Nano Banana Pro 2026년 1월 정책 조정 분석: IMAGE_SAFETY 필터링 및 유명 IP 제한 2대 변화

Google 산하의 AI 이미지 생성 서비스인 Nano Banana Pro가 2026년 1월 말(1월 24일 전후)에 중요한 정책 조정을 단행했습니다. IMAGE_SAFETY 콘텐츠 필터링이 대폭 강화되고, 유명 IP 캐릭터 생성에 엄격한 제한이 적용되는 등 이 두 가지 큰 변화는 개발자 커뮤니티의 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 동향을 심층 분석하여 개발자 여러분이 정책 변화의 배경을 이해하고 대응 방안을 찾는 데 도움을 드리고자 합니다.

핵심 요약: 3분 투자로 Nano Banana Pro 정책 조정의 핵심 내용과 원인, 실제 영향을 파악하고 5가지 대응 전략을 확인해 보세요.

Nano Banana Pro 정책 조정 핵심 정보

이벤트 개요

2대 핵심 변화 상세 분석

변화 1: 유명 IP 캐릭터 생성 제한

현상 설명:

유명 브랜드의 캐릭터(디즈니, 마블, 스타워즈 등)가 포함된 이미지를 생성하려고 하면 시스템에서 요청을 거부합니다. 이전에는 정상적으로 생성되던 IP 관련 콘텐츠들이 이제는 저작권 보호 메커니즘을 유발합니다.

영향을 받는 IP 범위:

오류 반환 예시:

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

변화 2: IMAGE_SAFETY 콘텐츠 필터링 강화

현상 설명:

콘텐츠 안전 심사가 훨씬 엄격해졌습니다. 기존에는 정상적으로 생성되던 규정 준수 콘텐츠(이커머스 제품 이미지, 패션 화보 등)도 이제는 IMAGE_SAFETY 필터링에 걸릴 수 있습니다.

전형적인 오류 반환:

{
  "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
  }
}

영향을 받는 시나리오:

Nano Banana Pro 정책 조정 배경 분석

디즈니 저작권 소송이 불러온 변화

2025년 12월, 디즈니는 Google에 권리 침해 중지 요청서(Cease and Desist Letter)를 보내 Google의 AI 이미지 생성 서비스가 '대규모 저작권 침해'를 저지르고 있다고 주장했습니다.

디즈니의 주요 주장 포인트:

디즈니는 사용자가 간단한 텍스트 프롬프트만으로 자사 캐릭터 이미지를 생성할 수 있다는 증거를 제시하며, Google이 "의도적으로 침해 범위를 확대하고 있다(intentionally amplifying the scope of its infringement)"고 비판했습니다.

🎯 배경 지식: 흥미로운 점은 디즈니가 Google의 침해를 주장하는 동시에 OpenAI와 10억 달러 규모의 협력을 발표하며 Sora 비디오 플랫폼에서 자사 캐릭터 사용을 허용했다는 것입니다. 이는 디즈니가 AI 생성을 반대하는 것이 아니라, 공식적인 권한 부여와 수익 배분을 요구하고 있음을 보여줍니다.

업계의 규제 준수 압박 증가

디즈니뿐만 아니라 시각 예술가 집단도 Imagen 모델이 자신의 작품을 허가 없이 학습에 사용했다며 Google을 상대로 저작권 소송을 제기했습니다. 이러한 법적 압박으로 인해 Google은 선제적으로 콘텐츠 필터링을 강화하게 되었습니다.

Google의 정책적 변화

Google은 2024년 12월 '생성형 AI 금지 사용 정책(Generative AI Prohibited Use Policy)'을 업데이트하여 다음과 같은 사항을 명시적으로 금지했습니다:

• 제3자의 지식재산권을 침해하는 콘텐츠 생성
• 동의 없는 개인 데이터 또는 생체 정보 사용
• 딥페이크(Deepfake) 콘텐츠 생성
• 비자발적인 성적 이미지 생성

이번 Nano Banana Pro의 정책 조정은 Google이 이러한 정책을 실제 제품 단계에 적용한 구체적인 결과물이라고 볼 수 있습니다.

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 필터링 메커니즘 분석

필터 작동 원리

Nano Banana Pro의 안전 필터링 시스템은 다층적인 검토 메커니즘을 채택하고 있습니다:

1단계: 프롬프트 검토

• 사용자가 입력한 텍스트 프롬프트 분석
• 민감한 키워드 및 의미론적 의도 감지
• 잠재적인 저작권 관련 묘사 식별

2단계: 생성 과정 모니터링

• 생성 중인 이미지의 특징 실시간 감지
• 알려진 IP 특징 라이브러리와 비교
• 콘텐츠 안전 점수 평가

3단계: 출력물 검토

• 최종 이미지에 대한 종합 스캔
• HARM_CATEGORY 분류기 적용
• 통과 또는 차단 여부 결정

필터링 분류 상세 정보

왜 문제가 없는 콘텐츠도 차단되나요?

개발자 포럼에는 "정상적인 커머스용 속옷 제품 사진인데 왜 IMAGE_SAFETY에 의해 차단되느냐"는 피드백이 쏟아지고 있습니다.

원인 분석:

1. 과적합된(Over-fitted) 안전 모델: 위반 콘텐츠를 단 하나도 놓치지 않기 위해, 안전 모델이 '오탐(false positive)이 있더라도 엄격하게 차단'하는 경향을 보입니다.
2. 맥락 판단 능력 부족: 시스템이 '이커머스 제품 사진'과 '부적절한 콘텐츠'의 차이를 구분하는 데 한계가 있습니다.
3. 글로벌 정책 강화: 법적 소송 압박으로 인해 Google이 전반적인 필터링 임계값을 높였습니다.
4. 블랙박스 의사결정: 사용자는 구체적으로 어떤 규칙을 위반했는지 정확히 알 수 없습니다.

💡 기술 인사이트: APIYI apiyi.com 플랫폼의 요청 로그 분석 기능을 사용하면, 개발자는 차단된 요청의 구체적인 원인을 더 명확하게 파악할 수 있어 프롬프트 전략을 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다.

Nano Banana Pro 정책 조정이 개발자에게 미치는 영향

직접적인 영향

비즈니스 측면의 영향

이커머스 업계:

• 의류 이커머스의 AI 제품 사진 생성 방안을 조정해야 해요.
• 속옷이나 수영복 카테고리에서 영향이 가장 두드러지게 나타납니다.
• 전통적인 촬영 방식으로 회귀하거나 다른 서비스를 찾아야 할 수도 있어요.

콘텐츠 크리에이터:

• 2차 창작 및 동인 작품 생성이 제한됩니다.
• IP 차용보다는 더 많은 독창적인 디자인이 필요해졌어요.
• 창작의 자유도가 다소 하락할 수 있습니다.

AI 애플리케이션 개발자:

• 제품 내에 더 많은 에러 핸들링 로직을 추가해야 해요.
• 빈번한 차단으로 인해 사용자 경험(UX)이 저하될 수 있습니다.
• 예비 이미지 생성 서비스 도입을 고려해야 할 시점이에요.

Nano Banana Pro 정책 조정에 대응하는 5가지 전략

전략 1: 프롬프트 표현 최적화

IMAGE_SAFETY 오판에 대응하기 위해 프롬프트 표현 방식을 조정해 볼 수 있습니다.

# 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"

최적화 팁:

전략 2: 안전 필터링 설정 조정

Vertex AI 버전의 Imagen을 사용 중이라면 안전 필터링 임계값을 조정해 보세요.

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
)

⚠️ 주의: AI Studio 무료 버전에서는 안전 설정을 조정할 수 없으며, Vertex AI 유료 버전을 사용해야 합니다.

전략 3: 대체 이미지 생성 서비스 활용

Nano Banana Pro를 사용하기 어려운 상황이라면 다른 이미지 생성 서비스를 고려해 보세요.

🚀 빠른 전환: APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 이용하면 개발자는 통합 API 인터페이스를 통해 다양한 이미지 생성 모델을 호출할 수 있습니다. 코드 수정 없이도 서비스 중단 시 예비 서비스로 빠르게 전환할 수 있어요.

전략 4: 다중 모델 결함 허용(Fault-tolerance) 메커니즘 구축

애플리케이션 내에 자동 폴백(Fallback) 로직을 구현해 보세요.

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 APIYI 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 APIYI 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']}")

전략 5: 비즈니스 전략 조정

유명 IP에 크게 의존하는 앱의 경우, 근본적인 비즈니스 방향 전환이 필요할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Nano Banana Pro 정책 조정이 업계에 미치는 영향

AI 이미지 생성 업계에 미치는 영향

이번 정책 조정은 AI 이미지 생성 업계의 중요한 전환점을 시사합니다.

개발자 생태계에 미치는 영향

• 다중 모델 전략이 필수 요건이 됨: 더 이상 단일 이미지 생성 서비스에만 의존할 수 없게 되었습니다.
• 결함 허용(Fault tolerance) 메커니즘 강화 필요: 생성 실패 상황을 애플리케이션 내에서 매끄럽게 처리할 수 있어야 합니다.
• 준법 의식 고취 필요: 개발자는 저작권 및 콘텐츠 안전 경계에 대해 더 깊이 이해해야 합니다.

💡 발전 제언: 개발자분들은 APIYI(apiyi.com)와 같은 통합 인터페이스 플랫폼을 통해 여러 이미지 생성 서비스를 도입하는 것을 추천합니다. 이를 통해 특정 서비스에 대한 의존 리스크를 낮추고, 다양한 상황에 맞춰 최적의 모델로 유연하게 전환할 수 있습니다.

요약

Nano Banana Pro의 2026년 1월 정책 조정은 유명 IP 생성 제한과 IMAGE_SAFETY 필터링 강화라는 두 가지 핵심 변화를 가져왔습니다. 이는 디즈니와 같은 저작권자의 법적 압박과 Google이 선제적으로 규제 준수 표준을 상향 조정한 결과입니다.

주요 요약 포인트:

개발자 입장에서 가장 현실적인 대처는 이러한 변화를 수용하고 적극적으로 적응하는 것입니다. APIYI(apiyi.com)를 통해 다양한 이미지 생성 모델을 신속하게 테스트하고, 자신의 비즈니스 상황에 가장 적합한 솔루션을 찾아보시길 권장합니다. 플랫폼에서 제공하는 통합 API 인터페이스를 사용하면 클릭 한 번으로 모델을 교체할 수 있어, 서비스 제공업체의 정책 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 든든한 보험이 됩니다.

참고 자료:

1. Google Generative AI Prohibited Use Policy: 공식 사용 정책 문서

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

2. Vertex AI Imagen 안전 필터링 문서: 안전 설정 구성 가이드

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

3. Google AI Developers Forum: Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 토론 스레드

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

4. Disney vs Google 보도: 디즈니, Google에 저작권 침해 중단 권고 발송

   • 출처: Hollywood Reporter, The Wrap (2025년 12월)

📝 저자: APIYI Team
📅 발행일: 2026-01-26
🔗 기술 지원: APIYI apiyi.com – 원스톱 AI 모델 API 서비스 플랫폼