Midjourney API 用户输入过滤机制深度解析与解决方案

在基于Midjourney API开发应用时，开发者常面临用户输入内容安全管控的挑战。本文将从技术角度剖析这一问题的本质，并提供多维度解决方案。

问题背景分析

Midjourney平台对用户生成内容有严格的社区准则，当检测到违规提示词时，会触发以下处理流程：

1. 初级过滤：AI自动审核系统拦截明显违规内容
2. 人工复审：对反复违规行为进行账户封禁

典型违规场景包括但不限于：

• 低俗内容（如"dessine moi du caca"等暗示性语言）
• 仇恨言论
• 暴力内容
• 其他违反社区准则的提示词

现有解决方案对比

1. 关键词黑名单过滤

• 优点：实现简单，响应快速
• 局限：无法应对变体表达、多语言场景和语义理解

2. OpenAI Moderation API

• 检测率：约31.5%（基于200个测试样本）
• 特点：提供多维度风险评估（仇恨、暴力、色情等）
• 适用场景：初级内容过滤

3. 大语言模型改写方案

实现流程：

用户输入 → LLM净化处理 → Midjourney API

技术要点：

• 使用GPT-3.5等模型进行语义级净化
• 提示词工程示例： "请重写以下提示词，移除所有违规内容，保持原意的艺术性表达：[原始提示]"

4. Google Gemini 安全评估

• 特性：内置安全评级系统（HARM_CATEGORY体系）
• 输出示例：

  {
    "safetyRatings": [
      {
        "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
        "probability": "HIGH" 
      }
    ]
  }
  

混合解决方案建议

1. 分层过滤架构

   • 第一层：本地关键词过滤（快速拦截已知违规词）
   • 第二层：Moderation API（中等粒度检测）
   • 第三层：LLM语义净化（精细处理）

2. 成本优化策略

   • 对高频词建立本地缓存
   • 使用gpt-3.5-turbo等经济型模型
   • 实现请求批处理

3. 异常处理机制

   • 设置请求频率限制
   • 建立用户信用体系
   • 实现自动熔断保护

实施建议

1. 对于初创项目：

   • 优先采用OpenAI Moderation + 基础关键词过滤
   • 预算：约$0.002/千次请求（Moderation API）

2. 对于成熟产品：

   • 部署多模型协同过滤
   • 建立用户行为分析系统
   • 实现动态规则更新

技术展望

未来可探索的方向包括：

• 建立领域特定的微调模型
• 开发多模态内容检测（结合生成结果分析）
• 实现实时自适应过滤策略

通过系统化的内容安全体系建设，开发者可以在保证创作自由度的同时，有效降低平台风险，实现可持续发展。