AI 생성이 거부되는 이유 — 11개 모델의 실측 콘텐츠 심사 거부율

AI 생성 실패를 다루는 글은 대개 실패 유형을 늘어놓는 데서 끝납니다. 동일성 붕괴, 이상한 물리, 프롬프트 오독 같은 것들이지요. 도움은 되지만 가장 실무적인 물음이 남습니다.이런 일이 실제로 얼마나 자주, 어느 모델에서 일어나는가.

데이터는 원래 테이블에 있었으므로 그대로 꺼냈습니다. 2026-05-06부터 2026-08-21 사이에 FlyAIgh에서 실행된 모든 생성, 1,480회의 실행, 341개 계정, 40개 모델을 각 실패의 실제 원인으로 분류했습니다.

결론부터

모델이 망가지는 건수보다 콘텐츠 심사가 거부하는 건수가 훨씬 많습니다. 게다가 모델 간 격차가 극단적이어서, 같은 플랫폼 같은 기간에 어떤 모델은 들어온 것의 26%를 거부했고 다른 네 개는 한 건도 거부하지 않았습니다.

방아쇠는 거의 프롬프트가 아닙니다. 참조 이미지, 더 정확히는 거기 담긴 실존 인물의 얼굴입니다.

이 숫자의 출처

이것은 실제 사용자의 운영 트래픽이지 실험실 시험이 아닙니다. 필터의 경계를 떠보려고 쓴 프롬프트는 하나도 없고, 무언가를 만들려다 안 된다는 답을 들은 사람들의 기록입니다.

어떤 비율을 계산하기 전에도 먼저 책임이 모델이 아니라 저희에게 있는 59건의 실패를 제외했습니다. 이쪽의 연동 오류(이미지에서 영상만 받는 모델에 텍스트에서 영상 요청을 보내거나, 매개변수 형식이 틀린 경우)와 제출 단계의 플랫폼 계층 실패입니다. 자기 버그로 모델을 채점해서는 안 됩니다.

아래에는 유효 표본이 30건 이상인 모델만 싣습니다. 40개 중 11개가 해당했습니다.

모델별 거부율

두 개의 열로 나눈 것은 이것이 서로 다른 두 가지이기 때문입니다.심사 거부는 모델이 정상 작동한 상태에서 콘텐츠 정책이 거절한 것이고,벤더 측 실패는 생성 자체가 망가진 것, 즉 타임아웃, 502, 대기열 적체를 뜻합니다.

두 열은 거의 겹치지 않습니다. 가장 많이 거부하는 모델이 가장 덜 망가지고, 가장 많이 망가지는 둘인 Seedream 5.0 Pro와 Grok Imagine은 한 건도 거부하지 않았습니다. 이 시스템들 내부에서 무슨 일이 벌어지든, 콘텐츠 정책과 인프라 신뢰성은 서로 무관한 두 축입니다.

단일 숫자를 인용하기 전에 반드시 표본 수를 보십시오.GPT Image의 4.0%는 403회의 생성 위에 서 있고 이 표에서 가장 단단한 숫자입니다. Kling V3 Omni의 0%가 서 있는 것은 35회이며, 그 의미는 "35회에서는 거부가 관측되지 않았다"이지 "이 모델은 결코 거부하지 않는다"가 아닙니다.

실제로 거부를 일으키는 것

아래는 벤더가 돌려준 메시지 원문과, 77건의 심사 거부 가운데 각각이 나타난 횟수입니다.

• 참조 이미지에 실존 인물(15) — "The request failed because the input image may contain real person."여기에 더해 12건이 구체적인 슬롯을 지목했는데(content[1], content[2], content[3]), 첨부한 참조 이미지를 첫 장만이 아니라 전부 검사한다는 뜻입니다.
• 노골적이거나 성적 암시가 있는 내용(15) — "Contains inappropriate content. Please remove suggestive or explicit material."
• 유명인 초상(6) — "Celebrity or public figure imagery is not supported."
• 저작권과 오디오 권리(5) — "Content security audit did not pass. The output audio may be related to copyright restriction." 소리를 생성하는 모델에서는 이와 별개로 오디오 필터에 의한 거부도 있습니다.
• 미성년자가 관련된 내용(4) — 즉시 거부되며 이의 제기 경로는 없습니다.
• 워터마크 제거(3) — 입력이 워터마크를 지우거나 보호된 소재를 복제하려는 것처럼 보일 때 거부됩니다.

기억해 둘 만한 규칙성은 이것입니다.거부당하게 만드는 것은 참조 이미지이지 프롬프트가 아닙니다.실존 인물의 얼굴 하나만으로 기록된 전체 거부의 3분의 1이 넘습니다.

Seedance 계열이 가장 많이 거부하는 이유

Seedance 2.0의 세 변형은 모두 14%에서 26% 사이에 들어가며 다른 모든 것보다 뚜렷이 높습니다. 이유는 두 가지이고, 필터 자체와 관련된 것은 그중 하나뿐입니다.

첫째, Seedance는 한 번의 생성에서 참조 이미지를 최대 9장 받습니다. 참조가 많을수록 필터가 검사할 면도 늘어납니다.content[1] content[2] content[3]을 지목하는 거부 메시지도 한 장씩 검사한다는 것을 뒷받침합니다. 참조를 한 장만 받는 모델은 애초에 밟을 기회가 적습니다.

둘째, 사람들이 Seedance를 고르는 것은 바로 참조를 많이 받을 수 있기 때문이고, 그것은 특정 인물을 여러 컷에서 일관되게 유지하고 싶을 때 쓰는 작업 방식입니다. 용도 자체가 필터가 가장 엄격하게 보는 종류의 입력을 데려옵니다.

덜 거부당하려면

1. 프롬프트보다 참조 이미지를 먼저 고치십시오.거부의 대부분은 이미지에서 발화합니다. 표현 수정은 좀처럼 통하지 않습니다.
2. 실존 인물의 사진을 생성된 캐릭터로 바꾸십시오.일관된 AI 생성 캐릭터는 실존 인물의 사진으로는 통과하지 못하는 필터를 통과합니다. 캐릭터 기능이 그것을 위해 있고, 가장 흔한 종류의 거부를 통째로 우회합니다.
3. 쓰지 않을 참조 이미지는 빼십시오.9장을 받는 모델에서는 한 장 늘어날 때마다 떨어질 수 있는 검사가 하나 늘어납니다. 평범한 것 9장보다 좋은 것 3장을 보내는 편이 낫습니다.
4. 공인은 절대 보내지 마십시오.유명인 초상은 저희가 연결한 어느 벤더에서도 거부됩니다. 표 안에 이것이 통하는 모델은 하나도 없습니다.
5. 원본에 워터마크가 없는지 확인하십시오.스톡 미리보기와 스크린샷에는 워터마크가 들어 있고, 필터는 그것을 보호 표시를 지우려는 시도로 읽습니다.
6. 필터와 싸우지 말고 모델을 바꾸십시오.실존 인물의 참조가 작업의 핵심이라면 VEO 3.1 Lite, Kling V3 Omni, Z-Image Turbo는 이 기간에 한 건도 거부하지 않았습니다. 작업을 옮기는 편이 다섯 번째 고쳐 쓰기보다 빠릅니다.

구조적인 점이 하나 더 있습니다. FlyAIgh에서는 실패하거나 거부된 생성의 크레딧이 자동으로 반환됩니다. 26%의 거부율에서 이것은 그저 세심한 기능 이상입니다. 쓸 수 있는 한 편의 값을 내느냐, 한 편에 3분의 1편을 더한 값을 내느냐의 차이가 됩니다. 환불 정책은 플랫폼마다 다르므로, 거부율이 높은 모델에서 한꺼번에 돌리기 전에 확인할 가치가 있습니다.

이 데이터가 말하지 않는 것

한계를 네 가지, 분명히 적어둡니다. 경계 없는 숫자는 반드시 오용되기 때문입니다.

• 재는 것은 거부이지 품질이 아닙니다.완주했지만 결과가 형편없는 생성도 여기서는 성공으로 셉니다. 출력이 쓸 만한지는 데이터베이스에 기록이 없으므로 이 글은 답할 수 없습니다.
• 거부율은 저희 사용자가 무엇을 보냈는지를 반영합니다.다른 사용자층이 다른 소재를 들고 오면 같은 모델에서도 다른 숫자가 나옵니다.
• 필터는 예고 없이 바뀝니다.이것은 2026년 5월부터 8월까지의 관측 기간입니다. 벤더는 콘텐츠 정책을 지속적으로 조정하고 좀처럼 공지하지 않습니다.
• 표본 수가 고르지 않습니다.403회의 생성과 35회는 같은 증거의 무게가 아닙니다. 표에 둘 다 실어 두었으니 가중치는 직접 판단하실 수 있습니다.

위의 내용은 모두 운영 데이터에 대한 한 번의 질의에서 나온 것입니다. 표본이 늘어나면, 특히 현재 30건 기준에 못 미치는 모델들에 대해 다시 돌릴 예정입니다.