayer d'utiliser le mode d'édition d'image (Image Editing) pour effectuer des modifications basées sur une image sécurisée existante.

Exemple de mode d'édition d'image

import base64
from pathlib import Path

def edit_existing_image(
    image_path: str,
    edit_instruction: str
) -> dict:
    """
    Utilise le mode d'édition d'image pour modifier une image existante.
    C'est généralement plus facile à faire passer à travers les filtres de sécurité qu'une génération à partir de zéro.
    """

    # Lecture et encodage de l'image
    image_data = Path(image_path).read_bytes()
    base64_image = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8')

    response = client.images.edit(
        model="nano-banana-pro",
        image=base64_image,
        prompt=edit_instruction,
        size="2048x2048"
    )

    return response

# Exemple d'utilisation : changer la couleur d'un vêtement
result = edit_existing_image(
    image_path="original_product.png",
    edit_instruction="change the dress color to deep blue, keep everything else the same"
)

🎯 Astuce : En mode édition d'image, le modèle effectue des modifications locales basées sur l'image originale, ce qui réduit généralement la probabilité de déclencher les filtres de sécurité par rapport à une génération ex nihilo. Cette fonctionnalité d'édition d'image est également disponible lors de l'appel via la plateforme APIYI (apiyi.com).

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY Solution 6 : Ajouter un contexte de sécurité

Ajouter explicitement des termes comme « sécurité », « professionnel » ou « commercial » dans vos invites aide le modèle à comprendre que votre intention est tout à fait légitime.

Glossaire du contexte de sécurité

Exemple de code pour ajouter un contexte de sécurité

def add_safety_context(prompt: str, context_type: str = "commercial") -> str:
    """Ajoute un contexte de sécurité à l'invite pour réduire la probabilité de faux positifs"""

    context_templates = {
        "commercial": "Professional product photography for e-commerce catalog, clean background, {prompt}, high quality commercial image",
        "editorial": "Editorial photography for fashion magazine, {prompt}, professional studio lighting, tasteful and elegant",
        "artistic": "Fine art digital illustration, {prompt}, museum quality, suitable for all ages",
        "medical": "Medical educational illustration, {prompt}, anatomically accurate, clinical documentation style"
    }

    template = context_templates.get(context_type, context_templates["commercial"])
    return template.format(prompt=prompt)

# Exemple d'utilisation
original = "model wearing swimwear"
safe_prompt = add_safety_context(original, "commercial")
# Résultat : "Professional product photography for e-commerce catalog, clean background, model wearing swimwear, high quality commercial image"

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY Solution 7 : Implémenter un mécanisme de retry intelligent

Comme le filtrage de sécurité comporte une part d'aléatoire, la mise en œuvre d'un mécanisme de nouvelle tentative (retry) intelligent peut augmenter considérablement votre taux de réussite global.

Stratégie de retry intelligent

import time
import random
from typing import Optional, List

class SafeImageGenerator:
    """Générateur d'images sécurisé avec retry intelligent"""

    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interface unifiée APIYI
        )
        self.prompt_variations = []

    def generate_prompt_variations(self, original: str) -> List[str]:
        """Génère des variantes de l'invite pour les tentatives de retry"""
        variations = [
            original,
            f"Professional {original}",
            f"{original}, clean and tasteful",
            f"High quality {original}, suitable for all audiences",
            f"Editorial style {original}, magazine quality"
        ]
        return variations

    def generate_with_retry(
        self,
        prompt: str,
        max_retries: int = 3,
        size: str = "2048x2048"
    ) -> Optional[dict]:
        """Génération d'image avec retry intelligent"""

        variations = self.generate_prompt_variations(prompt)

        for attempt, current_prompt in enumerate(variations[:max_retries]):
            try:
                print(f"Tentative {attempt + 1}/{max_retries} : {current_prompt[:50]}...")

                response = self.client.images.generate(
                    model="nano-banana-pro",
                    prompt=current_prompt,
                    size=size
                )

                print(f"✅ Génération réussie !")
                return {
                    "success": True,
                    "attempt": attempt + 1,
                    "prompt_used": current_prompt,
                    "image": response.data[0]
                }

            except Exception as e:
                error_msg = str(e)
                if "IMAGE_SAFETY" in error_msg or "PROHIBITED_CONTENT" in error_msg:
                    print(f"❌ Bloqué par le filtre de sécurité, essai de la variante suivante...")
                    time.sleep(1)  # Évite les requêtes trop fréquentes
                    continue
                else:
                    raise e

        return {
            "success": False,
            "attempts": max_retries,
            "error": "Toutes les variantes de l'invite ont été bloquées par le filtre de sécurité"
        }


# Exemple d'utilisation
generator = SafeImageGenerator(api_key="votre-cle-api")
result = generator.generate_with_retry("fashion model in elegant dress")

if result["success"]:
    print(f"Succès à la tentative n°{result['attempt']}")
else:
    print(f"Échec après {result['attempts']} tentatives")

Solution 8 pour IMAGE_SAFETY Nano Banana Pro : choisir le bon fournisseur d'API

Différents fournisseurs d'API peuvent adopter des stratégies de filtrage de sécurité différentes. Il est essentiel de choisir celui qui correspond le mieux à votre scénario d'utilisation.

Comparatif des fournisseurs d'API pour Nano Banana Pro

💰 Optimisation des coûts : En utilisant Nano Banana Pro via APIYI (apiyi.com), non seulement le prix ne représente que 37 % du tarif officiel, mais vous bénéficiez également d'une configuration plus flexible des seuils de sécurité. Les requêtes bloquées par erreur ne sont pas facturées, ce qui vous permet de tester différentes stratégies d'invites en toute sérénité.

"""
Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 完整解决方案
集成所有优化策略的生产环境代码
"""

import openai
import re
import time
from typing import Optional, Dict, List
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class GenerationResult:
    success: bool
    image_data: Optional[str] = None
    prompt_used: Optional[str] = None
    attempts: int = 0
    error: Optional[str] = None

class RobustImageGenerator:
    """
    健壮的 Nano Banana Pro 图像生成器
    集成多种 IMAGE_SAFETY 绕过策略
    """

    # 敏感词替换映射
    SENSITIVE_WORDS = {
        r'\bsexy\b': 'elegant',
        r'\bhot\b': 'attractive',
        r'\bbikini\b': 'swimwear',
        r'\blingerie\b': 'intimate apparel',
        r'\bchild\b': 'young person',
        r'\bkid\b': 'young individual',
        r'\bgirl\b': 'young woman',
        r'\bboy\b': 'young man',
        r'\banime\b': 'illustrated',
        r'\bmanga\b': 'digital art',
        r'\bhentai\b': 'artwork',
        r'\bgun\b': 'equipment',
        r'\bweapon\b': 'tool',
        r'\bknife\b': 'utensil',
        r'\bblood\b': 'red fluid',
        r'\bviolent\b': 'dynamic',
        r'\bnude\b': 'unclothed',
        r'\bnaked\b': 'without clothing',
    }

    # 安全上下文模板
    SAFETY_CONTEXTS = [
        "",  # 原始
        "Professional photography, ",
        "High quality commercial image, ",
        "Editorial style, tasteful, ",
        "Clean and family-friendly, ",
    ]

    def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.apiyi.com/v1"):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url=base_url
        )

    def sanitize_prompt(self, prompt: str) -> str:
        """替换敏感词汇"""
        sanitized = prompt
        for pattern, replacement in self.SENSITIVE_WORDS.items():
            sanitized = re.sub(pattern, replacement, sanitized, flags=re.IGNORECASE)
        return sanitized

    def generate_variations(self, prompt: str) -> List[str]:
        """生成提示词变体"""
        sanitized = self.sanitize_prompt(prompt)
        variations = []
        for context in self.SAFETY_CONTEXTS:
            variations.append(f"{context}{sanitized}")
        return variations

    def generate(
        self,
        prompt: str,
        size: str = "2048x2048",
        max_retries: int = 5,
        safety_threshold: str = "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
    ) -> GenerationResult:
        """
        生成图像,带完整的 IMAGE_SAFETY 处理

        Args:
            prompt: 原始提示词
            size: 图像尺寸
            max_retries: 最大重试次数
            safety_threshold: 安全阈值

        Returns:
            GenerationResult 对象
        """

        variations = self.generate_variations(prompt)
        attempts = 0

        for variation in variations[:max_retries]:
            attempts += 1

            try:
                response = self.client.images.generate(
                    model="nano-banana-pro",
                    prompt=variation,
                    size=size,
                    extra_body={
                        "safety_settings": [
                            {"category": cat, "threshold": safety_threshold}
                            for cat in [
                                "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
                                "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
                                "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
                                "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH"
                            ]
                        ]
                    }
                )

                return GenerationResult(
                    success=True,
                    image_data=response.data[0].b64_json,
                    prompt_used=variation,
                    attempts=attempts
                )

            except Exception as e:
                error_msg = str(e)
                if any(keyword in error_msg for keyword in
                       ["IMAGE_SAFETY", "PROHIBITED_CONTENT", "SAFETY"]):
                    time.sleep(0.5)
                    continue
                else:
                    return GenerationResult(
                        success=False,
                        attempts=attempts,
                        error=error_msg
                    )

        return GenerationResult(
            success=False,
            attempts=attempts,
            error="All variations blocked by safety filter"
        )


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    generator = RobustImageGenerator(api_key="your-api-key")

    # 测试案例
    test_prompts = [
        "anime girl in bikini",           # 高风险
        "child playing in park",          # 中风险
        "fashion model in elegant dress", # 低风险
    ]

    for prompt in test_prompts:
        print(f"\n测试: {prompt}")
        result = generator.generate(prompt)

        if result.success:
            print(f"  ✅ 成功 (尝试 {result.attempts} 次)")
            print(f"  使用的提示词: {result.prompt_used[:60]}...")
        else:
            print(f"  ❌ 失败: {result.error}")

FAQ sur IMAGE_SAFETY pour Nano Banana Pro

Résumé des solutions IMAGE_SAFETY pour Nano Banana Pro

Aperçu des 8 solutions IMAGE_SAFETY Leur combinaison peut faire passer le succès de 60 % à 95 %+

1 Réécriture d’invite Remplacer mots sensibles Éviter mots déclencheurs Efficacité : ⭐⭐⭐⭐⭐

2 Changer de style Anime → Réaliste Moins de sensibilité Efficacité : ⭐⭐⭐⭐

3 Seuils de sécurité BLOCK_ONLY_HIGH Assouplir les limites Efficacité : ⭐⭐⭐⭐

4 Génération par étapes Découper scènes complexes Simplifier chaque étape Efficacité : ⭐⭐⭐

5 Mode édition d’image Modif. via image source Plus sûr que le direct Efficacité : ⭐⭐⭐⭐

6 Contexte de sécurité Déclaration pro/comm. Préciser l’usage légal Efficacité : ⭐⭐⭐⭐

7 Répétition intelligente Variantes automatiques Backoff exponentiel Efficacité : ⭐⭐⭐⭐⭐

8 Choisir fournisseur APIYI : config flexible Filtre = gratuit Efficacité : ⭐⭐⭐⭐

Combinaisons de stratégies recommandées

Réécriture d’invite + Contexte sécu + Répétition + BLOCK_ONLY_HIGH Appels via APIYI (apiyi.com), requêtes interceptées non facturées

Taux de succès : 60% → 95%+

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Coût de test : $0

Outil de test en ligne : imagen.apiyi.com

Cet article présente 8 méthodes pour résoudre les erreurs IMAGE_SAFETY de Nano Banana Pro :

Conseil clé : En combinant les stratégies "Réécriture de l'invite + Contexte de sécurité + Répétition intelligente", vous pouvez faire passer votre taux de réussite de 60 % à plus de 95 %.

🎯 Recommandation finale : Nous vous conseillons d'utiliser APIYI (apiyi.com) pour vos appels Nano Banana Pro. La plateforme offre des options de configuration de sécurité plus flexibles, les requêtes bloquées par les filtres ne sont pas facturées, et le tarif de 0,05 $/image réduit considérablement vos coûts de débogage. L'outil de test en ligne imagen.apiyi.com vous permet de vérifier rapidement si vos invites déclenchent le filtrage.

Cet article a été rédigé par l'équipe technique d'APIYI. Pour plus d'astuces sur l'utilisation des API de génération d'images par IA, n'hésitez pas à visiter apiyi.com.