Google Nano Banana 2.1: що нового в AI-генерації зображень

Google випустила Nano Banana 2.1 — оновлену AI-модель для генерації та редагування зображень. Вона отримала точніше відтворення тексту, покращену роботу з кількома персонажами й об’єктами, підтримку до 14 референсів та інтеграцію з пошуком Google. При цьому модель зберегла швидкість сімейства Flash і можливість створювати зображення у 4K.

Оновлення вийшло 6 жовтня 2026 року. Для дизайнерів, маркетологів і команд, які регулярно створюють рекламні креативи, найбільше значення мають не лише покращення якості, а й точніше збереження деталей під час послідовного редагування.

Key Takeaways

• Nano Banana 2.1 підтримує генерацію зображень у 1K, 2K і 4K. Стандартна роздільна здатність в API — 1K.
• Модель приймає до 14 референсних зображень, зокрема для збереження вигляду до чотирьох персонажів і десяти об’єктів.
• Google покращила точність написів, інфографіки та послідовного редагування.
• У панорамних форматах 1:4, 4:1, 1:8 та 8:1 виправлено артефакти повторення фрагментів у 2K і 4K.
• Доступні пошук через Google Web та Image Search і три рівні Thinking: minimal, medium та high.
• Модель доступна через Gemini API та Google AI Studio, а в застосунку Gemini доступ до Nano Banana 2.1 передбачений для користувачів відповідних платних планів.

Що змінилося порівняно з Nano Banana 2

Попередню Nano Banana 2, відому розробникам як Gemini 3.1 Flash Image, Google представила в лютому 2026 року. Вона вже підтримувала складні інструкції, кілька референсів, високі роздільні здатності та роботу з текстом усередині зображень.

Тому Nano Banana 2.1 — не повністю новий набір інструментів, а вдосконалення наявних можливостей. Google зосередилася на якості результатів, дотриманні промптів і стабільності зображень під час редагування.

Згідно з офіційною карткою моделі Google DeepMind, Nano Banana 2.1 отримала кращі результати за попередницю у внутрішніх порівняльних оцінюваннях генерації, редагування, збереження персонажів і роботи з кількома референсами.

14 референсів і стабільніші персонажі: що це дає

Одна з найкорисніших можливостей Nano Banana 2.1 — робота з набором до 14 вхідних зображень. Google заявляє про підтримку до чотирьох персонажів зі збереженням їхнього вигляду та до десяти об’єктів із високою точністю відтворення.

Це важливо для задач, де потрібно не просто створити окрему ілюстрацію, а побудувати серію взаємопов’язаних візуалів.

Наприклад, команда може надати фотографії продукту, персонажа й додаткових предметів, після чого генерувати сцени з різним освітленням, фоном і композицією. Мета — зберегти впізнавані характеристики вихідних об’єктів, змінюючи рекламний сюжет.

Google також покращила узгодженість результатів під час багатокрокового редагування. Це потенційно зменшує кількість повторних генерацій, коли після чергової зміни фону або пози персонаж починає виглядати інакше.

Водночас підтримка 14 референсів не гарантує ідеального перенесення кожної деталі. У документації Google DeepMind серед обмежень залишаються помилки просторового розташування та випадки, коли модель надмірно зберігає позу з оригінального зображення.

Текст, інфографіка та 4K: покращення для рекламних макетів

Google заявляє про точніше відтворення написів і складних композицій. Це стосується не лише окремих слів, а й розміщення текстових блоків, підписів та інших елементів інфографіки.

У тестах, опублікованих Google DeepMind, показник фактичної точності інфографіки зріс із 0,179 у Nano Banana 2 до 0,521 у Nano Banana 2.1 з увімкненим Thinking. Це результати оцінювання Google, а не незалежне підтвердження безпомилкової генерації.

Для маркетингу покращення може бути корисним під час створення банерів із заголовками, продуктових карток, презентаційних графіків та локалізованих рекламних матеріалів.

Підтримка 4K збереглася. Модель працює з 1K, 2K і 4K, тому можна використовувати нижчу роздільну здатність для швидких ітерацій, а вищу — для фінальних матеріалів.

Окремо Google виправила характерні артефакти повторення частин зображення у широких і вузьких форматах 4:1, 1:4, 8:1 та 1:8 на 2K і 4K. Це актуально для панорамних банерів, нестандартних рекламних площин і широкоформатних композицій.

Google Search і Thinking: більше контролю над генерацією

Nano Banana 2.1 підтримує grounding через Google Web Search та Google Image Search. Модель може використовувати результати пошуку для отримання актуального контексту й візуальних орієнтирів, а не покладатися виключно на знання, отримані під час навчання.

Це може допомогти у створенні ілюстрацій, пов’язаних із реальними місцями, актуальними подіями або конкретними візуальними об’єктами. Однак використання пошуку не скасовує необхідності перевіряти факти, а доступність знайдених зображень не означає автоматичного дозволу на їхнє комерційне використання.

Ще одна можливість — налаштування рівня Thinking. Розробники можуть вибирати minimal, medium або high. За замовчуванням використовується medium.

Вищий рівень Thinking призначений для складніших завдань, де потрібно узгодити багато вимог до сцени, композиції та деталей. Для простих зображень може бути достатньо мінімального рівня. Конкретний баланс між якістю, затримкою та витратами варто перевіряти на власних сценаріях.

Що Nano Banana 2.1 змінює для рекламних креативів

Для performance-маркетингу головний потенціал оновлення — створення кількох варіантів однієї рекламної концепції без постійного відтворення вихідних елементів.

Наприклад, під час тестування реклами в Meta Ads або Google Ads можна підготувати серію зображень зі спільним продуктом і персонажем, змінюючи контекст використання, емоцію, фон або рекламне повідомлення.

Для UGC-стилістики це відкриває можливість швидше експериментувати зі сценами. Але AI-згенерований персонаж не стає справжнім користувачем продукту, тому рекламодавцям потрібно уникати оманливих відгуків і перевіряти відповідність креативів правилам платформ.

Практичний сценарій для команди — сформувати набір затверджених референсів, створити базову сцену, а потім генерувати варіанти для різних форматів і аудиторій. Перед запуском необхідно перевірити текст, логотипи, характеристики продукту та візуальну відповідність бренду.

Google також розвиває окремі інструменти для роботи з AI-візуалами. Раніше UAGEEK розповідав про Google Pics — AI-інструмент для створення та редагування графіки в Google Workspace. Nano Banana 2.1 продовжує розвиток модельної частини цієї екосистеми, хоча доступність конкретної версії моделі в кожному продукті потрібно перевіряти окремо.

Де доступна Nano Banana 2.1

Для розробників Google опублікувала стабільний ідентифікатор моделі gemini-nano-banana-2.1. Її можна використовувати через Gemini API та Google AI Studio.

У картці Google DeepMind також зазначено поширення моделі через Gemini, Google Search AI Mode, Google Ads, Google Flow і Google Stitch. Наявність моделі в екосистемі не означає однакового набору функцій або лімітів у кожному сервісі.

На офіційній сторінці Gemini Google вказує Nano Banana 2 як безкоштовний варіант, а доступ до Nano Banana 2.1 — як перевагу відповідних платних планів Google AI. Для розробників умови використання та оплата визначаються окремо.

Чи варто переходити на Nano Banana 2.1

Якщо генератор використовується переважно для окремих простих ілюстрацій, перехід може не змінити робочий процес принципово. Натомість командам, які регулярно редагують готові зображення, працюють із персонажами, продуктовими фотографіями та складними рекламними макетами, є сенс протестувати нову версію.

Найкращий спосіб оцінити оновлення — порівняти обидві моделі на однакових промптах і референсах. Варто вимірювати не лише суб’єктивну якість, а й кількість повторних генерацій, час до фінального результату, стабільність об’єктів і вартість готового креативу.

Nano Banana 2.1 не усуває всі обмеження AI-графіки, але робить складніші сценарії генерації та редагування перспективнішими для практичного використання.

Не пропустіть важливі новини – підписуйтесь на ҐікNews!

Джерела для перевірки

Джерела для перевірки

Google AI for Developers — Nano Banana 2.1. Офіційні характеристики моделі, підтримка 14 референсів, роздільних здатностей, пошуку та рівнів Thinking.
Технічна документація Nano Banana 2.1

Google DeepMind — Model Card. Дата випуску, результати оцінювань, відомі обмеження та канали поширення моделі.
Офіційна картка моделі

Google AI for Developers — Image Generation. Робота з референсами, генерацією, пошуковим контекстом та налаштуваннями зображень.
Посібник із генерації зображень

Google — Nano Banana 2. Анонс попередньої моделі від 26 лютого 2026 року та її початкові можливості.
Офіційний анонс Nano Banana 2

Google Gemini — Image Generation. Інформація про доступність Nano Banana 2.1 у застосунку Gemini та відмінності тарифів.
Офіційна сторінка генерації зображень Gemini