Nano banana è la nuova AI di Google che migliora l’editing delle immagini: cosa può fare

Google ha appena introdotto nell'app Gemini il nuovo modello “Nano Banana” (nome in codice del modello Gemini 2.5 Flash Image), sviluppato da DeepMind (l'azienda controllata da Alphabet che sviluppa soluzioni AI). La sua peculiarità non sta tanto nella capacità di generare immagini realistiche, quanto nella coerenza che riesce a conferire a queste ultime. Per tradurre in termini spiccioli la faccenda, con questo nuovo modello se ritoccate il volto di un amico o del vostro cane per inserirlo in contesti diversi, il sistema saprà preservarne i tratti distintivi in maniera stabile e riconoscibile, riducendo al minimo la possibilità di incappare in risultati poco realistici. Questo apre possibilità creative inedite: dai semplici cambi di look, fino alla fusione di più fotografie per dare vita a nuove scene. Il tutto senza perdere somiglianza con i soggetti originali, uno degli aspetti più difficili da ottenere con le precedenti generazioni di modelli.

Potrete così immaginarvi in un altro decennio, trasformare una stanza spoglia in un ambiente arredato con pochi comandi o persino combinare i motivi grafici di un oggetto con un altro, come applicare il pattern delle ali di una farfalla su un vestito. L'editing non è più un processo tecnico riservato a professionisti, ma diventa qualcosa di estremamente democratico e accessibile a tutti. E, come garanzia di trasparenza, tutte le immagini portano con sé filigrane visibili e digitali invisibili che certificano l'intervento dell'AI.

Cosa può fare Nano Banana, il nuovo modello AI di Google

Il nuovo modello Nano Banana (nome in codice di Gemini 2.5 Flash Image), un'architettura progettata per garantire risultati consistenti. Una delle sfide storiche dei sistemi di AI generativa, infatti, è la loro natura non deterministica: lo stesso prompt, cioè le istruzioni testuali impartite a un chatbot AI, può produrre risultati molto diversi a seconda della casualità interna al modello. Questo fenomeno rendeva difficile mantenere intatti dettagli delicati come lineamenti del volto, proporzioni del corpo o tratti caratteristici di un animale domestico. Con Nano Banana, la memoria contestuale permette al sistema di “ricordare” i dettagli già elaborati, offrendo un risultato più uniforme tra una modifica e l'altra.

Questo significa che se decidete di dare in pasto al modello una vostra foto, chiedendogli di trasformarvi in un matador, in un pittore o nel protagonista di una sitcom degli anni '90, il vostro volto resterà sempre riconoscibile, come si può ben notare dall'esempio presente nel video seguente.

Un altro aspetto innovativo è la possibilità di fondere più fotografie. È possibile combinare due soggetti presenti in due immagini distinte e separate e unire entrambi in un'immagine di output che va ben oltre un semplice collage: la foto restituita come risultato finale è un'immagine coerente con i contenuti originali, in grado di sembrare autentica. Nell'esempio presente nel seguente video, potete vedere come l'immagine di una ragazza e quella di un cane siano state fuse facendo in modo che la ragazza accarezzasse il suo animale domestico nell'immagine di output. Probabilmente è l'esempio più lampante di quanto questo modello sia potente e preciso.

Il modello supporta anche il cosiddetto multi-turn editing, ossia una sequenza di modifiche successive che accumulano trasformazioni coerenti. Potete iniziare con una stanza vuota, cambiare il colore delle pareti, inserire un tavolino, aggiungere librerie o quadri, senza che i passaggi precedenti vadano persi o stravolti. Questo approccio incrementale è molto più simile al lavoro umano di progettazione e permette di costruire scene complesse in più fasi.

Se desiderate testare queste caratteristiche del modello Nano Banana, sappiate che potete farlo, visto che in una nota ufficiale Google ne ha confermato la disponibilità nell'app di Gemini sia agli utenti con abbonamento sia a quelli free, e ha annunciato che presto il modello Nano Banana sarà accessibile anche agli sviluppatori attraverso API dedicate e negli ambienti professionali come AI Studio e Vertex AI.

Ogni immagine modificata ha una filigrana, anzi due

Visti i risultati a dir poco eccelsi che è possibile raggiungere con uno strumento così potente. Per quanto riguarda la sicurezza e la trasparenza, ogni output prodotto con Gemini è contrassegnata da una filigrana visibile che mostra chiaramente l'origine artificiale dell'immagine, e da una filigrana digitale SynthID invisibile. Quest'ultima è sostanzialmente un marcatore che resta rilevabile anche dopo ritagli o modifiche ed è pensato per contrastare eventuali usi impropri dell'AI.

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