Lzejszy model obrazowy Google do generowania z niskim opoznieniem, lokalnych edycji, laczenia wielu obrazow i ciaglej iteracji wizualnej przy konceptach, wariantach postaci i szybkich eksperymentach.
Gotowy do tworzenia obrazów
Wygeneruj w tym obszarze roboczym, a najnowszy wynik pojawi się tutaj wraz z treścią pomocniczą poniżej.
Nano Banana to model Gemini 2.5 Flash Image od Google. Google pozycjonuje go jako szybką i wydajną natywną warstwę generowania oraz edycji obrazu w rodzinie Gemini, przeznaczoną do tworzenia o niskiej latencji, konwersacyjnego refinementu i lżejszych workflow multimodalnych. Oficjalne materiały podkreślają natywne rozumienie tekstu i obrazu, celowane lokalne zmiany, iteracyjny refinement obrazu, multi-image composition oraz mocną spójność postaci jak na model speed-first.
Nano Banana preview 1
Google przedstawia Nano Banana jako natywnie multimodalny model obrazu zbudowany pod szybkość i wydajność. To właściwy tier wtedy, gdy szybkie tworzenie i szybka iteracja wizualna liczą się bardziej niż najcięższy zestaw output controls.
Oficjalne docs opisują Nano Banana jako model zdolny do konwersacyjnego generowania i przetwarzania obrazów za pomocą tekstu, obrazów albo obu naraz. To znaczy, że model nie służy tylko do pierwszego promptu, ale też do kolejnego refinementu wizualnego.
Google podkreśla targeted transformations i fine-grained local edits wykonywane językiem naturalnym. Nano Banana ma dodawać, usuwać, podmieniać, recolorować i aktualizować małe fragmenty sceny bez konieczności przebudowy całego obrazu.
Oficjalne materiały mocno podkreślają też multi-image fusion, w której wiele wejść wizualnych można połączyć w jedną scenę albo kierunek stylistyczny. To przydaje się w szybkich eksperymentach compositingowych i referencyjnym budowaniu konceptu.
Google wyraźnie zaznacza zdolność do utrzymania rozpoznawalności subjectu przez kolejne edity i warianty. Jak na model speed-first, czyni to Nano Banana zaskakująco praktycznym dla powracających postaci, produktów i iteracyjnych frame’ów narracyjnych.
Te walkthroughy tworcow pomagaja zrozumiec Nano Banana jako szybki workflow obrazowy z praktyczna spojnoscia i uzytecznymi kontrolami edycji.
Zwiezly poradnik twórcy, pomagajacy zrozumiec, jak rodzina Nano Banana jest uzywana do szybkiego generowania obrazow, zmian kompozycji i edycji zorientowanej na produkcje.
Film oparty na przykladach, pomocny do zrozumienia, dlaczego twórcy uzywaja Nano Banana do szybkich iteracji, lokalnych edycji i pracy na obrazach prowadzonych referencjami.
Pomaga zrozumiec, gdzie Nano Banana znajduje sie w obecnym krajobrazie modeli obrazu, gdy licza sie szybkosc, kontrola edycji i spojnosci wizualna.
Te publiczne notatki rollout i przyklady tworcow pomagaja ocenic Nano Banana pod katem spojnosci, kontroli wielu obrazow i praktycznych przypadkow budowy aplikacji.
Opisz subject, scene i visual direction wystarczająco jasno, by szybko dostać użyteczny pierwszy frame. Nano Banana działa najlepiej wtedy, gdy pierwszy przebieg ma ustawić kierunek, a nie od razu domknąć finalny master.
W obecnym workbenchu Epochal Nano Banana utrzymuje celowo lekki zestaw kontroli: image count, aspect ratio i output format. To pomaga pozostać w szybkim loopie iteracji zamiast zbyt wcześnie wszystko przespecyfikować.
Wykonaj pierwszy przebieg, porównaj warianty i dopracuj prompt na podstawie różnic. Nano Banana jest najsilniejszy wtedy, gdy traktujesz go jak szybką rozmowę wizualną, a nie jednorazowy final render.
Gdy prompt znalazł właściwy kierunek frame’u, użyj powiązanego workflow editingowego do refinementu source-led. To praktyczny punkt przekazania między Nano Banana jako szybkim generatorem a Nano Banana jako szerszym natywnym systemem obrazu.
Nano Banana jest najmocniejszy, gdy zadanie wymaga szybkiej natywnej generacji obrazu, lekkich controls i modelu, który potrafi naturalnie poruszać się między prompt creation a image-led refinement. Chodzi tu mniej o głęboką specyfikację outputu, a bardziej o szybką i sprawną iterację wizualną.
Użyj Nano Banana, gdy potrzebujesz szybko zamienić krótki prompt w pierwszą użyteczną grafikę, szczególnie we wczesnych rundach, gdzie momentum liczy się bardziej niż ciężkie controls.
Model dobrze nadaje się do testowania wyglądu postaci, zmian ubioru, ekspresji i wariantów sceny przy zachowaniu rozpoznawalności tego samego subjectu między iteracjami.
Nano Banana jest użyteczny wtedy, gdy prawdziwą pracą jest dostrojenie jednego objectu, koloru, elementu albo regionu, a nie przebudowa całego obrazu od zera.
Użyj go wtedy, gdy wiele source images trzeba połączyć w scenę sterowaną promptem, setup produktowy albo wczesny test art direction.
Każde pokolenie z Nano Banana zużywa kredyty w Epochal.
Zwykle jest to krótki cykl generacji obrazu, zależny od kolejki, złożoności obrazu oraz liczby żądanych wyjść.
Używaj aktywnego kosztu workflow jako aktualnego odniesienia kredytowego dla Nano Banana. W obecnej implementacji całkowity czas zależy bardziej od stanu kolejki i złożoności sceny niż od ciężkiego stosu parametrów.
W obecnym workbenchu Epochal Nano Banana utrzymuje controls tworzenia w sposób celowo lekki: image count, aspect ratio i output format. Jeśli potrzebujesz cięższych controls referencyjnych, rozdzielczości albo search-grounded, lepiej pasują Nano Banana Pro lub Nano Banana 2.
Zacznij od bezpłatnych kredytów, przetestuj tekst na wideo i obraz na wideo na podstawie prawdziwych pomysłów, a następnie uaktualnij, jeśli potrzebujesz większej liczby prywatnych generacji, więcej iteracji i więcej miejsca na powtarzające się prace produkcyjne. Plany zaprojektowano tak, aby umożliwić najpierw sprawdzenie przepływu pracy i rozwinięcie ich dopiero wtedy, gdy wyniki okażą się przydatne.
Do lżejszych, powtarzalnych kreacji.
Dopasuj poziom do miesięcznego wolumenu produkcji.
3,000 kredytów/miesiąc
Do 12,000 obrazów
Do 996 filmów
Większa miesięczna wydajność
Bez znaku wodnego
Generowanie prywatne
Większa prędkość
Przepływy pracy dla obrazów i wideo
Wypróbuj podstawowy przepływ przed aktualizacją.
0,2% zakupów wsparło Stripe ClimateCzytaj dalej najnowsze posty na temat możliwości modeli, wskazówek dotyczących przepływu pracy i praktyk twórczych.
HappyHorse 1.0 wspiera text-to-video i image-to-video dla szkiców kreatywnych, animacji pierwszej klatki i krótkich ujęć. Praktyczny przewodnik po promptach i ustawieniach.
Praktyczny przewodnik po najlepszych narzędziach sztucznej inteligencji do przetwarzania obrazu na wideo w 2026 r., porównujący Kling 3.0, Veo 3.1, Seedance 2.0, Wan 2.7 i Grok Imagine Video pod kątem zachowania klatek, jakości ruchu, szybkości i dopasowania przepływu pracy.
Praktyczne porównanie najlepszych generatorów wideo AI dostępnych w 2026 roku – jakość wyjściowa, generowanie dźwięku, kontrola promptów, szybkość i który model pasuje do każdego workflow.