Google выпустила Nano Banana 2: как нейросеть создает картинки за секунды

Новую нейросеть Nano Banana 2 стоит попробовать всем Генерация картинок с помощью нейросетей за последние пару лет стала чем-то привычным — примерно как калькулятор на телефоне. Но скорость и качество результата по-прежнему заставляют выбирать: либо быстро но так себе, либо долго но красиво. Google решила, что пора перестать выбирать, и выпустила Nano Banana 2 — модель, которая генерирует изображения студийного качества в 4K-разрешении практически мгновенно. Что такое Nano Banana 2 Начнем с главного вопроса, который мучает многих: при чем тут банан? На самом деле, Google давно использует причудливые внутренние кодовые названия для своих проектов, и Nano Banana — не исключение. Это семейство компактных моделей для генерации изображений , построенных на архитектуре Gemini Flash. Первая версия Nano Banana уже умела создавать картинки приличного качества, но у нее были ограничения: относительно невысокое разрешение и заметная задержка при обработке сложных промптов. Nano Banana 2 — это полноценное второе поколение, в котором инженеры Google переработали архитектуру модели с нуля. Главная фишка — поддержка генерации в разрешении до 4K , что раньше было прерогативой тяжелых моделей уровня DALL-E 3 или Midjourney в максимальных режимах . При этом Nano Banana 2 работает значительно быстрее конкурентов. Для сравнения, генерация одного изображения в 4K у Midjourney занимает около 30–60 секунд, тогда как новая модель Google укладывается в несколько секунд. Нейросеть NAno Banana 2 обрабатывает фотографии за несколько секунд. Источник изображения: blog.google Как работает нейросеть Nano Banana 2 Секрет кроется в архитектуре Gemini Flash — облегченной версии большой модели Gemini, которую Google оптимизировала специально для задач, требующих минимальной задержки. Если обычные генеративные модели работают по принципу «сначала думаем, потом рисуем», то Nano Banana 2 использует так называемую потоковую генерацию . Проще говоря, модель начинает выстраивать изображение еще до того, как полностью обработает текстовый запрос. Кроме того, инженеры применили технику дистилляции знаний (Knowledge distillation) — когда большая, «тяжелая» модель обучает маленькую воспроизводить свои результаты. Nano Banana 2 фактически «выучила» качество генерации от старшей модели Gemini, но при этом сохранила компактный размер и высокую скорость работы. Это означает, что запускать ее можно не только на мощных серверах, но и на относительно скромном оборудовании. Оказывается, ключевым прорывом стала оптимизация работы с латентным пространством — той самой математической «карте», в которой нейросеть хранит представления о визуальных объектах. Nano Banana 2 перемещается по этому пространству значительно эффективнее предшественников, что и дает прирост в скорости без потери детализации. Nano Banana 2 предлагает сразу выбрать стиль изображения Чем Nano Banana 2 лучше аналогов На рынке генеративных моделей сейчас тесно: Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion, Ideogram и еще десяток конкурентов. Казалось бы, зачем Google нужна еще одна модель? Большинство популярных генераторов изображений — это отдельные продукты, живущие в собственных экосистемах. Midjourney работает через Discord, DALL-E встроен в ChatGPT . Nano Banana 2 же интегрирована напрямую в экосистему Google — от поисковика до Workspace и Android. Это значит, что генерация изображений может стать такой же базовой функцией, как проверка орфографии. По качеству картинки Nano Banana 2 уже сопоставима с лидерами рынка. Модель особенно хорошо справляется с фотореалистичными портретами, продуктовой съемкой и архитектурными визуализациями. А вот в стилизации под живопись или аниме она пока уступает Midjourney, но Google обещает закрыть этот разрыв в ближайших обновлениях. Впрочем, главное преимущество не в качестве отдельных картинок, а в скорости и масштабируемости. Для бизнеса, которому нужно генерировать сотни изображений в час (например, для карточек товаров в интернет-магазине), разница между 5 секундами и минутой на картинку — это не мелочь, а вопрос экономики. Эту картинку Nano Banana 2 создал за пять секунд Для чего нужна нейросеть Nano Banana 2 Google позиционирует Nano Banana 2 в первую очередь как инструмент для разработчиков и бизнеса . Доступ к модели будет предоставляться через API Vertex AI, а значит, любой сервис сможет встроить генерацию студийных изображений в свой продукт. Для обычных пользователей модель уже работает в чат-боте Gemini и Google AI Studio . Интересно, что Google делает ставку и на безопасность контента . В Nano Banana 2 встроена система водяных знаков SynthID , которая незаметно маркирует каждое сгенерированное изображение. Это означает, что отличить реальное фото от нейросетевого можно будет программно, даже если на глаз разница не видна. Чтобы оставаться в курсе новых нейросетей, подпишитесь на наш Telegram-канал . Так вы не пропустите ничего важного! Рынок генеративного ИИ меняется так быстро, что любое «невозможно» превращается в «уже работает» за пару месяцев. Nano Banana 2 — очередное тому подтверждение: студийное качество, скорость в реальном времени и интеграция в крупнейшую цифровую экосистему мира. Осталось только посмотреть, как ответят конкуренты.
Batafsil | Подробно | Read more... Hi News