Nano Banana 2, la nueva IA de Google para imágenes, quiere unir calidad profesional y velocidad en Gemini

Google ha presentado Nano Banana 2, su nuevo modelo de generación y edición de imágenes dentro del ecosistema Gemini, con un objetivo muy concreto: ofrecer funciones de nivel profesional sin renunciar a la velocidad. La compañía lo identifica también como Gemini 3.1 Flash Image, un nombre que deja claro dónde quiere marcar diferencia: en la capacidad de iterar rápido, corregir y volver a probar sin convertir cada ajuste en una pausa.

El anuncio llega tras la popularidad del primer Nano Banana y el lanzamiento posterior de Nano Banana Pro. Ahora Google intenta colocar una pieza intermedia que, según su planteamiento, acerca la calidad y el control de Pro a un flujo más ágil, pensado para quien crea contenido de forma constante y necesita resultados útiles, no solo llamativos.

Conocimiento del mundo y apoyo en la Búsqueda para afinar resultados

Una de las claves que Google destaca es el conocimiento avanzado del mundo. Nano Banana 2, según la descripción oficial, aprovecha la base de conocimiento de Gemini y puede basarse en información e imágenes en tiempo real de la Búsqueda en la Web para representar temas concretos con más precisión. El mensaje es que el modelo no solo imagina, también se ancla mejor cuando el usuario pide algo específico.

La compañía vincula esto con usos de trabajo: infografías, diagramas a partir de notas y visualizaciones de datos. Es un giro que empuja el modelo hacia piezas explicativas, donde la fidelidad del contenido y la claridad visual importan tanto como el estilo.

Texto legible, traducción y localización dentro de la imagen

Google reconoce implícitamente uno de los problemas más repetidos en la imagen generativa: el texto dentro de la imagen. Nano Banana 2 promete renderización de texto más precisa y legible, pensada para maquetas de marketing, cartelería o piezas donde una palabra mal dibujada arruina el resultado.

A eso suma traducción y localización del texto en la propia imagen, con la idea de que un mismo diseño pueda adaptarse a distintos idiomas sin rehacer la composición desde cero. Para equipos que trabajan con campañas multilingües, esta función apunta a ahorrar tiempo en retoques y exportaciones.

Consistencia visual, instrucciones más estrictas y salida preparada para publicar

En el bloque de control creativo, Google afirma que Nano Banana 2 mejora la consistencia del sujeto, manteniendo el parecido de hasta cinco personajes y la fidelidad de hasta catorce objetos en un mismo flujo. El objetivo es claro: facilitar secuencias, guiones gráficos y narrativas por viñetas sin que cada imagen reinvente lo que ya estaba definido.

También refuerza el seguimiento de instrucciones para ceñirse mejor a peticiones complejas y añade un punto muy orientado a producción: control de relaciones de aspecto y resoluciones desde 512 píxeles hasta 4K. Esto permite preparar el mismo recurso para formatos verticales, horizontales o panorámicos manteniendo nitidez.

Se añade además una mejora general de fidelidad visual, con iluminación más viva, texturas más ricas y detalles más nítidos, intentando reducir la distancia entre rapidez y acabado final. El mensaje es que el modo Flash no debería sentirse como un modo barato, sino como un modo rápido que también puede entregar calidad.

Despliegue en Gemini, Búsqueda, Lens y herramientas para empresas

Nano Banana 2 no se queda en una sola app. Google detalla su llegada a la aplicación de Gemini y a la Búsqueda mediante el Modo IA y Lens, además de su disponibilidad en AI Studio y en la API de Gemini en versión preliminar. También lo sitúa en Google Cloud a través de Vertex AI en preliminar, lo convierte en el modelo predeterminado de generación de imágenes en Flow y lo menciona en Google Ads al crear campañas.

En Gemini, el cambio es directo: Nano Banana 2 sustituirá a Nano Banana Pro en los modelos Rápido, Pensamiento y Pro, aunque los suscriptores de Google AI Pro y Ultra conservarán acceso a Nano Banana Pro para tareas especializadas desde opciones al regenerar imágenes.

Para Búsqueda, Google aporta un dato de expansión: la disponibilidad incluye 141 nuevos países y territorios, además de ocho idiomas adicionales. Ese despliegue más amplio refuerza la intención de llevar la generación de imágenes a un uso cotidiano y no solo a pruebas limitadas.

Procedencia del contenido con SynthID y credenciales C2PA

El anuncio reserva un apartado para la procedencia del contenido generado. Google explica que combina su tecnología SynthID con credenciales de contenido de C2PA para dar contexto sobre si se ha utilizado IA y cómo.

Como indicador de adopción, la compañía asegura que la función de verificación de SynthID en la app de Gemini se ha utilizado más de 20 millones de veces desde noviembre, y añade que planea incorporar también la verificación de C2PA en la aplicación.

Más allá de las funciones concretas, el movimiento dibuja estrategia: el modelo se despliega a la vez en consumo, búsqueda, creación y entorno empresarial. Eso sugiere que Google quiere que la generación de imágenes sea una capa transversal, lista para usarse en el móvil, en el navegador y en productos de productividad, con el mismo lenguaje de controles y el mismo punto de partida.

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