Почему Gemini Image возвращает IMAGE_OTHER?

​

Краткий ответ

• Это носит вероятностный характер: один и тот же запрос иногда выполняется успешно, а иногда завершается ошибкой, и частота сбоев может быть высокой
• Это не связано с негативными prompt, параметрами или шлюзом; проблема заключается в том, что именно оказывается на изображении
• Наиболее типичный выявленный нами триггер: в prompt упоминается реальный человек
• Провайдер указывает в finishMessage, что плата за такие запросы не взимается

​

Как это распознать

{
  "candidates": [
    {
      "finishReason": "IMAGE_OTHER",
      "finishMessage": "Unable to show the generated image. The model could not generate the image based on the prompt provided. You will not be charged for this request. Try rephrasing the prompt. ..."
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 1430,
    "candidatesTokenCount": 274,
    "thoughtsTokenCount": 274
  },
  "modelVersion": "gemini-3-pro-image",
  "responseId": "..."
}

​

Протестированный кейс

• Вводное предложение с указанием имени реального спортсмена и требованием «1:1 replica» черт его лица
• Подробные инструкции по позе, кадрированию, цветам формы, художественному стилю и белому фону
• Два длинных блока negative-prompt (NEGATIVE) со списком множества названий брендов

​

Как локализовать триггер

​

Рекомендации

1. Не указывайте имена реальных людей в prompt: вместо этого описывайте их внешность, например «прямые светлые волосы с пробором сбоку, миндалевидные глаза, овальное лицо». В нашем случае это было единственным эффективным решением.
2. Сокращение negative prompt допустимо, но причина не в них: у моделей генерации изображений Gemini нет отдельного параметра negative-prompt, поэтому длинный список NEGATIVE считывается как обычный текст. Его сокращение делает prompt более понятным, но не снижает долю IMAGE_OTHER.
3. Не полагайтесь на повторные попытки: при доле сбоев выше 60% повторные попытки превращаются в лотерею и увеличивают задержку. Ваш клиент может повторить попытку один раз при IMAGE_OTHER в качестве резервного варианта, но истинное решение — исправление prompt.
4. Исправьте шаблоны перед пакетной генерацией: если вы выполняете генерацию по списку (например, по одной карточке на игрока), не вставляйте имена в prompt. Используйте их только для наименования собственных файлов или последующей вёрстки.
5. Используйте референсное изображение, когда требуется устойчивое сходство: если вам действительно необходимо изобразить конкретного человека, предоставьте референсное изображение с его разрешения и учитывайте ограничения в отношении реальных людей и несовершеннолетних, перечисленные в Сбоях генерации изображений Nano Banana.

def classify_no_image(resp: dict) -> str:
    if resp.get("promptFeedback", {}).get("blockReason"):
        return "input_blocked"        # see blockReason: OTHER troubleshooting
    cand = (resp.get("candidates") or [{}])[0]
    reason = cand.get("finishReason")
    if reason == "IMAGE_OTHER":
        return "output_filtered"      # rewrite names / restricted descriptions
    if reason == "NO_IMAGE":
        return "no_image_intent"      # see NO_IMAGE troubleshooting
    if reason in ("IMAGE_SAFETY", "IMAGE_PROHIBITED_CONTENT"):
        return "safety"               # explicit safety block, do not retry
    return "ok" if any("inlineData" in p for p in (cand.get("content") or {}).get("parts") or []) else "unknown"

​

Часто задаваемые вопросы

​

Все еще нужна помощь? Свяжитесь со службой поддержки

• Название модели и группа token;
• Полный ответ (как минимум finishReason, finishMessage и responseId), а также request ID;
• Время возникновения (с указанием часового пояса);
• Отредактированный prompt и наблюдаемую частоту ошибок.

Поддержка в WeCom

Отсканируйте QR-код или нажмите на эту карточку, чтобы связаться со службой поддержки напрямую.

Поддержка по электронной почте

Поддержка: [email protected]Рекомендуем указать «IMAGE_OTHER» и название модели в теме письма.

​

Связанная документация