nanoplátano pro, Incluso llamado Gemini 3 Pro Image, es el nuevo maniquí de engendramiento y tiraje de imágenes de Google DeepMind integrado en Gemini 3 Pro. Se posiciona como un sistema de última engendramiento para la creación y tiraje de imágenes que debe respetar la estructura, el conocimiento del mundo y la disposición del texto, no solo el estilo. Nano Plátano Pro sigue a Nano Plátano, que se basó en Gemini 2.5 Flash Image y se centró en la tiraje de imágenes rápida e informal, como la restauración de fotografías y la engendramiento de figuras.
De la imagen Flash Gemini 2.5 a la imagen Gemini 3 Pro
El maniquí preparatorio Nano Plátano tenía como objetivo ediciones creativas rápidas para creadores ocasionales. Ayudó a restaurar fotos antiguas y a construir minifiguras 3D estilizadas con un simple mensaje. Nano Plátano Pro mantiene ese flujo de tiraje pero se ejecuta sobre Gemini 3 Pro, lo que aporta un razonamiento más sólido y conocimiento del mundo existente a la pila de imágenes.
El maniquí puede convertir prototipos, tablas de datos y notas escritas a mano en diagramas e infografías que reflejen la información subyacente, en sitio de producir sólo arte artístico.
Razonamiento guiado, imágenes basadas en la búsqueda
Un punto central del diseño de Nano Plátano Pro es la engendramiento guiada por razonamiento. Con Gemini 3 Pro, el maniquí puede consumir texto, contenido estructurado y referencias y luego planificar la imagen como explicación de ese contenido. Nano Plátano Pro asimismo puede conectarse a la Búsqueda de Google, utilizando el índice de búsqueda como fuente de conocimiento en tiempo existente.
Texto claro y diseños multilingües
El texto adentro de las imágenes es un modo de descompostura de larga data para muchos generadores basados en difusión. Nano Plátano Pro aborda esto explícitamente. Google afirma que es el mejor maniquí de la comunidad Gemini para producir imágenes con texto comprensible y correctamente representado, tanto para eslóganes cortos como para párrafos completos.
El razonamiento multilingüe de Gemini 3 Pro fluye cerca de el maniquí de imagen. Nano Plátano Pro puede representar texto en varios idiomas y asimismo traducir texto que ya aparece en productos o carteles. La documentación muestra latas de bebidas donde el texto del inglés se traduce al coreano mientras que el diseño visual y la disposición permanecen sin cambios.
Control de nivel de estudio, consistencia y ampliación
Nano Plátano Pro expone un conjunto de controles destinados a flujos de trabajo de diseño y producción en sitio de indicaciones artísticas de una sola toma. En cuanto a la composición, el maniquí puede utilizar hasta 14 imágenes de entrada y prolongar la coherencia y el parecido de hasta 5 personas en un flujo de trabajo. Esto admite tareas como combinar fotografías de remisión en una única editorial de moda, cambiar bocetos en fotografías de productos o prolongar el mismo reparto en varias escenas.
La sección de control de estudio de la página del maniquí enumera varias familias de controles. Los usuarios pueden variar el ángulo de la cámara y el tipo de toma, incluidas tomas panorámicas, panorámicas y primeros planos, mientras controlan la profundidad de campo y enfocan sujetos específicos en la imagen. El color y la iluminación se pueden ajustar, por ejemplo cambiando el día a la tinieblas, reemplazando la iluminación volumétrica con bokeh o aplicando un musculoso emoción claroscuro sin perder la identidad del sujeto.
Nano Plátano Pro admite la ampliación explícita. El blog oficial de Google afirma que puede difundir imágenes nítidas con una resolución de 1k, 2k o 4k y proporciona ejemplos de operaciones de teleobjetivo progresivo que mantienen los detalles y la composición. La relación de aspecto asimismo es programable. Las indicaciones pueden convertir entre proporciones como 1:1, 4:3, 16:9 y formatos cinematográficos mientras mantienen al personaje principal bloqueado en su sitio y ajustan solo el fondo.
Conclusiones esencia
- Nano Plátano Pro es Gemini 3 Pro Image, un maniquí mejorado de engendramiento y tiraje de imágenes que sucede a Nano Plátano, que se basó en Gemini 2.5 Flash Image y está optimizado para una anciano calidad y control.
- El maniquí integra el razonamiento de Gemini 3 Pro y la almohadilla de búsqueda de Google para que pueda convertir contenido fáctico, documentos y datos en tiempo existente en infografías, recetas, diagramas de procesos y otras imágenes con mucha información.
- Proporciona una sólida representación de texto y soporte multilingüe, produciendo tipografía comprensible en imágenes y permitiendo la traducción o sitio del texto existente en la imagen preservando al mismo tiempo la disposición y el diseño.
- Nano Plátano Pro admite hasta 14 imágenes de entrada y mantiene el parecido para hasta 5 personas, con controles estilo estudio para el ángulo de la cámara, profundidad de campo, iluminación, relaciones de aspecto y escalado a resoluciones de 1k, 2k y 4k.
- El maniquí se está implementando en la aplicación Gemini, Modo AI en Búsqueda, NotebookLM, Google Ads, aplicaciones Workspace, API Gemini, Google AI Studio, Vertex AI, Antigravity y Flow, con todas las horizontes con marcas de agua usando SynthID más marcas de agua visibles específicas de cada nivel.
Nano Plátano Pro posiciona a Gemini 3 Pro Image como un sistema de imágenes orientado a la producción que vincula el razonamiento de Gemini 3 Pro, la almohadilla de búsqueda de Google y controles estructurados para diseño, texto y ampliación. Aborda directamente problemas de larga data en la representación de texto, la sitio multilingüe y la coherencia del tema, al tiempo que mantiene SynthID y las marcas de agua visibles como señales de procedencia predeterminadas en todos los niveles y superficies. Este dispersión acerca la pila de imágenes de Google a una primera plataforma visual API integrada para desarrolladores y empresas.
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Michal Sutter es un profesional de la ciencia de datos con una Ingenio en Ciencias de Datos de la Universidad de Padua. Con una almohadilla sólida en disección estadístico, educación forzoso e ingeniería de datos, Michal se destaca en cambiar conjuntos de datos complejos en conocimientos prácticos.