Análise dos 3 principais motivos da falha na remoção de marca d’água do Nano Banana Pro: Guia completo de diagnóstico do erro MALFORMED_FUNCTION_CALL

Ao usar o Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) para edição de imagens, se você incluir comandos relacionados a "remover marca d'água" no seu comando, poderá encontrar um erro confuso — a API retorna MALFORMED_FUNCTION_CALL e parts: null. Isso não é um bug técnico, mas sim o mecanismo de proteção de segurança cuidadosamente projetado pelo Google entrando em ação.

Valor central: Ao ler este artigo, você entenderá por que o Google bloqueia operações de remoção de marca d'água, o real significado do erro MALFORMED_FUNCTION_CALL e como usar corretamente os recursos de edição de imagem do Nano Banana Pro.

Principais motivos para a falha na remoção de marca d'água no Nano Banana Pro

Por que o Google bloqueia a remoção de marcas d'água

Em 2023, o Google, juntamente com OpenAI, Anthropic, Meta e outras empresas, assinou o compromisso de IA da Casa Branca, prometendo adicionar identificadores de marca d'água aos conteúdos gerados por IA. No entanto, se os modelos de IA pudessem remover marcas d'água facilmente, esse compromisso seria inútil.

A contradição técnica que o Google enfrenta é:

• Nível de Capacidade: O Gemini 2.0 Flash e o Nano Banana Pro possuem, de fato, poderosos recursos de edição de imagem e, tecnicamente, poderiam remover marcas d'água perfeitamente.
• Nível de Responsabilidade: Permitir a remoção de marcas d'água incentivaria a violação de direitos autorais, violando os termos de serviço do Google e os requisitos de conformidade legal.
• Nível de Estratégia: Interceptar ativamente solicitações de remoção de marca d'água através de uma camada de detecção de segurança, em vez de enfraquecer as capacidades do modelo.

Portanto, quando o seu comando contém palavras-chave como "remove watermark", "remover marca d'água", "excluir marca d'água", etc., a solicitação é interceptada pela camada de segurança, retornando o erro MALFORMED_FUNCTION_CALL.

Detalhamento do erro MALFORMED_FUNCTION_CALL

Ao enviar uma solicitação de remoção de marca d'água, você pode receber uma resposta semelhante a esta:

{
  "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"
}

Análise dos campos de erro

O que este erro significa

A explicação oficial para MALFORMED_FUNCTION_CALL é "a chamada de função gerada pelo modelo é inválida". No entanto, no cenário de remoção de marca d'água, isso é na verdade um bloqueio de segurança disfarçado:

1. A camada de detecção de segurança identifica a intenção de remover a marca d'água.
2. A solicitação é bloqueada e não é enviada para a camada de inferência do modelo.
3. O sistema retorna MALFORMED_FUNCTION_CALL como um motivo genérico de recusa.

Esse design faz com que a mensagem de erro pareça um problema técnico em vez de um bloqueio ativo, mas, na prática, é a política de segurança de conteúdo do Google entrando em ação.

Análise do mecanismo de proteção SynthID

Desenvolvido pelo Google DeepMind, o SynthID é uma tecnologia de marca d'água digital invisível. Todas as imagens geradas ou editadas via Nano Banana Pro terão uma marca d'água SynthID incorporada.

Características principais do SynthID

Diferença entre os dois tipos de marcas d'água

O Nano Banana Pro possui, na verdade, dois tipos de marcas d'água:

🎯 Nota técnica: Mesmo que você consiga remover a marca d'água visível do logotipo do Gemini, a marca d'água invisível SynthID continuará presente na imagem. Isso significa que a origem de IA da imagem ainda poderá ser detectada.

Lista de palavras-chave que ativam o bloqueio de segurança

Com base em testes práticos, as seguintes palavras-chave e expressões ativam o bloqueio de segurança do Nano Banana Pro:

Palavras-chave de alto risco

Expressões de risco médio

5 dicas para usar a edição de imagens do Nano Banana Pro corretamente

Já que a remoção de marca d'água é proibida, como usar corretamente os recursos de edição de imagem do Nano Banana Pro?

Dica 1: Use imagens de origem sem marca d'água

As imagens geradas via chamadas de API não possuem marcas d'água visíveis por padrão:

import openai

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

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

# A saída da API não tem marca d'água visível por padrão
print(response.data[0].url)

🚀 Começo rápido: Recomendamos usar a plataforma APIYI (apiyi.com) para chamar a API do Nano Banana Pro. A saída padrão não tem marca d'água visível, poupando você de dores de cabeça no processamento posterior.

Dica 2: Use Inpainting (pintura local) em vez de remover a marca d'água

Se você precisar lidar com uma área de marca d'água, pode usar a função de Inpainting:

# Exemplo de Inpainting
response = client.images.edit(
    model="nano-banana-pro",
    image=open("source_image.png", "rb"),
    mask=open("mask.png", "rb"),  # A máscara cobre a área da marca d'água
    prompt="Continue the natural background pattern"
)

Ponto-chave: O comando descreve "continuar o fundo" em vez de "remover marca d'água". Esse tipo de expressão geralmente não ativa o bloqueio de segurança.

Dica 3: Use a expansão de imagem para evitar a marca d'água

Use Outpainting para expandir as bordas da imagem e depois corte a área que contém a marca d'água:

response = client.images.edit(
    model="nano-banana-pro",
    image=open("source_image.png", "rb"),
    prompt="Extend the image with matching landscape and sky"
)
# O corte posterior mantém a área sem marca d'água

Dica 4: Use a API gratuita para obter créditos de teste

import openai
import base64
from pathlib import Path

# Configurando a interface da plataforma APIYI
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:
    """
    Função de edição de imagem segura
    Design de comando para evitar bloqueios de segurança
    """
    # Lendo a imagem
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    # Enviando a requisição
    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  # Usando um comando seguro
                    }
                ]
            }
        ]
    )

    return response.choices[0].message.content

# Exemplo de comando seguro
safe_prompt = "Enhance the image quality and adjust the lighting"
result = edit_image_safely("my_image.png", safe_prompt)

Dica 5: Escolha o plano de assinatura adequado

💡 Sugestão de escolha: Se você precisa de resultados sem marca d'água visível, chamar a API através da plataforma APIYI (apiyi.com) é a opção mais flexível. O modelo de pagamento por uso é ideal para pequenas e médias equipes e desenvolvedores individuais.

Interpretando as atualizações de política do Nano Banana Pro para 2026

Em janeiro de 2026, o Google realizou dois ajustes importantes na política do Nano Banana Pro:

Mudança 1: Fortalecimento da filtragem de conteúdo IMAGE_SAFETY

• O bloqueio de solicitações relacionadas à remoção de marcas d'água está mais rigoroso.
• Foi adicionada uma nova compreensão semântica para expressões indiretas.
• A taxa de falsos positivos aumentou; recomenda-se evitar o uso de verbos como "remove" (remover) ou "delete" (deletar) ao descrever edições de imagem.

Mudança 2: Restrições na geração de personagens de IPs famosos

• Não é mais possível gerar personagens de IPs conhecidos, como Disney, Marvel, etc.
• Imagens de personagens protegidos por direitos autorais serão bloqueadas.
• Isso utiliza a mesma camada de detecção de segurança que o bloqueio de remoção de marcas d'água.

Perguntas Frequentes

Guia Rápido de Solução de Problemas

Resumo

O erro MALFORMED_FUNCTION_CALL retornado em solicitações de remoção de marca d'água no Nano Banana Pro é, na verdade, um bloqueio ativo das políticas de segurança de conteúdo do Google, e não um bug técnico. Esse design protege os interesses dos detentores de direitos autorais e mantém o compromisso de desenvolvimento responsável da indústria de IA.

Recapitulação dos pontos-chave:

1. Bloqueio de segurança não é falha técnica: O Google impede ativamente operações de remoção de marca d'água.
2. Proteção de marca d'água dupla: Marca d'água visível + marca d'água invisível SynthID.
3. Forma correta de uso: Obtenha saídas sem marca d'água via API ou use alternativas como inpainting (redesenho local).
4. Políticas mais rígidas para 2026: Com o fortalecimento da compreensão semântica, até descrições indiretas podem ser bloqueadas.

Se você precisa editar imagens sem cruzar a linha vermelha da segurança, recomendamos fazer chamadas de API através da plataforma APIYI (apiyi.com) para obter resultados limpos e sem marcas d'água visíveis, sempre respeitando as normas de uso da plataforma.

Referências

1. Google DeepMind SynthID: Explicação oficial da tecnologia de marca d'água invisível

   • Link: deepmind.google/models/synthid
   • Descrição: Princípios técnicos e métodos de detecção da tecnologia SynthID

2. Documentação da API do Google Gemini: Guia oficial de uso da API

   • Link: ai.google.dev/gemini-api/docs
   • Descrição: Parâmetros da API para geração e edição de imagens

3. Termos de Serviço do Google AI: Políticas de conteúdo e restrições de uso

   • Link: policies.google.com/terms
   • Descrição: Proibição do uso de ferramentas de IA para violação de direitos autorais

4. GitHub – Gemini CLI Issues: Feedback de erros da comunidade

   • Link: github.com/google-gemini/gemini-cli/issues
   • Descrição: Discussão sobre o erro MALFORMED_FUNCTION_CALL

Este artigo foi escrito pela equipe técnica da APIYI Team. Se você deseja experimentar APIs de geração de imagens por IA, como o Nano Banana Pro, visite o APIYI em apiyi.com para obter créditos de teste gratuitos.