解析 Nano Banana Pro 去水印失败的 3 大原因：MALFORMED_FUNCTION_CALL 错误完整排查指南

使用 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 进行图像编辑时,如果在提示词中加入"去水印"相关指令,你可能会遇到一个令人困惑的错误——API 返回 MALFORMED_FUNCTION_CALL 并且 parts: null。这不是技术 Bug,而是 Google 精心设计的安全保护机制在起作用。

核心价值: 读完本文,你将理解 Google 为什么阻止去水印操作、MALFORMED_FUNCTION_CALL 错误的真实含义,以及如何正确使用 Nano Banana Pro 的图像编辑能力。

Nano Banana Pro 去水印失败的核心原因

为什么 Google 要阻止去水印操作

2023 年,Google 与 OpenAI、Anthropic、Meta 等公司共同签署了白宫 AI 承诺书,承诺为 AI 生成内容添加水印标识。然而,如果允许 AI 模型轻松去除水印,这一承诺就形同虚设。

Google 面临的技术矛盾在于:

• 能力层面: Gemini 2.0 Flash 和 Nano Banana Pro 确实具备强大的图像编辑能力,技术上完全可以去除水印
• 责任层面: 允许去水印会助长版权侵权,违反 Google 的服务条款和法律合规要求
• 策略层面: 通过安全检测层主动拦截去水印请求,而不是削弱模型能力

因此,当你在提示词中包含"remove watermark"、"去水印"、"删除水印"等关键词时,请求会被安全层拦截,返回 MALFORMED_FUNCTION_CALL 错误。

MALFORMED_FUNCTION_CALL 错误详解

当你发送去水印请求时,可能收到类似这样的响应:

{
  "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"
}

错误字段解析

这个错误意味着什么

MALFORMED_FUNCTION_CALL 的官方解释是"模型生成的函数调用无效"。但在去水印场景下,这实际上是一个伪装的安全拦截:

1. 安全检测层识别到去水印意图
2. 请求被阻止,不传递给模型推理层
3. 返回 MALFORMED_FUNCTION_CALL 作为通用拒绝理由

这种设计让错误信息看起来像技术问题而非主动拦截,但实质是 Google 的内容安全策略在发挥作用。

SynthID 水印保护机制解析

Google DeepMind 开发的 SynthID 是一种隐形数字水印技术,所有通过 Nano Banana Pro 生成或编辑的图像都会被嵌入 SynthID 水印。

SynthID 的核心特性

两种水印的区别

Nano Banana Pro 实际上有两种水印:

🎯 技术说明: 即使你成功去除了可见的 Gemini 标志水印,SynthID 隐形水印仍然存在于图像中。这意味着图像的 AI 来源仍可被检测。

触发安全拦截的关键词清单

根据实际测试,以下关键词和表述会触发 Nano Banana Pro 的安全拦截:

高风险关键词

中风险表述

正确使用 Nano Banana Pro 图像编辑的 5 个技巧

既然去水印被禁止,如何正确使用 Nano Banana Pro 的图像编辑能力?

技巧 1: 使用无水印的源图像

通过 API 调用生成的图像默认不带可见水印:

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
)

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

# API 输出默认无可见水印
print(response.data[0].url)

🚀 快速开始: 推荐使用 API易 apiyi.com 平台调用 Nano Banana Pro API,默认输出无可见水印,省去后续处理烦恼。

技巧 2: 局部重绘替代去水印

如果需要处理水印区域,可以使用局部重绘 (Inpainting) 功能:

# 局部重绘示例
response = client.images.edit(
    model="nano-banana-pro",
    image=open("source_image.png", "rb"),
    mask=open("mask.png", "rb"),  # 遮罩覆盖水印区域
    prompt="Continue the natural background pattern"
)

关键点: 提示词描述的是"延续背景",而非"去除水印"。这种表述方式通常不会触发安全拦截。

技巧 3: 图像扩展避开水印

使用 Outpainting 扩展图像边界,然后裁剪掉包含水印的区域:

response = client.images.edit(
    model="nano-banana-pro",
    image=open("source_image.png", "rb"),
    prompt="Extend the image with matching landscape and sky"
)
# 后续裁剪保留无水印区域

技巧 4: 使用免费 API 获取测试额度

import openai
import base64
from pathlib import Path

# 配置 API易 平台接口
client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

def edit_image_safely(image_path: str, prompt: str) -> str:
    """
    安全的图像编辑函数
    避免触发安全拦截的提示词设计
    """
    # 读取图像
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    # 发送请求
    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  # 使用安全的提示词
                    }
                ]
            }
        ]
    )

    return response.choices[0].message.content

# 安全的提示词示例
safe_prompt = "Enhance the image quality and adjust the lighting"
result = edit_image_safely("my_image.png", safe_prompt)

技巧 5: 选择合适的订阅方案

💡 选择建议: 如果你需要无可见水印的输出,通过 API易 apiyi.com 平台调用 API 是最灵活的选择。按量付费模式适合中小团队和个人开发者。

2026 年 Nano Banana Pro 政策更新解读

2026 年 1 月,Google 对 Nano Banana Pro 进行了两项重要政策调整:

变更 1: 强化 IMAGE_SAFETY 内容过滤

• 去水印相关请求的拦截更加严格
• 新增对间接表述的语义理解
• 误触发率有所上升,建议避免使用"remove"、"delete"等动词描述图像编辑

变更 2: 知名 IP 角色生成限制

• 无法生成迪士尼、漫威等知名 IP 角色
• 涉及版权的人物形象会被拦截
• 这与去水印拦截使用相同的安全检测层

常见问题

错误排查速查表

总结

Nano Banana Pro 去水印请求返回 MALFORMED_FUNCTION_CALL 错误,本质上是 Google 内容安全策略的主动拦截,而非技术 Bug。这种设计保护了版权所有者的利益,也维护了 AI 行业的负责任发展承诺。

关键要点回顾:

1. 安全拦截非技术故障: Google 主动阻止去水印操作
2. 双重水印保护: 可见水印 + SynthID 隐形水印
3. 正确使用方式: 通过 API 获取无水印输出,或使用局部重绘等替代方案
4. 2026 政策收紧: 语义理解增强,间接表述也可能被拦截

如果你需要进行图像编辑但又不想踩到安全红线,推荐通过 API易 apiyi.com 平台进行 API 调用,获取干净的无可见水印输出,同时遵守平台的使用规范。

参考资料

1. Google DeepMind SynthID: 官方隐形水印技术说明

   • 链接: deepmind.google/models/synthid
   • 说明: SynthID 技术原理和检测方法

2. Google Gemini API 文档: 官方 API 使用指南

   • 链接: ai.google.dev/gemini-api/docs
   • 说明: 图像生成和编辑 API 参数

3. Google AI 服务条款: 内容政策和使用限制

   • 链接: policies.google.com/terms
   • 说明: 禁止使用 AI 工具侵犯版权

4. GitHub – Gemini CLI Issues: 社区错误反馈

   • 链接: github.com/google-gemini/gemini-cli/issues
   • 说明: MALFORMED_FUNCTION_CALL 错误讨论

本文由 APIYI Team 技术团队撰写。如需体验 Nano Banana Pro 等 AI 图像生成 API,欢迎访问 API易 apiyi.com 获取免费测试额度。