Interpretação dos Ajustes de Política do Nano Banana Pro em Janeiro de 2026: 2 Grandes Mudanças na Filtragem IMAGE_SAFETY e Restrições de IPs Conhecidos

O serviço de geração de imagens por IA do Google, Nano Banana Pro, passou por importantes ajustes de política no final de janeiro de 2026 (por volta do dia 24). Duas grandes mudanças — o reforço significativo na filtragem de conteúdo IMAGE_SAFETY e as restrições rigorosas na geração de personagens de IPs conhecidos — despertaram ampla atenção na comunidade de desenvolvedores. Este artigo traz uma análise profunda dessa dinâmica, ajudando os desenvolvedores a entender o contexto das mudanças e a encontrar soluções.

Valor Principal: Entenda em 3 minutos o conteúdo central, os motivos e o impacto real dos ajustes de política do Nano Banana Pro, e domine 5 estratégias de resposta.

Informações centrais sobre o ajuste de política do Nano Banana Pro

Resumo do Evento

Detalhamento das 2 mudanças principais

Mudança 1: Restrição de geração de personagens de IPs conhecidos

Descrição do fenômeno:

Ao tentar gerar imagens que contenham personagens de marcas famosas (como Disney, Marvel, Star Wars, etc.), o sistema rejeitará a solicitação. Conteúdos relacionados a IPs que antes podiam ser gerados normalmente agora acionam mecanismos de proteção de direitos autorais.

Escopo de IPs afetados:

Exemplo de erro retornado:

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

Mudança 2: Reforço na filtragem de conteúdo IMAGE_SAFETY

Descrição do fenômeno:

A auditoria de segurança de conteúdo tornou-se mais rigorosa. Conteúdos em conformidade que antes eram gerados sem problemas (como fotos de produtos de e-commerce, fotografia de moda, etc.) agora podem acionar o filtro IMAGE_SAFETY.

Retorno de erro típico:

{
  "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
  }
}

Cenários afetados:

Análise do Contexto das Mudanças na Política do Nano Banana Pro

Pressão por Processos de Direitos Autorais da Disney

Em dezembro de 2025, a Disney enviou uma carta de notificação (Cease and Desist Letter) ao Google, acusando o serviço de geração de imagens por IA do Google de "infração de direitos autorais em larga escala".

Principais pontos da acusação da Disney:

Na carta, a Disney listou evidências de que usuários conseguem gerar imagens de seus personagens usando apenas um comando de texto simples, alegando que o Google está "propositalmente ampliando o escopo de sua infração" (intentionally amplifying the scope of its infringement).

🎯 Contexto: Curiosamente, ao mesmo tempo em que acusa o Google, a Disney anunciou uma parceria de 1 bilhão de dólares com a OpenAI para licenciar seus personagens na plataforma de vídeo Sora. Isso mostra que a Disney não é contra a geração por IA, mas exige licenciamento formal e participação nos lucros.

Aumento da Pressão por Conformidade no Setor

Além da Disney, grupos de artistas visuais também abriram processos contra o Google, alegando que o modelo Imagen utilizou suas obras para treinamento sem autorização. Essas pressões legais forçaram o Google a fortalecer proativamente seus filtros de conteúdo.

Ajustes na Política do Google

Em dezembro de 2024, o Google atualizou sua "Política de Uso Proibido de IA Generativa", proibindo explicitamente:

• Geração de conteúdo que infrinja direitos de propriedade intelectual de terceiros
• Uso de dados pessoais ou biométricos sem consentimento
• Geração de conteúdos Deepfake
• Geração de imagens íntimas não consensuais

Esta mudança na política do Nano Banana Pro é a aplicação prática dessas diretrizes no nível do produto.

Análise do Mecanismo de Filtragem IMAGE_SAFETY do Nano Banana Pro

Como o Filtro Funciona

O sistema de filtragem de segurança do Nano Banana Pro utiliza um mecanismo de revisão em várias camadas:

Camada 1: Revisão do comando

• Analisa o comando de texto inserido pelo usuário
• Detecta palavras-chave sensíveis e intenções semânticas
• Identifica descrições potencialmente relacionadas a direitos autorais

Camada 2: Monitoramento do Processo de Geração

• Detecta em tempo real as características da imagem sendo gerada
• Compara com um banco de dados de características de IPs conhecidos
• Avalia a pontuação de segurança do conteúdo

Camada 3: Revisão da Saída

• Realiza uma varredura completa na imagem final
• Aplica classificadores de HARM_CATEGORY
• Decide se libera ou bloqueia o resultado

Detalhamento das Categorias de Filtragem

Por que conteúdos em conformidade também são bloqueados?

Há muitos relatos em fóruns de desenvolvedores: por que fotos legítimas de produtos de lingerie para e-commerce estão sendo bloqueadas pelo IMAGE_SAFETY?

Análise das razões:

1. Modelo de segurança com overfitting: Para garantir que nenhum conteúdo infrator passe, o modelo de segurança tende a ser conservador demais, preferindo bloquear preventivamente.
2. Insuficiência de julgamento contextual: O sistema tem dificuldade em distinguir a diferença entre "foto de produto para e-commerce" e "conteúdo inadequado".
3. Aperto nas políticas globais: Devido à pressão de processos judiciais, o Google optou por elevar o limiar geral de filtragem.
4. Decisões em "caixa preta": Os usuários não conseguem saber exatamente qual regra específica foi acionada.

💡 Insight Técnico: Através da função de análise de logs de requisição da plataforma APIYI apiyi.com, os desenvolvedores podem entender melhor os motivos específicos das requisições bloqueadas, o que ajuda a otimizar a estratégia dos comandos.

Impacto do ajuste de política do Nano Banana Pro para desenvolvedores

Impacto Direto

Impacto no Nível de Negócios

Para o setor de E-commerce:

• As soluções de geração de fotos de produtos por IA para e-commerce de moda precisam ser ajustadas.
• O impacto é mais significativo nas categorias de lingerie e moda praia.
• Pode ser necessário retornar à fotografia tradicional ou mudar para outros serviços.

Para Criadores de Conteúdo:

• A criação secundária e a geração de obras de fãs (fan arts) sofrem restrições.
• Exige-se mais design original em vez de pegar "emprestado" de IPs existentes.
• A liberdade criativa diminui um pouco.

Para Desenvolvedores de Aplicações de IA:

• É necessário adicionar mais lógica de tratamento de erros nos produtos.
• A experiência do usuário pode cair devido a interceptações frequentes.
• Pode ser necessário introduzir serviços de geração de imagem de backup (reserva).

5 estratégias para lidar com o ajuste de política do Nano Banana Pro

Estratégia 1: Otimizar a expressão do comando

Para evitar falsos positivos de IMAGE_SAFETY, você pode tentar ajustar a forma como escreve o comando:

# Antes da otimização - fácil de ser bloqueado
prompt_before = "model wearing lace bra, fashion photography"

# Depois da otimização - reduz a probabilidade de falso positivo
prompt_after = "fashion catalog photo, model in elegant intimate apparel, professional studio lighting, clean background"

Dicas de otimização:

Estratégia 2: Ajustar as configurações de filtro de segurança

Se você estiver usando a versão do Imagen no Vertex AI, pode tentar ajustar os limites do filtro de segurança:

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

# Ajustar configurações de segurança
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="seu comando aqui",
    safety_filter_level="block_only_high"  # Reduz a sensibilidade do filtro
)

⚠️ Nota: Não é possível ajustar as configurações de segurança através da versão gratuita do AI Studio; é necessário usar a versão paga do Vertex AI.

Estratégia 3: Usar serviços alternativos de geração de imagem

Quando o Nano Banana Pro não for adequado, considere outros serviços de geração de imagem:

🚀 Troca rápida: Através da plataforma APIYI (apiyi.com), os desenvolvedores podem usar uma interface de API unificada para chamar vários modelos de geração de imagem, permitindo alternar rapidamente sem precisar modificar o código. Se um serviço for bloqueado, você pode mudar perfeitamente para um serviço de reserva.

Estratégia 4: Estabelecer um mecanismo de tolerância a falhas multi-modelo

Implemente uma lógica de fallback automático na sua aplicação:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="SUA_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Usando a interface unificada da APIYI
)

def generate_image_with_fallback(prompt, models=None):
    """Função de geração de imagem com tolerância a falhas"""
    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} interceptado pelo filtro de segurança, tentando o próximo modelo...")
                continue
            else:
                print(f"Falha ao chamar {model}: {error_msg}")
                continue

    return {"success": False, "error": "Nenhum modelo conseguiu gerar este conteúdo"}

# Exemplo de uso
result = generate_image_with_fallback("fashion product photography, elegant dress")

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

# Configurar logs
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

client = openai.OpenAI(
    api_key="SUA_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Usando a interface unificada da APIYI
)

class ImageGenerationService:
    """Serviço de geração de imagem com tolerância a falhas e retentativas"""

    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]:
        """Gera imagem, alternando modelos automaticamente em caso de falha"""

        for model in self.models:
            for attempt in range(self.max_retries):
                try:
                    logger.info(f"Tentando usar {model} para gerar imagem (Tentativa {attempt + 1})")

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

                    self.stats["success"] += 1
                    logger.info(f"✅ Imagem gerada com sucesso usando {model}")

                    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} bloqueado pelo filtro de segurança")
                        break  # Não tenta novamente se for bloqueio de segurança, muda de modelo

                    elif "rate_limit" in error_msg.lower():
                        logger.warning(f"⏳ {model} atingiu limite de taxa, aguardando para tentar novamente...")
                        time.sleep(2 ** attempt)  # Backoff exponencial
                        continue

                    else:
                        self.stats["errors"] += 1
                        logger.error(f"❌ Falha ao chamar {model}: {error_msg}")
                        break

        return {
            "success": False,
            "error": "Nenhum modelo conseguiu gerar este conteúdo",
            "stats": self.stats
        }

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

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

if result["success"]:
    print(f"Geração bem-sucedida! Modelo utilizado: {result['model_used']}")
    print(f"URL da imagem: {result['image_url']}")
else:
    print(f"Falha na geração: {result['error']}")

Estratégia 5: Ajustar a estratégia de negócios

Para aplicações que dependem fortemente de IPs conhecidos, pode ser necessário ajustar fundamentalmente a direção do negócio:

Perguntas Frequentes

Impacto da Mudança de Política do Nano Banana Pro no Setor

Impacto no Setor de Geração de Imagens por IA

Esta mudança de política reflete um ponto de virada importante para o setor de geração de imagens por IA:

Impacto no Ecossistema de Desenvolvedores

• Estratégia multimodelo torna-se essencial: Não é mais viável depender de um único serviço de geração de imagens.
• Mecanismos de tolerância a falhas precisam ser reforçados: As aplicações devem ser capazes de lidar com falhas de geração de forma elegante.
• Consciência de conformidade precisa aumentar: Desenvolvedores precisam entender melhor as fronteiras dos direitos autorais e da segurança de conteúdo.

💡 Sugestão de desenvolvimento: Recomendamos que os desenvolvedores acessem diversos serviços de geração de imagens através de uma plataforma de interface unificada como a APIYI (apiyi.com). Isso não apenas reduz o risco de dependência de um único serviço, mas também permite alternar de forma flexível para o modelo mais adequado em diferentes cenários.

Resumo

A mudança de política do Nano Banana Pro em janeiro de 2026 trouxe duas mudanças centrais: restrição na geração de IPs conhecidos e o fortalecimento da filtragem IMAGE_SAFETY. Por trás disso, está a pressão jurídica de detentores de direitos autorais como a Disney e o resultado da iniciativa do Google em elevar seus padrões de conformidade.

Revisão dos pontos-chave:

Para os desenvolvedores, o caminho mais prático é aceitar as mudanças e se adaptar proativamente. Recomendamos utilizar a APIYI (apiyi.com) para testar rapidamente vários modelos de geração de imagem e encontrar a solução que melhor se adapta ao seu cenário de negócio. A plataforma oferece uma interface de API unificada, permitindo a troca de modelos com um clique, o que serve como uma garantia eficaz contra mudanças repentinas nas políticas dos provedores.

Referências:

1. Google Generative AI Prohibited Use Policy: Documento oficial de política de uso.

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

2. Documentação de Filtragem de Segurança do Vertex AI Imagen: Guia de configuração para configurações de segurança.

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

3. Google AI Developers Forum: Tópico de discussão sobre o erro IMAGE_SAFETY no Nano Banana Pro.

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

4. Reportagem Disney vs Google: Disney envia notificação de interrupção de infração ao Google.

   • Fonte: Hollywood Reporter, The Wrap (dezembro de 2025)

📝 Autor: Equipe APIYI
📅 Data de publicação: 26 de janeiro de 2026
🔗 Suporte técnico: APIYI (apiyi.com) – Sua plataforma completa de serviços de API para modelos de IA.