Google revoluciona la creación visual con Nano Banana

La última actualización del modelo de inteligencia artificial de Google permite fusionar imágenes, mantener la identidad visual de sujetos, editar por lenguaje natural y generar variaciones coherentes en segundos. Una herramienta pensada para creativos, diseñadores y publicistas que trabajan con imágenes. Google ha dado un paso decisivo en la carrera de la inteligencia artificial visual con el lanzamiento de Gemini 2.5 Flash Image, apodado internamente Nano Banana. Este nuevo modelo, integrado en Google Labs, AI Studio y Vertex AI, no solo mejora la generación de imágenes, sino que redefine la forma en que se editan y combinan visualmente. La actualización convierte a Gemini en una plataforma más flexible, más rápida y mucho más consciente del contexto creativo. De generar imágenes a dirigir escenas Hasta ahora, los modelos de IA se centraban en producir imágenes a partir de un prompt. Con Nano Banana, Google ha querido ir más allá: fusionar varias imágenes en una misma composición, mantener la coherencia entre versiones y editar de manera conversacional. En la práctica, esto significa que un diseñador puede pedir al sistema que combine varias fotos de referencia y obtenga una escena nueva sin perder la integridad visual del conjunto. https://www.youtube.com/watch?vjKSGwoxn8Io&t17s Entre las funciones más destacadas se encuentran la fusión multi-imagen (multi-image fusion), la transferencia de estilo entre imágenes y la consistencia de personajes o elementos visuales en distintas variaciones. Si antes cada versión era impredecible, ahora el modelo puede conservar rasgos o estructuras visuales con notable fidelidad, algo especialmente útil en branding, campañas o narrativas visuales. Edición en lenguaje natural Otra novedad importante es la edición mediante texto, sin necesidad de herramientas de selección o máscaras. Los usuarios pueden pedir cosas como “cambia el fondo por una escena de atardecer”, “mezcla esta imagen con la textura de mármol” o “mantén la misma luz pero varía el encuadre”. Gemini entiende el contexto y aplica los cambios directamente, actualizando el resultado en segundos. Google también ha integrado parámetros de control de estilo, tono y composición, lo que permite ajustar la salida sin reiniciar el proceso. Este flujo iterativo, más cercano al diseño real que al simple “prompt-resultado”, apunta a un uso profesional y sostenido de la herramienta dentro de entornos creativos. Un nuevo concepto de moodboard La actualización se complementa con el lanzamiento de Mixboard, una herramienta experimental de Google Labs que aprovecha las capacidades de Nano Banana para generar y organizar múltiples imágenes a la vez. Diseñada como un lienzo dinámico, permite crear moodboards inteligentes, mezclar textos, referencias visuales y variaciones de estilo en un mismo tablero editable. Es la primera vez que un modelo de IA de Google se orienta explícitamente a un flujo de trabajo de diseño. El potencial de esta función para dirección de arte, prototipado o exploración estética es evidente: crear una decena de variaciones de estilo o color en cuestión de segundos y elegir visualmente cuál encaja mejor con el tono de una marca o un proyecto. Integración en el ecosistema de Google Gemini 2.5 Flash Image también se está integrando en productos como Slides, Docs y Vids, lo que permitirá insertar y modificar imágenes por IA directamente desde el entorno de trabajo. Google Cloud y Vertex AI ofrecen además acceso profesional a través de API, con un coste medio de unos 0,04 USD por imagen generada. Todas las imágenes creadas o modificadas incluyen una marca de agua invisible SynthID, desarrollada por DeepMind, que identifica su origen artificial. Esta trazabilidad, aunque discreta, marca una diferencia importante en el debate ético y legal sobre el uso de imágenes generadas por IA en comunicación visual. Qué cambia para diseñadores y creativos Para el ámbito del diseño gráfico, la publicidad o la ilustración, Nano Banana abre un nuevo terreno de experimentación. Ya no se trata solo de generar una imagen bonita, sino de construir un flujo de trabajo completo entre ideación, edición y resultado, sin salir del entorno conversacional. Un diseñador puede, por ejemplo, crear un prototipo de campaña visual combinando fotografías de producto y escenarios reales, ajustar la paleta cromática, eliminar el fondo o mantener un mismo personaje en distintas poses, todo dentro del mismo modelo. Es, en cierto modo, un paso hacia una IA colaborativa, más asistente que herramienta aislada. Luces y sombras de la actualización Pese al entusiasmo, no todo son certezas. Algunos usuarios han señalado limitaciones en la precisión de detalles o en la libertad creativa del modelo, que tiende a autocensurarse ante determinadas escenas. Otros apuntan a que los resultados, aunque visualmente sólidos, pueden mostrar cierta homogeneidad de estilo. Aun así, el salto técnico es indiscutible: Google se coloca a la vanguardia de la edición visual por IA, compitiendo directamente con los modelos de generación de imagen de OpenAI, Midjourney o Stability AI, pero con una integración mucho más estrecha en su ecosistema de productividad.

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