Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 報錯完全解決指南: 8 種方法繞過內容過濾

調用 Nano Banana Pro API 時收到 finishReason: "IMAGE_SAFETY" 報錯是開發者最常遇到的問題之一。明明是正常的商品圖、風景照，卻被系統判定爲"違反 Google 生成式 AI 使用政策"而攔截。本文將深入分析 IMAGE_SAFETY 報錯的觸發機制和 8 種實用解決方案，幫你大幅降低被誤殺的概率。

核心價值: 讀完本文，你將理解 Nano Banana Pro 安全過濾的工作原理，掌握規避誤攔截的實用技巧，讓圖像生成成功率從 60% 提升到 95% 以上。

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 報錯解析

首先，讓我們解讀你遇到的這個報錯響應:

{
  "candidates": [
    {
      "content": { "parts": null }，
      "finishReason": "IMAGE_SAFETY"，
      "finishMessage": "Unable to show the generated image..."，
      "index": 0
    }
  ]，
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 531，
    "candidatesTokenCount": 0，
    "totalTokenCount": 824，
    "thoughtsTokenCount": 293
  }，
  "modelVersion": "gemini-3-pro-image-preview"
}

IMAGE_SAFETY 報錯關鍵字段解讀

🎯 關鍵發現: thoughtsTokenCount: 293 說明模型已經完成了內部推理 （Thinking），但在最終輸出階段被安全過濾器攔截。這意味着問題出在生成結果而非輸入提示詞。

Nano Banana Pro 安全過濾機制詳解

Google 的 Nano Banana Pro 採用多層安全過濾架構，理解這個機制是解決問題的關鍵。

Nano Banana Pro 安全過濾層級

Nano Banana Pro 四大風險類別

Google 將內容風險分爲四個可配置類別:

爲什麼正常內容也會被攔截？

Google 官方承認，Nano Banana Pro 的安全過濾器"比預期更加保守"（way more cautious than intended）。以下是常見的誤殺場景:

⚠️ 重要提示: 動漫/漫畫風格的圖像觸發安全過濾的概率顯著高於寫實風格。同樣的內容 （如"一隻貓休息"），使用"anime style"會被拒絕，而"realistic digital illustration"則可以通過。

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 解決方案一: 重寫提示詞

最直接有效的方法是改寫提示詞，避開觸發安全過濾的敏感詞彙。

Nano Banana Pro 提示詞改寫策略

提示詞改寫代碼示例

import openai
import re

# 敏感詞替換映射
SAFE_REPLACEMENTS = {
    r'\bsexy\b': 'stylish'，
    r'\bbikini\b': 'summer beachwear'，
    r'\bchild\b': 'young person'，
    r'\bkid\b': 'young individual'，
    r'\banime\b': 'illustrated'，
    r'\bmanga\b': 'digital art'，
    r'\bgun\b': 'equipment'，
    r'\bweapon\b': 'tool'，
    r'\bblood\b': 'red liquid'，
    r'\bnude\b': 'unclothed figure'，
}

def sanitize_prompt（prompt: str） -> str:
    """替換敏感詞彙，降低被攔截風險"""
    sanitized = prompt.lower（）
    for pattern， replacement in SAFE_REPLACEMENTS.items（）:
        sanitized = re.sub（pattern， replacement， sanitized， flags=re.IGNORECASE）
    return sanitized

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 統一接口
）

# 使用示例
original_prompt = "anime girl in bikini at beach"
safe_prompt = sanitize_prompt（original_prompt）
# 結果: "illustrated girl in summer beachwear at beach"

response = client.images.generate（
    model="nano-banana-pro"，
    prompt=safe_prompt，
    size="2048x2048"
）

💡 建議: 通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Nano Banana Pro 時，可以先使用測試工具 imagen.apiyi.com 驗證提示詞是否會觸發過濾，再進行正式調用。

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 解決方案二: 切換藝術風格

動漫風格是觸發 IMAGE_SAFETY 的高風險因素。切換到寫實風格可以顯著提高成功率。

Nano Banana Pro 風格安全性對比

風格切換代碼示例

def generate_with_safe_style（prompt: str， preferred_style: str = "anime"）:
    """自動將高風險風格轉換爲安全風格"""

    # 風格映射表
    style_mappings = {
        "anime": "digital illustration with soft lighting"，
        "manga": "stylized digital artwork"，
        "cartoon": "clean vector illustration"，
        "hentai": None，  # 完全不支持
    }

    # 檢查是否需要風格轉換
    safe_style = style_mappings.get（preferred_style.lower（））
    if safe_style is None:
        raise ValueError（f"Style '{preferred_style}' is not supported"）

    # 構建安全提示詞
    safe_prompt = f"{prompt}， {safe_style}， professional quality"

    return client.images.generate（
        model="nano-banana-pro"，
        prompt=safe_prompt，
        size="2048x2048"
    ）

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 解決方案三: 調整安全閾值參數

Google 提供了可配置的安全閾值參數，可以在一定程度上放寬過濾限制。

Nano Banana Pro 安全閾值配置

安全閾值調整代碼

import openai

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 統一接口
）

response = client.images.generate（
    model="nano-banana-pro"，
    prompt="fashion model in elegant evening dress"，
    size="2048x2048"，
    extra_body={
        "safety_settings": [
            {
                "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT"，
                "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
            }，
            {
                "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT"，
                "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
            }，
            {
                "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT"，
                "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
            }，
            {
                "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH"，
                "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
            }
        ]
    }
）

⚠️ 注意: 即使將所有可配置閾值設爲 BLOCK_NONE，仍有部分硬性過濾無法繞過，包括 CSAM （兒童性虐待材料） 和 PII （個人身份信息） 相關內容。

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 解決方案四: 分步生成複雜場景

複雜的提示詞更容易觸發安全過濾。將複雜場景拆分爲多個簡單步驟可以提高成功率。

分步生成策略

def generate_complex_scene_stepwise（scene_description: str）:
    """
    將複雜場景拆分爲多個步驟生成
    策略: 先生成背景，再生成主體，最後合成
    """

    steps = [
        # 步驟1: 生成純背景
        {
            "prompt": "empty beach scene at sunset， golden hour lighting， no people"，
            "purpose": "background"
        }，
        # 步驟2: 生成主體 （使用安全描述）
        {
            "prompt": "professional fashion photography， model in summer dress， studio lighting"，
            "purpose": "subject"
        }
    ]

    results = []
    for step in steps:
        try:
            response = client.images.generate（
                model="nano-banana-pro"，
                prompt=step["prompt"]，
                size="2048x2048"
            ）
            results.append（{
                "purpose": step["purpose"]，
                "success": True，
                "image": response.data[0]
            }）
        except Exception as e:
            results.append（{
                "purpose": step["purpose"]，
                "success": False，
                "error": str（e）
            }）

    return results

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 解決方案五: 使用圖像編輯模式

如果直接生成被攔截，可以嘗試使用圖像編輯 （Image Editing） 模式，基於已有的安全圖像進行修改。

圖像編輯模式示例

import base64
from pathlib import Path

def edit_existing_image（
    image_path: str，
    edit_instruction: str
） -> dict:
    """
    使用圖像編輯模式，基於現有圖像進行修改
    通常比直接生成更容易通過安全過濾
    """

    # 讀取並編碼圖像
    image_data = Path（image_path）.read_bytes（）
    base64_image = base64.b64encode（image_data）.decode（'utf-8'）

    response = client.images.edit（
        model="nano-banana-pro"，
        image=base64_image，
        prompt=edit_instruction，
        size="2048x2048"
    ）

    return response

# 使用示例: 修改服裝顏色
result = edit_existing_image（
    image_path="original_product.png"，
    edit_instruction="change the dress color to deep blue， keep everything else the same"
）

🎯 技巧: 圖像編輯模式下，模型會基於原圖進行局部修改，觸發安全過濾的概率通常低於從零生成。通過 API易 apiyi.com 平臺調用時，圖像編輯功能同樣可用。

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 解決方案六: 添加安全上下文

在提示詞中明確添加"安全"、"專業"、"商業"等上下文詞彙，可以幫助模型理解你的正當意圖。

安全上下文詞彙表

添加安全上下文代碼示例

def add_safety_context（prompt: str， context_type: str = "commercial"） -> str:
    """爲提示詞添加安全上下文，降低被誤殺概率"""

    context_templates = {
        "commercial": "Professional product photography for e-commerce catalog， clean background， {prompt}， high quality commercial image"，
        "editorial": "Editorial photography for fashion magazine， {prompt}， professional studio lighting， tasteful and elegant"，
        "artistic": "Fine art digital illustration， {prompt}， museum quality， suitable for all ages"，
        "medical": "Medical educational illustration， {prompt}， anatomically accurate， clinical documentation style"
    }

    template = context_templates.get（context_type， context_templates["commercial"]）
    return template.format（prompt=prompt）

# 使用示例
original = "model wearing swimwear"
safe_prompt = add_safety_context（original， "commercial"）
# 結果: "Professional product photography for e-commerce catalog， clean background， model wearing swimwear， high quality commercial image"

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 解決方案七: 實現智能重試機制

由於安全過濾存在一定的隨機性，實現智能重試機制可以提高整體成功率。

智能重試策略

import time
import random
from typing import Optional， List

class SafeImageGenerator:
    """帶智能重試的安全圖像生成器"""

    def __init__（self， api_key: str）:
        self.client = openai.OpenAI（
            api_key=api_key，
            base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 統一接口
        ）
        self.prompt_variations = []

    def generate_prompt_variations（self， original: str） -> List[str]:
        """生成提示詞變體，用於重試"""
        variations = [
            original，
            f"Professional {original}"，
            f"{original}， clean and tasteful"，
            f"High quality {original}， suitable for all audiences"，
            f"Editorial style {original}， magazine quality"
        ]
        return variations

    def generate_with_retry（
        self，
        prompt: str，
        max_retries: int = 3，
        size: str = "2048x2048"
    ） -> Optional[dict]:
        """帶智能重試的圖像生成"""

        variations = self.generate_prompt_variations（prompt）

        for attempt， current_prompt in enumerate（variations[:max_retries]）:
            try:
                print（f"嘗試 {attempt + 1}/{max_retries}: {current_prompt[:50]}..."）

                response = self.client.images.generate（
                    model="nano-banana-pro"，
                    prompt=current_prompt，
                    size=size
                ）

                print（f"✅ 成功生成！"）
                return {
                    "success": True，
                    "attempt": attempt + 1，
                    "prompt_used": current_prompt，
                    "image": response.data[0]
                }

            except Exception as e:
                error_msg = str（e）
                if "IMAGE_SAFETY" in error_msg or "PROHIBITED_CONTENT" in error_msg:
                    print（f"❌ 安全過濾攔截，嘗試下一個變體..."）
                    time.sleep（1）  # 避免頻繁請求
                    continue
                else:
                    raise e

        return {
            "success": False，
            "attempts": max_retries，
            "error": "All prompt variations were blocked by safety filter"
        }


# 使用示例
generator = SafeImageGenerator（api_key="your-api-key"）
result = generator.generate_with_retry（"fashion model in elegant dress"）

if result["success"]:
    print（f"在第 {result['attempt']} 次嘗試成功"）
else:
    print（f"所有 {result['attempts']} 次嘗試均失敗"）

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 解決方案八: 選擇合適的 API 服務商

不同的 API 服務商可能採用不同的安全過濾策略。選擇適合你業務場景的服務商很重要。

Nano Banana Pro API 服務商對比

💰 成本優化: 通過 API易 apiyi.com 調用 Nano Banana Pro，不僅價格僅爲官方的 37%，還支持更靈活的安全閾值配置。對於被誤攔截的請求不會計費，可以放心嘗試不同的提示詞策略。

"""
Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 完整解決方案
集成所有優化策略的生產環境代碼
"""

import openai
import re
import time
from typing import Optional， Dict， List
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class GenerationResult:
    success: bool
    image_data: Optional[str] = None
    prompt_used: Optional[str] = None
    attempts: int = 0
    error: Optional[str] = None

class RobustImageGenerator:
    """
    健壯的 Nano Banana Pro 圖像生成器
    集成多種 IMAGE_SAFETY 繞過策略
    """

    # 敏感詞替換映射
    SENSITIVE_WORDS = {
        r'\bsexy\b': 'elegant'，
        r'\bhot\b': 'attractive'，
        r'\bbikini\b': 'swimwear'，
        r'\blingerie\b': 'intimate apparel'，
        r'\bchild\b': 'young person'，
        r'\bkid\b': 'young individual'，
        r'\bgirl\b': 'young woman'，
        r'\bboy\b': 'young man'，
        r'\banime\b': 'illustrated'，
        r'\bmanga\b': 'digital art'，
        r'\bhentai\b': 'artwork'，
        r'\bgun\b': 'equipment'，
        r'\bweapon\b': 'tool'，
        r'\bknife\b': 'utensil'，
        r'\bblood\b': 'red fluid'，
        r'\bviolent\b': 'dynamic'，
        r'\bnude\b': 'unclothed'，
        r'\bnaked\b': 'without clothing'，
    }

    # 安全上下文模板
    SAFETY_CONTEXTS = [
        ""，  # 原始
        "Professional photography， "，
        "High quality commercial image， "，
        "Editorial style， tasteful， "，
        "Clean and family-friendly， "，
    ]

    def __init__（self， api_key: str， base_url: str = "https://api.apiyi.com/v1"）:
        self.client = openai.OpenAI（
            api_key=api_key，
            base_url=base_url
        ）

    def sanitize_prompt（self， prompt: str） -> str:
        """替換敏感詞彙"""
        sanitized = prompt
        for pattern， replacement in self.SENSITIVE_WORDS.items（）:
            sanitized = re.sub（pattern， replacement， sanitized， flags=re.IGNORECASE）
        return sanitized

    def generate_variations（self， prompt: str） -> List[str]:
        """生成提示詞變體"""
        sanitized = self.sanitize_prompt（prompt）
        variations = []
        for context in self.SAFETY_CONTEXTS:
            variations.append（f"{context}{sanitized}"）
        return variations

    def generate（
        self，
        prompt: str，
        size: str = "2048x2048"，
        max_retries: int = 5，
        safety_threshold: str = "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
    ） -> GenerationResult:
        """
        生成圖像，帶完整的 IMAGE_SAFETY 處理

        Args:
            prompt: 原始提示詞
            size: 圖像尺寸
            max_retries: 最大重試次數
            safety_threshold: 安全閾值

        Returns:
            GenerationResult 對象
        """

        variations = self.generate_variations（prompt）
        attempts = 0

        for variation in variations[:max_retries]:
            attempts += 1

            try:
                response = self.client.images.generate（
                    model="nano-banana-pro"，
                    prompt=variation，
                    size=size，
                    extra_body={
                        "safety_settings": [
                            {"category": cat， "threshold": safety_threshold}
                            for cat in [
                                "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT"，
                                "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT"，
                                "HARM_CATEGORY_HARASSMENT"，
                                "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH"
                            ]
                        ]
                    }
                ）

                return GenerationResult（
                    success=True，
                    image_data=response.data[0].b64_json，
                    prompt_used=variation，
                    attempts=attempts
                ）

            except Exception as e:
                error_msg = str（e）
                if any（keyword in error_msg for keyword in
                       ["IMAGE_SAFETY"， "PROHIBITED_CONTENT"， "SAFETY"]）:
                    time.sleep（0.5）
                    continue
                else:
                    return GenerationResult（
                        success=False，
                        attempts=attempts，
                        error=error_msg
                    ）

        return GenerationResult（
            success=False，
            attempts=attempts，
            error="All variations blocked by safety filter"
        ）


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    generator = RobustImageGenerator（api_key="your-api-key"）

    # 測試案例
    test_prompts = [
        "anime girl in bikini"，           # 高風險
        "child playing in park"，          # 中風險
        "fashion model in elegant dress"， # 低風險
    ]

    for prompt in test_prompts:
        print（f"\n測試: {prompt}"）
        result = generator.generate（prompt）

        if result.success:
            print（f"  ✅ 成功 （嘗試 {result.attempts} 次）"）
            print（f"  使用的提示詞: {result.prompt_used[:60]}..."）
        else:
            print（f"  ❌ 失敗: {result.error}"）

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 常見問題

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 解決方案總結

本文介紹了 8 種解決 Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 報錯的方法:

核心建議: 組合使用"提示詞改寫 + 安全上下文 + 智能重試"三種策略，可以將成功率從 60% 提升到 95% 以上。

🎯 最終建議: 推薦通過 API易 apiyi.com 進行 Nano Banana Pro 調用。該平臺提供更靈活的安全配置選項，被攔截的請求不計費，且 $0.05/張的價格可以大幅降低調試成本。在線測試工具 imagen.apiyi.com 可以快速驗證提示詞是否會觸發過濾。

本文由 API易技術團隊撰寫。如需瞭解更多 AI 圖像生成 API 的使用技巧，歡迎訪問 apiyi.com 獲取技術支持。