Google DeepMind ha presentado Nano Banana 2, su nuevo modelo de generación y edición de imágenes que busca cerrar una brecha que hasta ahora parecía inevitable: calidad y control creativo “de estudio” sin renunciar a la velocidad. El anuncio, fechado el 26 de febrero de 2026, llega en un momento en el que la creación visual con Inteligencia Artificial se está normalizando dentro de productos de consumo —apps, buscadores y herramientas publicitarias—, y donde el verdadero factor diferencial ya no es solo “hacer una imagen”, sino iterar rápido, mantener coherencia entre versiones y evitar que el resultado se desmorone cuando el usuario pide algo específico.
El nombre “Nano Banana” tiene un origen casi pop: la primera versión se hizo viral en 2025 por su capacidad para generar y editar imágenes con un estilo muy reconocible. Después llegó Nano Banana Pro, que prometía más fidelidad, más control y un enfoque más “serio”. Ahora Google asegura haber unido lo mejor de ambos mundos con Nano Banana 2, también identificado como Gemini 3.1 Flash Image, un guiño directo a su objetivo: ofrecer capacidades avanzadas al ritmo “Flash”, es decir, con una experiencia pensada para probar, corregir y volver a probar sin fricción.
Velocidad con “conocimiento del mundo” y apoyo de búsqueda web
Uno de los mensajes más repetidos por Google es que Nano Banana 2 no solo genera imágenes más deprisa, sino que lo hace con una base de “conocimiento del mundo” apoyada por Gemini y con anclaje en información e imágenes procedentes de la búsqueda web, para representar mejor sujetos concretos. Esa promesa apunta a un problema muy real: cuando se pide un edificio específico, una localización, un objeto reconocible o una referencia cultural, los modelos de imagen tienden a inventar. Google intenta diferenciarse diciendo que, en ciertos flujos, el modelo puede apoyarse en información actual y contextual para acertar más.
A ese “grounding” se suma un avance especialmente práctico para creativos y equipos de marketing: texto más preciso y legible dentro de las imágenes, incluyendo capacidad de traducir y localizar texto en el propio contenido visual. En el día a día, esto significa poder prototipar una pieza, duplicarla para otro mercado y mantener estructura y estilo sin rehacer todo desde cero.
Coherencia de sujetos y control de formato: la obsesión del trabajo “en serie”
Más allá del brillo de las demos, Nano Banana 2 pone el foco en algo que suele separar la herramienta “curiosa” de la herramienta “productiva”: la consistencia. Google afirma que el modelo puede mantener el parecido de hasta 5 personajes y la fidelidad de hasta 14 objetos en un mismo flujo, una capacidad orientada a storyboards, narrativas por viñetas o campañas donde un personaje debe parecer el mismo en cada pieza.
También anuncia “especificaciones listas para producción”, con control de relaciones de aspecto y resoluciones desde 512 px hasta 4K, además de mejoras en iluminación, texturas y nitidez. La lectura es clara: Google quiere que Nano Banana 2 no sea solo un generador de imágenes bonitas, sino un modelo capaz de producir recursos utilizables en redes sociales, presentaciones, landings o creatividades publicitarias sin que el usuario tenga que pasar por una herramienta externa para “arreglar” el resultado.
Despliegue en productos: de Gemini a Search, Ads y Flow
Donde el anuncio cobra dimensión es en el despliegue: Nano Banana 2 se está integrando de forma transversal en el ecosistema de Google.
- Gemini app: Nano Banana 2 pasa a ser el modelo por defecto y sustituye a Nano Banana Pro en los modos Fast, Thinking y Pro. Los suscriptores de Google AI Pro y Ultra mantienen acceso a Nano Banana Pro para tareas específicas, regenerando imágenes desde el menú de opciones.
- Google Search: llega a AI Mode y Lens, tanto en la app de Google como en navegadores móviles y de escritorio.
- AI Studio + API / Gemini API: disponible en vista previa para desarrolladores. También aparece en Vertex AI (Google Cloud) en preview.
- Flow: Nano Banana 2 se convierte en el modelo por defecto de generación de imágenes, disponible para todos los usuarios sin consumir créditos (según el anuncio).
- Google Ads: se incorpora para sugerencias creativas durante la creación de campañas.
En conjunto, Google está enviando un mensaje directo al mercado: la generación de imágenes ya no es una función “extra”, sino una capacidad transversal que debe vivir dentro del flujo de trabajo de búsqueda, productividad y publicidad.
El otro gran frente: procedencia, marcas de agua y credenciales C2PA
Google dedica una parte notable del anuncio a la procedencia del contenido, conscientes de que cuanto más realista es la imagen, más fácil es usarla para confundir. La compañía refuerza su enfoque con SynthID, una marca de agua invisible, y lo complementa con C2PA Content Credentials, un estándar de credenciales de contenido impulsado por un consorcio industrial. La idea es aportar contexto no solo sobre si se usó Inteligencia Artificial, sino sobre “cómo” se generó o editó el contenido.
Google presume además de tracción: desde que incorporó la verificación de SynthID en la app de Gemini (lanzada en noviembre), la función se habría utilizado más de 20.000.000 de veces, y la compañía afirma que llevará la verificación C2PA a Gemini “pronto”.
La lectura aquí es doble. Por un lado, Google reconoce que la generación masiva de imágenes sintéticas elevará el ruido informativo. Por otro, intenta colocarse como actor que no solo “crea”, sino que también ofrece herramientas para identificar.
Entre el entusiasmo creativo y el riesgo de la manipulación
La recepción en medios especializados refleja ese equilibrio: Nano Banana 2 impresiona por rapidez, detalle y edición, pero también aumenta la preocupación por el uso malicioso de imágenes creíbles. Algunas pruebas prácticas publicadas estos días subrayan que el modelo puede producir resultados muy convincentes en ciertos escenarios, aunque todavía cometa errores o genere interpretaciones inesperadas cuando el encargo es ambiguo.
En cualquier caso, la dirección es clara: Google quiere normalizar una generación visual “de alta calidad” al alcance de cualquiera, mientras refuerza el discurso de seguridad con marcas y credenciales. En 2026, esa combinación —producto masivo y trazabilidad— se está convirtiendo en el mínimo exigible.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué es Nano Banana 2 y en qué se diferencia de Nano Banana Pro?
Nano Banana 2 es el modelo de generación de imágenes “Flash” de Google (Gemini 3.1 Flash Image) que busca combinar rapidez con funciones avanzadas de control y consistencia. Nano Banana Pro queda como opción para tareas que requieran máxima fidelidad y precisión, accesible para suscriptores.
¿Cómo ayuda Nano Banana 2 a mantener consistencia de personajes en storyboards y campañas?
Google afirma que puede preservar el parecido de hasta 5 personajes y la fidelidad de hasta 14 objetos en un flujo, útil para cómics, guiones gráficos, catálogos y creatividades donde el mismo sujeto debe repetirse sin cambios.
¿Dónde se puede usar Nano Banana 2: Gemini, Search, Ads y Google Cloud?
Está desplegándose en Gemini, en AI Mode y Lens de Google Search, en Flow como modelo por defecto, en Google Ads para sugerencias creativas y en AI Studio / Gemini API y Vertex AI (preview) para desarrolladores.
¿Cómo se identifica si una imagen fue generada con Inteligencia Artificial de Google?
Google utiliza SynthID (marca de agua invisible) y está reforzando la interoperabilidad con C2PA Content Credentials. La verificación de SynthID en Gemini se ha usado más de 20.000.000 de veces y la verificación C2PA llegará a la app próximamente, según la compañía.
vía: blog.google
