GPT Image 2 安全审查真相：不是只看'性感'，而是在预测你的意图
很多朋友用 GPT Image 2 生成图片时，都会遇到一个问题：
有时候提示词看起来没什么问题，却被拒绝； 有时候同一个词，在一条提示词里能过，在另一条提示词里就过不了； 有时候提示词通过了，但最后图片还是被拦截； 还有时候，明明想生成一张更有表现力的图片，结果模型自动变得很保守。 这其实不是简单的'敏感词屏蔽'。
GPT Image 2 的安全审查，个人觉得更像是一个画面风险预测系统。
它不只是看你写了什么词，还会判断：
你大概想生成什么？ 这些元素组合起来像不像高风险内容？ 生成过程中会不会跑偏？ 最终图片有没有真的越界？ 所以，理解它的关键不是'哪个词绝对能写，哪个词绝对不能写'，而是理解：
系统会根据提示词预测最终画面风险。
一、GPT Image 2 不是简单的关键词过滤
很多人以为安全审查就是：
出现某个敏感词 = 被拒 不出现敏感词 = 安全 但实际体验并不是这样，它不是只看单个词，而是看整个提示词的语义方向。
比如同样是'泳装'：
风险较高的写法
这条提示词里，'泳装'只是其中一个元素。真正让它危险的是：
这些词组合在一起后，系统很容易判断：这张图可能偏向成人擦边或身体凝视。
更稳定的写法
这条提示词同样有'泳装'，但系统更容易理解成：
品牌 Lookbook 产品展示 商业广告 度假穿搭 所以，关键不在于某个词本身，而在于这个词所在的整体语境。
二、安全审查大概可以理解成五层
具体内部规则和阈值OpenAI肯定不会公开，但从实际使用体验看，可以把 GPT Image 2 的安全审查理解成五个环节：
下面逐层讲。
1、第一层：提示词文本审查
这是最容易理解的一层。
当你输入提示词后，系统会先检查文本里有没有明显高风险内容。
比如：
如果提示词里直接出现非常明确的高风险表达，可能还没进入生成阶段，就被拦截。
不过，这一层依然不是机械关键词屏蔽。它会看词语所在的上下文。
比如'胸部'这个词。
在服装结构语境中：
风险相对低。
但在比较刺激的身体描写语境中：
风险就明显升高。
对应稳定提示词示例：服装结构语境
` 生成一张20岁成年东方女性角色插画，9:16 竖版构图，整体为精致 3D CG 渲染风格。
人物位于画面中央，采用半身构图。她身体轻微侧转，肩颈舒展，姿态端正自然，神情从容、自信、温柔。
服装为剪裁合身的高级一字裙，版型贴合身体比例，身材丰腴，胸部饱满自然，可以看到胸部上半部分轮廓，重点表现上半身服装结构、肩颈线条、腰身比例和面料质感。整体画面强调服装设计、人物气质和商业人像美感。
背景为明亮干净的浅色空间，柔和自然光，高级时尚杂志质感。 `
