Обновление Google AI: генератор NanoBanana 2 Lite, OmniFlash и интеграция с NotebookLM

Обновление Google AI: генератор NanoBanana 2 Lite, OmniFlash и интеграция с NotebookLM

Корпорация Google представила крупный пакет обновлений своей мультимедийной экосистемы искусственного интеллекта. В него вошли сверхбыстрый генератор изображений NanoBanana 2 Lite, специализированная модель генерации и редактирования видео Gemini OmniFlash, а также новые функции персонализации для основного чат-бота Gemini и интерактивные инструменты обучения в сервисе NotebookLM. Эти обновления связывают создание медиаконтента различного формата и глубокую аналитическую работу с источниками в единую бесшовную среду.

Сверхбыстрый генератор NanoBanana 2 Lite

Модель NanoBanana 2 Lite (официальное техническое название в консоли разработчика — Gemini 3.1 Flash-Lite Image) представляет собой самое быстрое и экономически эффективное решение в семействе генераторов изображений от Google.

Основные характеристики модели:

• Скорость генерации: Создание полноценного изображения занимает менее 4 секунд.
• Качество и возможности: Поддержка разрешения до 1K (1024x1024 пикселей), произвольных соотношений сторон (aspect ratios) и высокая точность рендеринга текста на картинках.
• Сохранение лиц (Character Consistency): Модель отлично удерживает внешность персонажа на серии различных изображений.
• Встроенные водяные знаки SynthID: Каждое сгенерированное изображение незаметно помечается цифровым водяным знаком от Google DeepMind для защиты авторских прав и борьбы с дипфейками.

В связи с этим выпуском предыдущие версии моделей NanoBanana переводятся в категорию устаревших (Legacy) и в скором времени будут отключены в API. Семейство генераторов Google теперь представлено тремя основными моделями: флагманской Pro (максимальное качество деталей), сбалансированной Banana 2 и быстрой Lite (скорость и экономия).

Видеогенератор Gemini OmniFlash

Второе крупное событие — запуск в публичный превью модели Gemini OmniFlash, предназначенной для генерации видео по текстовому описанию (text-to-video) или на основе загруженного изображения (image-to-video).

Модель поддерживает функцию разговорного редактирования (Conversational Video Editing) с помощью голосовых команд. Это позволяет пользователю на лету вносить правки в сгенерированный клип (например, просить систему изменить освещение, перекрасить объект, заменить один товар на другой или применить стилизацию под кинофильм). Официальная стоимость коммерческого использования модели составляет $0.10 за каждую секунду готового видеоролика.

Инструкция по работе с Gemini API для работы с NanoBanana 2 Lite и OmniFlash

Для разработчиков, планирующих внедрение этих моделей в свои проекты, Google обновила API-интерфейс. Ниже представлено практическое руководство по интеграции и последовательному вызову генераторов.

1. Подготовка окружения и авторизация

• Зарегистрируйтесь в консоли Google Cloud Console и получите доступ к Vertex AI или Google AI Studio.
• Сгенерируйте API-ключ. Храните его в секрете (например, запишите в локальный файл конфигурации .env как переменную GEMINI_API_KEY). Не передавайте ключ в открытом коде.
• Установите официальную библиотеку Google GenAI SDK: npm install @google/genai

2. Генерация изображения с помощью NanoBanana 2 Lite

Для создания картинки вызовите модель gemini-3.1-flash-lite-image:

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });

const imageResponse = await ai.models.generateImages({
  model: 'gemini-3.1-flash-lite-image',
  prompt: 'Стильный современный офис, менеджер работает за компьютером, плоский дизайн',
  config: {
    numberOfImages: 1,
    aspectRatio: '16:9',
    outputFormat: 'image/jpeg'
  }
});
// Результат содержит сгенерированное изображение в формате Base64
const imageBase64 = imageResponse.generatedImages[0].imageBytes;

3. Последовательное редактирование через Interactions API

Новый интерфейс Interactions API позволяет вносить до трех последовательных правок в изображение, сохраняя его контекст и структуру:

• Отправьте исходное изображение и промпт с описанием изменений (например, «замени компьютер на ноутбук»).
• API сохранит историю изменений (до 3 шагов), возвращая на каждый шаг обновленную картинку.
• На четвертом шаге сессия сбросится, и для внесения правок потребуется начинать новый цикл.

4. Создание видеоролика (Image-to-Video) с помощью OmniFlash

Для создания анимации на основе картинки передайте полученное изображение в модель gemini-omni-flash:

const videoResponse = await ai.models.generateVideo({
  model: 'gemini-omni-flash',
  prompt: 'Камера медленно приближается к рабочему столу, на экранах видна анимация графиков',
  config: {
    // Передаем изображение как входной контекст для анимации
    inputImage: imageBase64,
    durationSeconds: 5,
    aspectRatio: '16:9'
  }
});
// Успешная генерация вернет ссылку на скачивание готового MP4-файла
const videoUrl = videoResponse.videoUrl;

Перед запуском в продакшн проведите ограниченное тестирование (bounded test) с небольшими бюджетами, чтобы оценить расходы, так как обработка видеороликов тарифицируется посекундно.

Импорт памяти в Gemini и учебные тетради NotebookLM

Помимо технических API, Google обновила пользовательские веб-интерфейсы. В основном чат-боте Gemini появилась функция переноса памяти. Теперь пользователи могут перенести историю своих предпочтений, правил форматирования и личного контекста из других ИИ-инструментов напрямую в Gemini. Это исключает необходимость заново объяснять боту свой стиль работы при смене платформы.

Сервис для работы с документами NotebookLM получил мощный пакет интерактивных инструментов обучения:

• Интерактивные опросники (Quizzes): Сервис автоматически генерирует тесты по загруженным пользователем документам, выявляет пробелы в знаниях и предлагает ссылки на конкретные страницы источников для повторения материала.
• Учебные флеш-карточки (Flashcards): Автоматическое создание карточек с ключевыми терминами и определениями для быстрого запоминания.
• Инфографика: Генерация визуальных схем и конспектов, связывающих сложные концепции из разных документов в единую карту знаний.