Analyse des 3 raisons principales de l’échec de la suppression de filigrane Nano Banana Pro : guide de dépannage complet pour l’erreur MALFORMED_FUNCTION_CALL

Lors de l'édition d'images avec Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), si vous ajoutez des instructions relatives à la « suppression de filigrane » (去水印) dans votre invite, vous pourriez rencontrer une erreur déroutante : l'API renvoie MALFORMED_FUNCTION_CALL avec parts: null. Il ne s'agit pas d'un bug technique, mais du mécanisme de protection de sécurité soigneusement conçu par Google qui entre en action.

Valeur ajoutée : En lisant cet article, vous comprendrez pourquoi Google bloque la suppression des filigranes, la signification réelle de l'erreur MALFORMED_FUNCTION_CALL, et comment utiliser correctement les capacités d'édition d'images de Nano Banana Pro.

Causes principales de l'échec de suppression de filigrane avec Nano Banana Pro

Pourquoi Google bloque-t-il la suppression des filigranes ?

En 2023, Google s'est joint à OpenAI, Anthropic, Meta et d'autres entreprises pour signer l'engagement de la Maison Blanche sur l'IA, s'engageant à ajouter des filigranes aux contenus générés par IA. Cependant, si l'on permettait aux modèles d'IA de supprimer facilement ces filigranes, cet engagement deviendrait caduc.

Le dilemme technique auquel Google est confronté est le suivant :

• Au niveau des capacités : Gemini 2.0 Flash et Nano Banana Pro possèdent effectivement de puissantes capacités d'édition d'images et pourraient techniquement supprimer des filigranes.
• Au niveau de la responsabilité : Autoriser la suppression des filigranes encouragerait la violation des droits d'auteur et contreviendrait aux conditions d'utilisation de Google ainsi qu'aux exigences de conformité légale.
• Au niveau de la stratégie : Intercepter proactivement les requêtes de suppression de filigrane via une couche de détection de sécurité, plutôt que d'affaiblir les capacités du modèle.

Par conséquent, lorsque votre invite contient des mots-clés tels que « remove watermark », « supprimer le filigrane » ou « effacer le filigrane », la requête est interceptée par la couche de sécurité, renvoyant l'erreur MALFORMED_FUNCTION_CALL.

Explication détaillée de l'erreur MALFORMED_FUNCTION_CALL

Lorsque vous envoyez une requête pour supprimer un filigrane (watermark), vous pourriez recevoir une réponse de ce type :

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": null
      },
      "finishReason": "MALFORMED_FUNCTION_CALL",
      "finishMessage": "Malformed function call: call:image_0.png",
      "index": 0
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 264,
    "candidatesTokenCount": 0,
    "totalTokenCount": 264
  },
  "modelVersion": "gemini-3-pro-image-preview"
}

Analyse des champs d'erreur

Que signifie cette erreur ?

L'explication officielle de MALFORMED_FUNCTION_CALL est « appel de fonction généré par le modèle invalide ». Cependant, dans le contexte de la suppression de filigranes, il s'agit en réalité d'une interception de sécurité déguisée :

1. La couche de détection de sécurité identifie l'intention de supprimer le filigrane.
2. La requête est bloquée et n'est pas transmise à la couche d'inférence du modèle.
3. MALFORMED_FUNCTION_CALL est renvoyé comme motif de refus générique.

Cette conception fait passer le message d'erreur pour un problème technique plutôt que pour un blocage intentionnel, mais il s'agit bien de la politique de sécurité du contenu de Google qui entre en jeu.

Analyse du mécanisme de protection par filigrane SynthID

Développé par Google DeepMind, SynthID est une technologie de filigrane numérique invisible. Toutes les images générées ou modifiées via Nano Banana Pro intègrent un filigrane SynthID.

Caractéristiques principales de SynthID

Différence entre les deux types de filigranes

Nano Banana Pro utilise en réalité deux types de filigranes :

🎯 Note technique : Même si vous réussissez à supprimer le logo Gemini visible, le filigrane invisible SynthID reste présent dans l'image. Cela signifie que l'origine IA de l'image peut toujours être détectée.

Liste des mots-clés déclenchant un blocage de sécurité

D'après nos tests, les mots-clés et expressions suivants déclenchent le blocage de sécurité de Nano Banana Pro :

Mots-clés à haut risque

Expressions à risque modéré

5 astuces pour bien utiliser l'édition d'images avec Nano Banana Pro

Puisque la suppression des filigranes est interdite, comment exploiter correctement les capacités d'édition d'images de Nano Banana Pro ?

Astuce 1 : Utiliser des images sources sans filigrane

Les images générées via des appels API ne comportent par défaut aucun filigrane visible :

import openai

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

response = client.images.generate(
    model="nano-banana-pro",
    prompt="A serene mountain landscape at sunset",
    size="1024x1024"
)

# La sortie API est sans filigrane visible par défaut
print(response.data[0].url)

🚀 Démarrage rapide : Nous vous recommandons d'utiliser la plateforme APIYI (apiyi.com) pour appeler l'API Nano Banana Pro. La sortie par défaut est sans filigrane visible, ce qui vous évite bien des soucis de post-traitement.

Astuce 2 : Retouche locale (Inpainting) au lieu de suppression

Si vous devez traiter une zone contenant un filigrane, utilisez la fonction de retouche locale (Inpainting) :

# Exemple de retouche locale
response = client.images.edit(
    model="nano-banana-pro",
    image=open("source_image.png", "rb"),
    mask=open("mask.png", "rb"),  # Le masque couvre la zone du filigrane
    prompt="Continue the natural background pattern"
)

Point clé : L'invite décrit comment "prolonger l'arrière-plan" et non comment "supprimer le filigrane". Cette formulation ne déclenche généralement pas le blocage de sécurité.

Astuce 3 : Extension d'image pour éviter le filigrane

Utilisez l'Outpainting pour étendre les bordures de l'image, puis recadrez pour éliminer la zone contenant le filigrane :

response = client.images.edit(
    model="nano-banana-pro",
    image=open("source_image.png", "rb"),
    prompt="Extend the image with matching landscape and sky"
)
# Recadrage ultérieur pour conserver la zone sans filigrane

Astuce 4 : Utiliser l'API gratuite pour obtenir des crédits de test

import openai
import base64
from pathlib import Path

# Configuration de l'interface de la plateforme APIYI
client = openai.OpenAI(
    api_key="VOTRE_CLE_APIYI",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

def edit_image_safely(image_path: str, prompt: str) -> str:
    """
    Fonction d'édition d'image sécurisée
    Conception d'invites pour éviter le blocage de sécurité
    """
    # Lecture de l'image
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    # Envoi de la requête
    response = client.chat.completions.create(
        model="nano-banana-pro",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_data}"}
                    },
                    {
                        "type": "text",
                        "text": prompt  # Utilisation d'une invite sécurisée
                    }
                ]
            }
        ]
    )

    return response.choices[0].message.content

# Exemple d'invite sécurisée
safe_prompt = "Enhance the image quality and adjust the lighting"
result = edit_image_safely("mon_image.png", safe_prompt)

Astuce 5 : Choisir le forfait d'abonnement adapté

💡 Conseil de choix : Si vous avez besoin d'une sortie sans filigrane visible, appeler l'API via la plateforme APIYI (apiyi.com) est l'option la plus flexible. Le modèle de paiement à l'usage convient parfaitement aux petites et moyennes équipes ainsi qu'aux développeurs indépendants.

Décryptage de la mise à jour des politiques de Nano Banana Pro 2026

En janvier 2026, Google a apporté deux ajustements majeurs aux politiques de Nano Banana Pro :

Changement 1 : Renforcement du filtrage de contenu IMAGE_SAFETY

• Le blocage des requêtes liées à la suppression de filigranes est devenu plus strict.
• Ajout d'une compréhension sémantique pour les formulations indirectes.
• Le taux de faux positifs a augmenté ; il est conseillé d'éviter les verbes comme "remove" (supprimer) ou "delete" (effacer) lors de la description de l'édition d'image.

Changement 2 : Restrictions sur la génération de personnages de licences (IP) célèbres

• Impossible de générer des personnages de licences connues comme Disney ou Marvel.
• Les images impliquant des personnages sous droits d'auteur seront bloquées.
• Cela utilise la même couche de détection de sécurité que le blocage de suppression de filigrane.

Questions Fréquentes

Aide-mémoire pour le dépannage

Résumé

L'erreur MALFORMED_FUNCTION_CALL renvoyée lors d'une demande de suppression de filigrane sur Nano Banana Pro est, par essence, une interception proactive de la politique de sécurité du contenu de Google, et non un bug technique. Cette conception protège les intérêts des détenteurs de droits d'auteur et maintient l'engagement de l'industrie de l'IA envers un développement responsable.

Points clés à retenir :

1. Le blocage de sécurité n'est pas une panne technique : Google bloque activement les opérations de suppression de filigrane.
2. Double protection par filigrane : Filigrane visible + filigrane invisible SynthID.
3. Utilisation correcte : Obtenir une sortie sans filigrane directement via l'API, ou utiliser des alternatives comme la retouche locale (inpainting).
4. Durcissement des politiques en 2026 : Avec l'amélioration de la compréhension sémantique, même les formulations indirectes risquent d'être interceptées.

Si vous avez besoin de retoucher des images sans franchir les lignes rouges de sécurité, nous vous recommandons de passer par la plateforme APIYI (apiyi.com) pour vos appels API. Vous obtiendrez ainsi des résultats propres sans filigrane visible, tout en respectant les règles d'utilisation de la plateforme.

Références

1. Google DeepMind SynthID : Documentation officielle sur la technologie de tatouage numérique (watermarking) invisible

   • Lien : deepmind.google/models/synthid
   • Description : Principes techniques et méthodes de détection de la technologie SynthID

2. Documentation de l'API Google Gemini : Guide d'utilisation officiel de l'API

   • Lien : ai.google.dev/gemini-api/docs
   • Description : Paramètres de l'API pour la génération et l'édition d'images

3. Conditions d'utilisation de Google AI : Politiques de contenu et restrictions d'usage

   • Lien : policies.google.com/terms
   • Description : Interdiction d'utiliser les outils d'IA pour enfreindre les droits d'auteur

4. GitHub – Gemini CLI Issues : Retours d'erreurs de la communauté

   • Lien : github.com/google-gemini/gemini-cli/issues
   • Description : Discussions autour de l'erreur MALFORMED_FUNCTION_CALL

Cet article a été rédigé par l'équipe technique d'APIYI. Si vous souhaitez tester des API de génération d'images par IA comme Nano Banana Pro, n'hésitez pas à visiter APIYI (apiyi.com) pour obtenir des crédits de test gratuits.