掌握 Nano Banana 2 內容安全機制：8 類出圖失敗原因和解決方案完整指南

Nano Banana 2 出圖失敗是開發者在使用 Gemini 圖片生成 API 時最常遇到的問題。2026 年 2 月 27 日 Nano Banana 2 正式上線後，谷歌的內容安全機制發生了 重大升級，知名人物、金融信息修改、人物換裝換臉、隱性性暗示等場景的安全過濾更加嚴格。

核心價值: 讀完本文，你將全面瞭解 Nano Banana 2 的雙層安全架構、8 類出圖失敗的具體原因、API 錯誤碼的含義，以及針對不同場景的應對策略。

Nano Banana 2 內容安全機制 核心要點

Nano Banana 2 （即 Gemini 圖片生成模型） 的安全機制並非簡單的關鍵詞過濾，而是一套 雙層安全架構，理解這套架構是解決出圖失敗問題的關鍵。

Nano Banana 2 內容安全 雙層架構詳解

Layer 1 — 可配置輸入過濾 （Safety Settings）

這是開發者可以通過 API 參數調整的第一層過濾，應用在文本提示詞進入模型之前。包含 4 個可調節的危害分類:

• HARM_CATEGORY_HARASSMENT — 騷擾內容
• HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH — 仇恨言論
• HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT — 色情內容
• HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT — 危險內容

每個分類支持 5 個閾值等級:

Layer 2 — 不可配置輸出過濾 （Hard Blocks）

這是始終激活、無法通過任何 API 參數禁用的第二層過濾，應用在圖片生成之後:

• IMAGE_SAFETY — 圖片內容安全評估
• PROHIBITED_CONTENT — 違反禁止內容策略 （版權/IP）
• CSAM — 兒童性虐待材料檢測 （絕對硬性封鎖）
• SPII — 敏感個人身份信息

🎯 關鍵認知: 很多開發者把所有安全分類都設置爲 BLOCK_NONE 後發現圖片仍然被封鎖，原因就在於 Layer 2 的硬性封鎖始終生效。通過 API易 apiyi.com 平臺調用時，我們透明代理直接轉發谷歌的原始響應，因此您看到的錯誤信息就是谷歌安全系統的真實反饋。

Nano Banana 2 出圖失敗 8 類原因完整分析

根據谷歌安全策略和開發者社區的大量反饋，Nano Banana 2 出圖失敗的原因可以歸納爲以下 8 類:

第一類: NSFW / 色情內容 （硬性封鎖）

封鎖級別: 🔴 硬性封鎖 — 無法繞過

這是最常見的出圖失敗原因。Gemini 對色情內容採取「零容忍」策略，比其他主流 AI 模型更加嚴格。

被封鎖的內容包括:

• 色情或情色內容
• 性暴力、性虐待場景
• 真實或虛構人物的性愛場景
• 暴露性內容和裸露

典型錯誤信息:

"I can't generate that image."
"The prompt couldn't be submitted — it might violate our policies."

開發者注意: 2025 年 11 月的一項安全評估發現，雖然直接的色情提示詞被有效攔截，但多輪對話升級和重複提示注入在 21 個測試案例中有 19 個成功繞過了審覈。谷歌正在持續加固這方面的防線。

第二類: 去水印請求 （特殊封鎖）

封鎖級別: 🟠 策略封鎖 — 2025 年 3 月後逐步收緊

去水印是一個比較特殊的場景。2025 年 3 月，媒體廣泛報道 Gemini 2.0 Flash 能夠去除 Getty Images 等版權水印並無縫修復畫面，引發了巨大爭議。

關鍵發現:

• 消費端 Gemini App 會顯示倫理警告
• 但通過 AI Studio API 訪問時，相同模型 缺少 這些護欄
• Anthropic Claude 和 OpenAI GPT-4o 明確拒絕去水印請求

當前狀態: 谷歌聲明去水印違反服務條款，正在逐步加強技術層面的封鎖。但與 NSFW 不同，去水印的封鎖尚未達到 100% 硬性封鎖的程度。

第三類: 知名 IP / 版權角色 （硬性封鎖）

封鎖級別: 🔴 硬性封鎖 — 幾乎無法繞過

迪士尼角色、知名動漫角色等受版權保護的 IP 會觸發 PROHIBITED_CONTENT 過濾器。

特殊現象 — 動漫風格過度封鎖:

開發者社區廣泛報告一個問題: 動漫 （Anime） 風格的圖片比寫實風格被 更激進地 封鎖。同樣的貓咪圖片提示，動漫風格被攔截，寫實風格卻能通過。這似乎是一個過度敏感的啓發式算法，而非有意爲之的策略。

第四類: 未成年人保護 （絕對封鎖）

封鎖級別: 🔴🔴 絕對硬性封鎖 — 無任何例外

CSAM （兒童性虐待材料） 檢測是所有安全機制中級別最高的，在任何配置下都無法禁用。

• 任何涉及未成年人的性相關內容均被絕對封鎖
• 2025 年初有媒體發現即使 13 歲註冊的賬戶，通過多輪對話也可能繞過安全限制 — 谷歌已確認並修復該問題

第五類: 知名人物 / 名人 （2 月 27 日重大升級）

封鎖級別: 🔴 硬性封鎖 — Nano Banana 2 後更嚴格

這是 2026 年 2 月 27 日 Nano Banana 2 上線後變化最大的領域。

之前的限制主要針對:

• 政治人物
• 明星、名人的寫實圖像

Nano Banana 2 新增限制:

• 任何可識別的知名人物圖像生成被更嚴格地封鎖
• 人物換裝 （給名人換衣服） 被攔截
• 人物換臉 （將名人面部替換到其他場景） 被攔截
• 即使上傳名人照片進行編輯，也會被識別並攔截

典型錯誤信息:

"I can't generate that image. It involves a celebrity in a distorted
or exaggerated context， which isn't allowed."

"I can't complete the modification of xxx."

💡 背景說明: 2025 年末 Gemini 2.5 Flash 推出更強大的圖片編輯功能後，研究者發現上傳名人照片並要求"重新想象"可以繞過文本提示詞的封鎖。谷歌在 24 小時內修復了這個漏洞，並在 Nano Banana 2 中進一步加固了整個名人識別系統。

第六類: 金融 / 訂單信息修改 （2 月 27 日新增）

封鎖級別: 🟠 策略封鎖 — Nano Banana 2 新增

這是 Nano Banana 2 上線後新增的封鎖類別。

以下場景現在會觸發安全過濾:

• 修改財務文檔中的金額
• 篡改訂單信息、發票內容
• 僞造銀行對賬單
• 修改合同中的關鍵數字

這類封鎖基於谷歌「生成式 AI 禁止使用策略」中的欺詐和欺騙條款。雖然在公開技術文檔中沒有作爲獨立的過濾器分類出現，但在實際使用中已經被有效攔截。

第七類: 人物換裝 / 換臉 （Deepfake 防範）

封鎖級別: 🔴 硬性封鎖

人臉替換和虛擬換裝是 Deepfake 技術的核心應用場景，Gemini 對此採取嚴格封鎖:

第八類: 隱性性暗示內容 （2 月 27 日升級）

封鎖級別: 🟠 策略封鎖 — 檢測能力大幅提升

Nano Banana 2 對隱性性暗示內容的檢測能力顯著增強。即使提示詞中沒有明顯的色情關鍵詞，但暗含性暗示的內容也會被攔截:

• 曖昧的肢體語言描述
• 暗示性的場景設定
• 誘惑性的穿着描述
• 含蓄的性暗示文案

錯誤信息通常爲:

"I can't complete xxx modification."
"This content is not permitted."

Nano Banana 2 安全策略 時間線演進

瞭解安全策略的演進歷程有助於開發者理解當前的限制邏輯:

整體趨勢: 谷歌從 2024 年到 2026 年一直在 持續收緊 安全限制，這個趨勢短期內不會逆轉。

Nano Banana 2 出圖失敗 API 錯誤碼解讀

當 Nano Banana 2 安全過濾器攔截圖片生成時，API 會返回特定的 finishReason 值。正確理解這些錯誤碼是排查問題的第一步。

出圖失敗排查流程

import openai

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

try:
    response = client.images.generate（
        model="nano-banana-2"，
        prompt="your prompt here"，
        n=1，
        size="1024x1024"
    ）
    # 成功獲取圖片
    print（response.data[0].url）
except Exception as e:
    error_msg = str（e）

    # 根據錯誤信息判斷封鎖類型
    if "SAFETY" in error_msg:
        print（"Layer 1 安全過濾: 嘗試調整 safetySettings"）
    elif "PROHIBITED_CONTENT" in error_msg:
        print（"Layer 2 禁止內容: 可能涉及版權 IP"）
    elif "IMAGE_SAFETY" in error_msg:
        print（"Layer 2 圖片安全: 生成內容不合規"）
    else:
        print（f"其他錯誤: {error_msg}"）

import google.generativeai as genai

genai.configure（api_key="YOUR_API_KEY"）

# 配置安全設置 — 注意: 這隻影響 Layer 1
safety_settings = [
    {
        "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT"，
        "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
    }，
    {
        "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH"，
        "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
    }，
    {
        "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT"，
        "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
    }，
    {
        "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT"，
        "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"
    }
]

model = genai.GenerativeModel（
    model_name="gemini-2.0-flash-exp"，
    safety_settings=safety_settings
）

response = model.generate_content（
    "Generate an image of a sunset over mountains"
）

# 檢查安全過濾結果
if response.candidates:
    candidate = response.candidates[0]
    print（f"Finish Reason: {candidate.finish_reason}"）

    if candidate.safety_ratings:
        for rating in candidate.safety_ratings:
            print（f"  {rating.category}: {rating.probability}"）

🚀 快速排查建議: 如果您遇到狀態碼 200 但沒有返回圖片的情況，這確實是谷歌安全過濾器的攔截結果。通過 API易 apiyi.com 平臺調用時，我們作爲透明代理直接轉發谷歌的原始響應，不做任何額外攔截 — 我們當然希望每位客戶都能成功出圖。

Nano Banana 2 內容安全 SynthID 隱形水印機制

除了輸入端和輸出端的安全過濾，谷歌還在所有 Gemini 生成的圖片中嵌入了 SynthID 隱形水印:

值得注意的矛盾: 谷歌在自己生成的圖片上打上不可去除的水印，但其模型又曾被發現可以去除他人圖片上的水印 — 這個不對稱性在 2025 年 3 月引發了廣泛討論。

Nano Banana 2 出圖失敗 應對策略

針對不同類型的出圖失敗，開發者可以採取不同的應對策略:

可調整的場景 （Layer 1）

如果錯誤碼爲 SAFETY，說明是 Layer 1 可配置過濾器觸發的:

1. 調整 safetySettings: 將相關分類閾值從 BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE 調整爲 BLOCK_ONLY_HIGH
2. 優化提示詞: 避免使用可能觸發安全分類的敏感詞彙
3. 分步生成: 將複雜場景拆解爲多個簡單步驟

不可調整的場景 （Layer 2）

如果錯誤碼爲 IMAGE_SAFETY、PROHIBITED_CONTENT 或 OTHER:

1. 調整創作方向: 避開名人、版權角色等敏感主題
2. 使用原創角色: 自行設計角色避免 IP 衝突
3. 簡化場景: 減少可能觸發安全檢測的複雜元素
4. 檢查圖片輸入: 如果使用圖生圖，確保輸入圖片不含名人面部

C 端產品開發者的特別建議

如果你正在開發面向終端用戶的產品，強烈建議:

1. 前置內容審覈: 在調用 API 之前對用戶輸入進行預過濾
2. 錯誤友好提示: 將 API 的英文錯誤信息轉化爲用戶友好的中文提示
3. 重試策略: 對 Layer 1 的 SAFETY 錯誤可以嘗試調整後重試，對 Layer 2 錯誤不要重試
4. 用量監控: 被安全過濾器攔截的請求仍然消耗 API 配額

💰 成本提醒: 安全過濾器攔截的請求雖然沒有返回圖片，但仍然會產生一定的 API 調用費用。通過 API易 apiyi.com 平臺可以查看詳細的調用日誌，幫助優化提示詞減少無效調用。

如果你正在做 C 端產品，推薦參考這篇更詳細的錯誤處理指南: 《Gemini 3 Pro Image Preview API 錯誤處理指南》 xinqikeji.feishu.cn/wiki/Rslqw724YiBwlokHmRLcMVKHnRf

Nano Banana Pro vs Nano Banana 2 內容安全對比

常見問題

總結

Nano Banana 2 的內容安全機制經歷了從 2024 年到 2026 年的持續演進，整體趨勢是 不斷收緊。對於開發者而言:

1. 理解雙層架構 是解決出圖失敗問題的基礎 — Layer 1 可調，Layer 2 不可調
2. 關注策略變化 — 2026 年 1 月和 2 月的兩次更新帶來了顯著的新限制
3. 優化提示詞 比調整安全設置更有效 — 大部分封鎖發生在 Layer 2
4. 做好錯誤處理 — 尤其是 C 端產品，需要優雅地處理各類安全攔截

推薦通過 API易 apiyi.com 平臺進行 Nano Banana 2 的 API 調用測試，該平臺提供統一接口和詳細的調用日誌，便於快速排查出圖失敗的具體原因。

📝 作者: APIYI Team | API易技術團隊
🔗 技術交流: 訪問 apiyi.com 獲取更多 AI 模型使用指南和技術支持
📅 更新日期: 2026 年 2 月 27 日