Nano Banana 2: Google amplía su generador de imágenes con IA con velocidad extrema y coherencia visual

Google ha bautizado internamente su nuevo modelo de generación de imágenes mediante inteligencia artificial como Nano Banana 2, un apodo que ya en su momento (cuando el primero se hizo viral en agosto de 2025) revelaba algo sobre el sentido del humor de sus ingenieros.

El nombre oficial, sin embargo, es Imagen 4 Fast, y lo que trae no es especialmente gracioso para la competencia: imágenes en aproximadamente 2,7 segundos, a un precio de 0,02 dólares por imagen para desarrolladores, y una integración extensa en los principales productos de Google.

El lanzamiento viene a cerrar una trilogía que la compañía ha construido con bastante claridad estratégica.

Imagen 4, el modelo estándar presentado en mayo de 2025 junto a herramientas como Veo 3 y Lyria 2, se orientaba a la calidad. Imagen 4 Ultra apuntaba a los trabajos más exigentes, con tiempos de generación de entre 5 y 15 segundos y un precio superior.

Imagen 4 Fast viene a ocupar el tercer vértice del triángulo: velocidad y coste reducido, sin sacrificar demasiado en calidad. Un esquema que Google ya conoce bien y que, en otras palabras, significa que hay un modelo para cada bolsillo y cada prisa.

La novedad que cambia el enfoque: imágenes conectadas al mundo real

La característica más relevante de Imagen 4 Fast no es la velocidad en sí, sino lo que hace con ella. Como explica la compañía en un comunicado, el modelo puede apoyarse en información actualizada de la búsqueda web de Google para mejorar la precisión de sus resultados: si se le pide una representación de un lugar, un personaje o un evento específico, el sistema puede consultar fuentes reales en lugar de limitarse a los patrones aprendidos durante su entrenamiento.

Es, en esencia, un generador de imágenes que no vive de espaldas al mundo. Esa misma capacidad le permite generar infografías, transformar apuntes en diagramas o producir visualizaciones de datos con mayor rigor contextual.

A eso se suma una mejora sustancial en la generación de texto dentro de las imágenes -uno de los puntos débiles históricos de estos sistemas, donde hasta hace poco las letras se deformaban- y la posibilidad de traducir y adaptar ese texto a distintos idiomas sin alterar el diseño visual.

Para quienes trabajan con secuencias: coherencia de personajes y objetos

El modelo incorpora lo que Google llama consistencia de sujeto: la capacidad de mantener el parecido de hasta cinco personajes y la fidelidad visual de hasta 14 objetos a lo largo de un mismo flujo de trabajo.

Para ilustradores, diseñadores de storyboards o creadores de contenido en redes sociales, eso resuelve un problema cotidiano: hasta ahora, pedir al sistema que generara varias imágenes de un mismo personaje era garantía casi segura de que algo mutaría por el camino -los ojos, el pelo, el gesto-, como si el modelo tuviera dificultades con la continuidad narrativa. Imagen 4 Fast aspira a corregir eso.

En cuanto a resolución, el sistema trabaja desde 512 píxeles hasta 4K, con control sobre la relación de aspecto, lo que lo hace apto tanto para contenido en formato vertical de redes sociales como para materiales de mayor exigencia gráfica.

Dónde lo encontrarán los usuarios

La integración del nuevo modelo alcanza a varios productos de Google de forma inmediata. En la aplicación Gemini reemplazará al anterior modelo Pro como opción predeterminada para los planes Rápido, Pensamiento y Pro, aunque los suscriptores de los planes AI Pro y Ultra conservarán acceso al modelo Pro para tareas especializadas.

El modelo también llega a la Búsqueda de Google -en el Modo IA y en Lens-, a Google AI Studio y a la API de Gemini para desarrolladores, a Google Cloud a través de Vertex AI, y a Flow, la herramienta creativa de Google, donde además estará disponible sin coste en créditos para todos sus usuarios.

La marca de agua invisible, cada vez más usada

El lanzamiento incorpora una actualización en las herramientas de trazabilidad. Google combina SynthID -su tecnología de marca de agua invisible integrada en cada imagen generada- con las credenciales de contenido del estándar C2PA, un protocolo que permite a otras aplicaciones verificar si una imagen ha sido creada o modificada con inteligencia artificial.

Desde noviembre, esa función de verificación en la aplicación Gemini ha sido utilizada más de veinte millones de veces en varios idiomas, según datos de la propia compañía.

Una cifra que, según se mire, puede interpretarse como un signo de concienciación creciente o, más sencillamente, como un indicador de la magnitud del problema que la propia tecnología ha contribuido a crear.