Nano Banana: generación y edición rápida de imágenes

Es el apodo público de Gemini 2.5 Flash Image, el modelo de generación y edición de imágenes de Google creado para baja latencia. El modelo crea imágenes a partir de texto o entradas combinadas de texto e imagen y admite ediciones iterativas. Los equipos lo utilizan para imágenes de productos, creatividades sociales y guiones gráficos porque equilibra la calidad con la velocidad. En EvoLink, el modelo se puede enrutar a través de un API unificado para que pueda probarlo manteniendo el mismo flujo de trabajo en todos los proveedores.

Google utiliza el apodo para Gemini 2.5 Flash Image en documentos de producto y materiales de lanzamiento. El nombre oficial del modelo sigue siendo Gemini 2.5 Flash Image y el apodo se refiere al mismo modelo en lugar de a un producto independiente. Es posible que también vea "Nano Banana Pro" en la documentación para la vista previa de la imagen de Gemini 3 Pro. EvoLink mantiene el apodo en la interfaz de usuario para mayor claridad mientras usa nombres de modelos oficiales para el enrutamiento.

Sí. El modelo puede combinar múltiples imágenes de entrada en una sola salida, lo que le permite transferir estilo, diseño o detalles del tema en una escena coherente. Por ejemplo, puede cargar una foto de producto y un moodboard de marca y luego pedirle que produzca una imagen principal que coincida con ambos. Esto es especialmente útil para mantener la coherencia de la marca en todas las campañas. Para obtener mejores resultados, mantenga las entradas enfocadas y limite la cantidad de imágenes de referencia.

El modelo admite la edición de imágenes mediante transformaciones de lenguaje natural. Puede solicitar cambios como un nuevo fondo, un ajuste de iluminación o un objeto diferente sin tener que volver a escribir todo el mensaje. Debido a que está diseñado tanto para generación como para edición, el ciclo de iteración es corto, lo que ayuda a los equipos a trabajar más rápido. Comience con una imagen base limpia, luego aplique pequeñas ediciones específicas paso a paso para que el modelo pueda conservar el tema y el estilo principales.

Mantenga el texto breve, evite párrafos largos y especifique la jerarquía (título, subtítulo, letra pequeña). El modelo funciona mejor cuando el diseño es simple, como carteles, menús y etiquetas. Proporcione la redacción exacta y solicite un espacio limpio entre líneas si necesita varios idiomas. También puedes solicitar un fondo liso para mejorar la legibilidad. Itere con pequeños ajustes en lugar de cambiar toda la escena.

Las imágenes generadas en Gemini incluyen una marca de agua SynthID invisible, que proporciona una señal de procedencia de que el contenido es generado por IA. Esto ayuda a respaldar el intercambio responsable y la confianza de los revisores. En los flujos de trabajo de producción, aún debe documentar internamente las solicitudes, referencias y aprobaciones. El modelo encaja bien en los procesos de cumplimiento al combinar la señal SynthID con sus propios pasos de revisión y seguimiento de activos.

Google pone Gemini 2.5 Flash Image a disposición de los desarrolladores a través de Gemini API, Google AI Studio y Vertex AI. EvoLink proporciona una capa API unificada para que pueda enrutar el modelo junto con otros modelos sin cambiar su integración. La disponibilidad, las cuotas y las regiones dependen de su cuenta de proveedor, así que consulte la consola correspondiente para conocer el acceso actual. Para el gobierno empresarial, Vertex AI suele ser la opción a revisar.

Sí. El modelo está optimizado para la velocidad, lo que lo hace práctico para equipos que necesitan muchas iteraciones y aprobaciones. Los diseñadores pueden probar múltiples conceptos rápidamente, mientras que los equipos de marketing pueden ejecutar variaciones creativas A/B. Almacene imágenes de referencia en una biblioteca compartida y reutilice instrucciones coherentes para que la apariencia de la marca se mantenga estable. Cuando lleguen comentarios, utilice el flujo de edición para realizar cambios incrementales en lugar de generarlos desde cero.