Google DeepMind acaba de presentar un gran avance en el campo de la inteligencia artificial generativa (GenAI): el modelo Flash Image de Gemini 2.5.

Conocido cariñosamente como "Nano Banana" por la comunidad, este modelo es una poderosa herramienta capaz de transformar texto en imágenes y editar imágenes existentes con alta precisión y flexibilidad.

Este es un sucesor de la línea de modelos Gemini, pero específicamente optimizado para tareas relacionadas con la imagen.

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La palabra clave "Géminis" encabezó la lista de tendencias de Google Trends en Vietnam el 4 de septiembre. (Captura de pantalla)

Con sus extraordinarias capacidades en la creación y edición de imágenes, Nano Banana está atrayendo la atención significativa de los usuarios de tecnología de todo el mundo, incluido Vietnam.

Según Google Trends, las búsquedas de Gemini y Nano Banana se han disparado en las últimas 24 horas. Las estadísticas del 4 de septiembre muestran que la palabra clave "Gemini" encabezó las listas de tendencias en todos los temas.

En foros y grupos de redes sociales, los usuarios también comparten y experimentan con comandos y escenarios de creación de imágenes utilizando Nano Banana.

La mayoría de las personas aprecian la capacidad de la herramienta para crear imágenes de forma rápida y eficiente, así como la calidad de su resultado.

Más allá de simplemente crear imágenes a partir de descripciones de texto, Gemini 2.5 Flash Image se destaca en varias áreas fundamentales: edición de imágenes basada en comandos, mantenimiento de la consistencia de los caracteres, velocidad de procesamiento impresionante y tecnología de seguridad SynthID.

Los usuarios pueden usar lenguaje natural para modificar elementos de una foto. Por ejemplo, con solo introducir el comando "agregar una silla roja junto a la mesa" o "cambiar el fondo a un bosque", el modelo realizará las modificaciones con precisión y fluidez.

Mantener la coherencia de los caracteres se considera la característica más innovadora. El modelo puede recordar y reproducir la imagen de un personaje u objeto con características consistentes (como rostro, vestimenta, estilo) en múltiples imágenes diferentes.

Esto es especialmente útil para proyectos creativos que necesitan generar una serie de imágenes relacionadas, desde cómics hasta campañas de marketing.

Con su arquitectura optimizada, Gemini 2.5 Flash Image puede producir resultados de alta calidad en solo unos segundos, acelerando significativamente el proceso creativo.

Todas las imágenes creadas o editadas por la modelo están etiquetadas con una marca de agua digital invisible patentada por Google, lo que permite la identificación de las imágenes creadas con IA, ayudando así a garantizar la transparencia y el origen del contenido.

El modelo Gemini 2.5 Flash Image está desbloqueando muchas aplicaciones potenciales, desde usuarios individuales hasta desarrolladores profesionales.

Los desarrolladores pueden acceder al modelo a través de la API de Gemini y Google AI Studio para crear sus propias aplicaciones, mientras que las empresas pueden usar el modelo en la plataforma Vertex AI.

Para el usuario promedio, este modelo se integra directamente en Google Gemini y otras aplicaciones, lo que hace que la creación de imágenes con IA sea una herramienta accesible e intuitiva.

Con sus características destacadas, especialmente su capacidad para mantener la consistencia de los caracteres, se espera que Gemini 2.5 Flash Image se convierta en un competidor formidable del software de edición de fotografías tradicional como Photoshop, cambiando la forma en que los creadores y usuarios interactúan con las imágenes digitales.

China supera inesperadamente a EE. UU. en la competencia global de traducción con IA . El modelo de código abierto Hunyuan-MT-7B de Tencent (China) logró una victoria casi absoluta sobre los gigantes estadounidenses en la competencia internacional de traducción automática celebrada en la conferencia WMT25.

Fuente: https://vietnamnet.vn/nano-banana-la-gi-ma-khien-moi-nguoi-xon-xao-dung-dau-google-trends-viet-nam-2439283.html