解讀 Nano Banana Pro 2026 年 1 月政策調整:IMAGE_SAFETY 過濾與知名 IP 限制 2 大變化

Google 旗下的 AI 圖像生成服務 Nano Banana Pro 在 2026 年 1 月底（約 1 月 24 日前後）進行了重要的政策調整，IMAGE_SAFETY 內容過濾顯著加強、知名 IP 角色生成受到嚴格限制這兩大變化引發了開發者社區的廣泛關注。本文將深度解讀這一動態，幫助開發者理解政策變化的背景並找到應對方案。

核心價值: 3 分鐘瞭解 Nano Banana Pro 政策調整的核心內容、背後原因和實際影響，掌握 5 種應對策略。

Nano Banana Pro 政策調整核心信息

事件速覽

2 大核心變化詳解

變化一:知名 IP 角色生成受限

現象描述:

嘗試生成包含知名品牌角色（如迪士尼、漫威、星球大戰等）的圖像時，系統會拒絕請求。之前可以正常生成的 IP 相關內容，現在會觸發版權保護機制。

受影響的 IP 範圍:

返回錯誤示例:

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

變化二:IMAGE_SAFETY 內容過濾加強

現象描述:

內容安全審覈變得更加嚴格。此前能夠正常生成的合規內容（如電商產品圖、時尚攝影等），現在可能觸發 IMAGE_SAFETY 過濾。

典型錯誤返回:

{
  "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
  }
}

受影響的場景:

Nano Banana Pro 政策調整背景分析

迪士尼版權訴訟推動

2025 年 12 月，迪士尼向 Google 發送了停止侵權函（Cease and Desist Letter），指控 Google 的 AI 圖像生成服務存在"大規模版權侵權"。

迪士尼指控要點:

迪士尼在信函中列舉了用戶通過簡單文字提示詞就能生成其旗下角色圖像的證據，認爲 Google "intentionally amplifying the scope of its infringement"（故意擴大侵權範圍）。

🎯 背景信息: 有趣的是，迪士尼在指控 Google 侵權的同時，也宣佈與 OpenAI 達成 10 億美元合作，授權其角色在 Sora 視頻平臺使用。這說明迪士尼並非反對 AI 生成，而是要求獲得正式授權和商業分成。

行業合規壓力增加

除迪士尼外，視覺藝術家羣體也對 Google 提起了版權訴訟，指控 Imagen 模型使用其作品進行訓練卻未獲得授權。這些法律壓力促使 Google 主動加強內容過濾。

Google 政策層面的調整

Google 在 2024 年 12 月更新了其 Generative AI Prohibited Use Policy，明確禁止:

• 侵犯第三方知識產權的內容生成
• 未經同意使用個人數據或生物特徵
• 生成深度僞造（Deepfake）內容
• 生成非自願的私密圖像

這次 Nano Banana Pro 的政策調整，是 Google 將政策落地到產品層面的具體體現。

Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 過濾機制解析

過濾器工作原理

Nano Banana Pro 的安全過濾系統採用多層審覈機制:

第一層:提示詞審覈

• 分析用戶輸入的文字提示詞
• 檢測敏感關鍵詞和語義意圖
• 識別潛在的版權相關描述

第二層:生成過程監控

• 實時檢測生成中的圖像特徵
• 與已知 IP 特徵庫進行比對
• 評估內容安全分數

第三層:輸出審覈

• 對最終圖像進行全面掃描
• 應用 HARM_CATEGORY 分類器
• 決定是否放行或攔截

過濾分類詳解

爲什麼合規內容也會被攔截？

開發者論壇上有大量反饋:明明是正規電商的內衣產品圖，爲什麼會被 IMAGE_SAFETY 攔截？

原因分析:

1. 過度擬合的安全模型: 爲了確保不漏過任何違規內容，安全模型傾向於"寧可錯殺不可放過"
2. 上下文判斷不足: 系統難以區分"電商產品圖"和"不當內容"的差異
3. 全局策略收緊: 受法律訴訟壓力，Google 選擇提高整體過濾閾值
4. 黑盒決策: 用戶無法知道具體觸發了哪條規則

💡 技術洞察: 通過 API易 apiyi.com 平臺的請求日誌分析功能，開發者可以更清晰地瞭解被攔截請求的具體原因，有助於優化提示詞策略。

Nano Banana Pro 政策調整對開發者的影響

直接影響

業務層面影響

對電商行業:

• 服裝電商的 AI 產品圖生成方案需要調整
• 內衣、泳裝類目影響最爲顯著
• 可能需要回歸傳統攝影或換用其他服務

對內容創作者:

• 二次創作、同人作品生成受到限制
• 需要更多原創設計而非 IP 借用
• 創作自由度有所下降

對 AI 應用開發者:

• 需要在產品中增加更多的錯誤處理邏輯
• 用戶體驗可能因頻繁攔截而下降
• 可能需要引入備用圖像生成服務

5 種應對 Nano Banana Pro 政策調整的策略

策略一:優化提示詞表達

針對 IMAGE_SAFETY 誤判，可以嘗試調整提示詞的表達方式:

# 優化前 - 容易被攔截
prompt_before = "model wearing lace bra， fashion photography"

# 優化後 - 降低誤判概率
prompt_after = "fashion catalog photo， model in elegant intimate apparel， professional studio lighting， clean background"

優化技巧:

策略二:調整安全過濾設置

如果使用的是 Vertex AI 版本的 Imagen，可以嘗試調整安全過濾閾值:

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

# 調整安全設置
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"  # 降低過濾敏感度
）

⚠️ 注意: 通過 AI Studio 免費版本無法調整安全設置，需要使用 Vertex AI 付費版本。

策略三:使用備用圖像生成服務

當 Nano Banana Pro 不適用時，可以考慮其他圖像生成服務:

🚀 快速切換: 通過 API易 apiyi.com 平臺，開發者可以使用統一的 API 接口調用多種圖像生成模型，無需修改代碼即可快速切換。當一個服務受阻時，可以無縫切換到備用服務。

策略四:建立多模型容錯機制

在應用中實現自動降級邏輯:

import openai

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

def generate_image_with_fallback（prompt， models=None）:
    """帶容錯的圖像生成函數"""
    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} 被安全過濾攔截，嘗試下一個模型..."）
                continue
            else:
                print（f"{model} 調用失敗: {error_msg}"）
                continue

    return {"success": False， "error": "所有模型都無法生成該內容"}

# 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

# 配置日誌
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 API易 統一接口
）

class ImageGenerationService:
    """帶容錯和重試的圖像生成服務"""

    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]:
        """生成圖像，自動容錯切換模型"""

        for model in self.models:
            for attempt in range（self.max_retries）:
                try:
                    logger.info（f"嘗試使用 {model} 生成圖像 （第 {attempt + 1} 次）"）

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

                    self.stats["success"] += 1
                    logger.info（f"✅ 使用 {model} 成功生成圖像"）

                    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} 被安全過濾攔截"）
                        break  # 安全攔截不重試，直接換模型

                    elif "rate_limit" in error_msg.lower（）:
                        logger.warning（f"⏳ {model} 觸發限速，等待後重試..."）
                        time.sleep（2 ** attempt）  # 指數退避
                        continue

                    else:
                        self.stats["errors"] += 1
                        logger.error（f"❌ {model} 調用失敗: {error_msg}"）
                        break

        return {
            "success": False，
            "error": "所有模型都無法生成該內容"，
            "stats": self.stats
        }

    def get_stats（self） -> Dict[str， int]:
        """獲取統計信息"""
        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"圖片地址: {result['image_url']}"）
else:
    print（f"生成失敗: {result['error']}"）

策略五:調整業務策略

對於嚴重依賴知名 IP 的應用，可能需要從根本上調整業務方向:

常見問題

Nano Banana Pro 政策調整行業影響

對 AI 圖像生成行業的影響

這次政策調整反映了 AI 圖像生成行業的一個重要轉折點:

對開發者生態的影響

• 多模型策略成爲必需: 不能再依賴單一圖像生成服務
• 容錯機制需要加強: 應用需要能夠優雅處理生成失敗的情況
• 合規意識需要提升: 開發者需要更瞭解版權和內容安全邊界

💡 發展建議: 建議開發者通過 API易 apiyi.com 這樣的統一接口平臺接入多種圖像生成服務，既能降低單一服務依賴風險，又能在不同場景下靈活切換最優模型。

總結

Nano Banana Pro 2026 年 1 月的政策調整帶來了兩大核心變化:知名 IP 生成受限和 IMAGE_SAFETY 過濾加強。這背後是迪士尼等版權方的法律壓力和 Google 主動提升合規標準的結果。

關鍵要點回顧:

對於開發者而言，最務實的做法是接受變化並積極適應。推薦通過 API易 apiyi.com 快速測試多種圖像生成模型，找到最適合自己業務場景的解決方案。平臺提供統一的 API 接口，支持一鍵切換不同模型，是應對服務商政策變化的有效保障。

參考資料:

1. Google Generative AI Prohibited Use Policy: 官方使用政策文檔

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

2. Vertex AI Imagen 安全過濾文檔: 安全設置配置指南

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

3. Google AI Developers Forum: Nano Banana Pro IMAGE_SAFETY 討論帖

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

4. Disney vs Google 報道: 迪士尼向 Google 發送停止侵權函

   • 來源: Hollywood Reporter， The Wrap （2025年12月）

📝 作者: APIYI Team
📅 發佈日期: 2026-01-26
🔗 技術支持: API易 apiyi.com – 一站式 AI 模型 API 服務平臺