تطرح Nano Banana 2 جيلًا جديدًا من نماذج توليد وتحرير الصور يعتمد على بنية Gemini 3 Pro. وتحقق النتائج دقة تصل إلى 2K و4K مع تحكّم متقدم في الإضاءة والعمق وتكوين المشهد وتدرّج الألوان. كما تتيح الأداة إدراج نصوص واضحة داخل الصور بشكل دقيق، وهو تطوير طال انتظاره في هذه الفئة من الأنظمة. تعتمد تقنيتها على ربط نتائج البحث لإضفاء معرفة حديثة، ما يمكّن من إضافة بيانات آنية مثل حالة الطقس أو نتائج المباريات في الصور المولّدة.
تطرح Nano Banana 2 عبر منصات متعددة تشمل تطبيق Gemini وإعلانات جوجل وGoogle Workspace، إضافة إلى واجهة برمجة تطبيقات مخصّصة للشركات. وتضيف الشركة علامة SynthID الرقمية للإشارة إلى أن الصورة مولّدة بالذكاء الاصطناعي، وهو إجراء يهدف إلى إضفاء الشفافية على المحتوى. كما تتيح هذه المنظومة إمكانية الدمج مع بيئات العمل المؤسسية وتوفير تجربة إنتاجية موحّدة للمستخدمين.
ما الفرق بين Nano Banana 2 و Nano Banana 1؟
يُعلن Nano Banana 2 عن انتقال واضح إلى مستوى احترافي، وهو ظاهر في دعمه للدقة حتى 4K وتحكّمه الكامل في الإضاءة والعمق وتكوين المشهد. كما يحسّن معالجة النص داخل الصور لتكون الطباعة دقيقة ومتناسقة وبجودة مناسبة للاستخدام المهني. وتتيح أداة الإصدار الجديد استخدام عدة صور كمرجع حتى 14 صورة مختلفة للتحكم في الأسلوب البصري، وهو ما يفيد العلامات التجارية والمصممين.
بالمقارنة مع Nano Banana 1، كانت النسخة الأولى أداة ممتعة وتعبيرية، بينما 2(Pro) تمثل انتقالًا إلى مستوى احترافي مع إمكانات إنتاجية أعلى. يتيح التحديث الجديد تجميع عدة صور مرجعية وتوثيق الأسلوب عبر حتى 14 صورة لتحقيق نتائج موحدة مع العلامات التجارية والمصممين. وبالتالي يصبح Nano Banana 2 مزيجًا من الإبداع والتجهيزات المهنية مقارنةً بالنسخة الأصلية.
المخاطر والخصوصية
رغم إمكاناتها الكبيرة، يثير إنشاء صور واقعية مخاطر تتعلق بالمحتوى المضلل وانتحال الهوية وإساءة استخدام العلامات التجارية. كما يطرح استخدام الصور والأوامر النصية التي يرفعها المستخدم أسئلة حول الخصوصية وما إذا كانت البيانات ستُستخدم في تدريب الأنظمة ما لم يُفعل خيار الانسحاب. وتبقى مسألة الملكية والحقوق الصناعية في المحتوى الناتج بحاجة إلى توضيح من مقدّمي الأداة وتوافق المستخدمين.
على الرغم من اعتماد SynthID كعلامة مميزة، تظل المسؤولية القانونية للحقوق وحقوق الاستخدام وتوثيق الملكية قضايا مطروحة أمام الشركات والمؤسسات. كما قد ينتج النموذج معلومات غير دقيقة أو يعكس تحيزات ناجمة عن بياناته التدريبية، ما يستلزم وجود سياسات وضوابط استخدام واضحة. يجب أن يترافق الإصدار مع آليات شفافة لإدارة البيانات وتوفير خيارات تحكم للمستخدمين في الانسحاب من التدريب إذا رغبوا بذلك.
