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# 圖片生成後還會被安全稽核嗎？

> 解釋 451 image_safety 為何可能發生在出圖後，並通過匿名化對照複測說明如何識別後置稽核、調整人物服裝描述。

## 簡短回答

會。圖片介面可能先完成生成，再對輸出圖片執行內容安全稽核；圖片未通過稽核時，介面不會返回這張圖片。這類情況稱為**後置稽核**或**輸出側稽核**，不等於提示詞或參考圖本身含有明確違規內容。

如果響應中包含下面的資訊，可以優先按輸出側稽核排查：

```json theme={null}
{
  "error": {
    "code": "image_safety",
    "message": "The generated image was filtered by the safety policy."
  }
}
```

在 `gpt-image-2.5-sunburst-vip` 的實測中，該錯誤以 HTTP 451 返回。

## 如何判斷是後置稽核

優先看錯誤文案，再結合呼叫表現判斷：

| 線索 | 輸出側稽核的常見表現 |
| - | - |
| 錯誤文案 | 明確提到 `generated image`、`output` 或圖片安全過濾 |
| 響應耗時 | 經過了一段生成時間，而不是像引數錯誤一樣立即返回 |
| 修改後的結果 | 調整人物服裝、姿勢或構圖等畫面約束後，結果由失敗變為成功 |

> [!NOTE]
>
> **錯誤文案比耗時更可靠。** 不同模型和渠道的生成耗時差異很大，成功與失敗的耗時範圍也可能重疊，不能只用“等待了多少秒”斷定稽核層級；沒有上游內部稽核日誌時，也不要斷言具體命中了哪個安全分類。

## 一次匿名化對照複測

測試場景是使用人物參考圖生成角色定妝圖：一張圖內同時包含面部特寫和全身正面、側面、背面檢視，背景為純白影棚。以下只保留測試變數與結果：

| 測試組合 | 結果 | 耗時 |
| - | - | - |
| 原提示詞 + 原參考圖 | 3/3 返回 451 `image_safety` | 81.8–95.9 秒 |
| 同一參考圖，改為中性日常服裝半身像 | 1/1 成功 | 35.7 秒 |
| 原提示詞，去掉參考圖並改用文生圖端點 | 1/1 成功 | 29.1 秒 |
| 原文只追加“衣著完整、不透明、不做性感化或裸露處理” | 1/1 返回 451 | 216.8 秒 |
| 原文明確補充成年人物、高領長袖、長褲和運動鞋 | 3/3 成功 | 65.1–238.6 秒 |

同一參考圖換成中性提示詞可以成功，原提示詞去掉參考圖也可以成功，說明兩者並非各自必然被禁。結果更支援“**參考圖人物特徵與全身多檢視要求結合後，生成畫面觸發過濾**”，但不能據此認定參考圖違規或某個單詞就是觸發詞。

去掉參考圖的對照同時改變了輸入和端點，只能作為輔助證據。實際排查時，應優先保持模型、端點、參考圖和引數不變，每次只調整一個提示詞變數。

## 解決辦法

**1. 把畫面約束寫具體**

人物類提示詞不要只寫“不要性感”“不要裸露”，應明確描述希望出現的服裝和畫面。例如：

```text theme={null}
同一成年女性，身穿米色高領針織衫、深色長褲和運動鞋，衣著寬鬆完整、不透視，不做性感化或裸露處理。
```

真正起作用的是清晰的上衣、下裝和鞋子等正向描述，否定句只作為補充。

**2. 每次只改一個變數**

保持模型、參考圖和其他引數不變，只調整一個服裝或構圖詞塊。否則即使成功，也無法判斷是哪項修改起效。

**3. 迴歸 2 至 3 次**

輸出側稽核可能因每次生成畫面不同而出現隨機性，單次通過不能證明方案穩定。若原始組合連續多次失敗，不建議繼續原樣重試；調整後再回歸驗證。

> [!TIP]
>
> 具體服裝描述可能改變角色設定。如果必須保留某套服裝，應寫出它的款式、材質、覆蓋範圍和搭配，再做迴歸測試，而不是隻寫“服飾與參考圖一致”。

## 常見問題

> [accordion] 參考圖單獨能用，是否代表它一定通過稽核？
>
> 不能這樣推導。參考圖可能順利通過輸入處理，但它與提示詞結合後生成的全身、多視角或其他畫面仍可能觸發輸出側過濾。

> [accordion] 為什麼只加“不要裸露”仍然失敗？
>
> 否定句沒有明確告訴模型最終應該畫什麼。尤其在參考圖只展示局部服裝時，模型仍可能自由補全；直接寫出完整、具體的日常服裝更有效。

> [accordion] 後置稽核是否意味著提示詞有問題？
>
> 不一定。輸出側稽核檢查的是生成結果，提示詞沒有明顯違規內容時，成圖仍可能因人物呈現、服裝、姿勢或構圖組合而被過濾。

## 相關文件

* [內容安全攔截排查：用分詞消融法找到觸發詞](https://docs.apiyi.com/zh-Hant/api-capabilities/image-safety-troubleshooting.md)
* [如何生成滿意的圖片](https://docs.apiyi.com/zh-Hant/api-capabilities/image-generation-success-tips.md)
* [GPT-Image-2 圖片編輯](https://docs.apiyi.com/zh-Hant/api-capabilities/gpt-image-2/image-edit.md)


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