Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash
Start building with Nano Banana 2 Lite and Gemini Omni Flash
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)和 Gemini Omni Flash(gemini-omni-flash-preview)两款模型。
两款模型给出明确的延迟、单价与可用入口,读者可据此判断图像与视频生成流水线的成本变化。
2026年6月30日
|
我们通过 Nano Banana 2 Lite(我们最快、最具成本效益的 Gemini 图像模型)和用于高质量视频生成与对话式编辑的 Gemini Omni Flash,让实验和扩展您的想法变得更加轻松。
Alisa Fortin
Google DeepMind 产品经理
Anish Nangia
Google DeepMind 产品经理
今天,我们通过两项重要发布,让实验、完善和扩展您的想法变得更快、更轻松:
- 隆重推出 Nano Banana 2 Lite:这是 Nano Banana 系列中迄今为止最快、最具成本效益的图像模型,专为高吞吐量、高速度和大规模场景打造。Nano Banana 2 Lite 今日已在 Google AI Studio、Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 中提供。它今日也正在 Google 面向消费者的各个场景中陆续推出,包括搜索中的 AI 模式、Gemini 应用以及许多其他产品。
- 将 Gemini Omni Flash 带给开发者:这是我们用于视频生成和对话式编辑的高质量、高性价比模型,现首次在 Google AI Studio、Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 中提供。Omni Flash 也可在 Gemini 应用和 Google Flow 中使用。
用生成式媒体进行构建,往往关乎创意迭代。借助这两个模型,开发者可以打造全面的端到端多媒体体验,将快速图像生成与视频创作和编辑连接起来。无论您的工作流需要生成数千张图像,还是编辑多轮视频序列,现在您都有两个新模型可以更快地构建、无缝迭代,并将您的创意愿景变为现实。
Nano Banana 2 Lite:我们最快、最具成本效益的 Gemini 图像模型
观看使用简单提示词,对 Nano Banana 2 Lite 和 Nano Banana 2 的图像生成速度与质量进行的并排对比。
Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)专为快速构思和高速度开发者流水线而设计,在这些场景中,速度和成本是主要限制因素。对于目前正在使用我们第一版 Nano Banana(gemini-2.5-flash-image)的开发者,这是我们推荐的替代方案,您现在就可以替换它,在关键性能维度上立即获益。
Nano Banana 2 和 2 Lite 与竞品 AI 图像模型的性能基准对比,评估生成/编辑质量(Elo 分数)、处理延迟和每张 1K 分辨率图像成本之间的权衡。
Nano Banana 2 Lite 在以下方面表现出色:
- 延迟:4 秒内即可输出文本到图像结果。这使其非常适合交互式原型制作和快速视觉起草。
- 成本效益(每张 1K 图像 $0.034):对于专注于起草、构思、管理运营预算或低带宽使用的开发者来说,这是一个高性价比的选择。
尽管优先考虑速度,Nano Banana 2 Lite 仍保留了可靠的提示词遵循能力、强大的角色一致性和清晰的图像内文字渲染。
了解 Nano Banana 系列
- Nano Banana 2 Lite(Gemini 3.1 Flash Lite Image):为速度而打造。针对近乎实时、大批量且超低延迟至关重要的流程进行了优化。
- Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image):通用主力。以更低延迟提供高质量,在性能与成本之间实现最佳平衡。
- Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image):针对复杂、专业的使用场景进行了优化。它提供最强大的控制和高级推理能力,适用于准确性比速度更重要的任务。
- Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image):我们的旧版模型。我们建议升级到 Nano Banana 2 Lite,以获得更好的质量、更快的速度和更低的成本。
如需查看模型功能的完整列表以及如何集成,请查阅开发者文档。
除了在开发者平台上发布外,Nano Banana 2 Lite 还将登陆 Google 的消费级产品,包括搜索中的 AI 模式、Gemini 应用、NotebookLM、Google Photos、Stitch、Google Flow 和 Google Ads。
使用 Gemini Omni Flash 体验高质量、高性价比的视频编辑和生成
观看某人使用 Gemini Omni 表演四个数字魔术,比如从手机中拉出 3D 气球文字,并将屏幕中的水倒入玻璃杯中。角落里有一个小的“原始”视频,展示了在添加 Omni 生成的特效之前她实际是如何拍摄这些魔术的。
在 Google I/O 上,我们推出了 Gemini Omni Flash,这款模型将 Gemini 的多模态推理与视频生成和编辑相结合。今天,Gemini Omni Flash (gemini-omni-flash-preview) 正通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者推出,原生支持从文本、图像和视频输入组合中进行高质量视频生成和对话式编辑。该模型的定价极具竞争力,为每秒钟视频输出 $0.10,与 Veo 3.1 Fast 相同。
Omni Flash 的优势在于:
- 对话式视频编辑:使用自然语言优化和编辑视频。
- 多模态引用:结合图像、文本和视频等输入,以保持对场景的控制和一致性。
- 现实世界知识:Omni 利用 Gemini 的知识,如历史、生物学和叙事逻辑,来构建引人入胜的视频。
- 文本与动作同步:通过简单的提示,将文本和图形直接与视频动作相连接。
如需全面的基准测试信息,请访问 Google DeepMind 的 Gemini Omni 网页。
局限性:
- Omni 目前提供 10 秒视频生成,更长时长即将推出。
- 该模型的 Gemini API 目前尚不支持上传音频参考和场景扩展。
- API schema 接受时长不超过 3 秒的视频参考,但模型目前无法正确处理这些参考。
- 在切换场景或平移运动时,角色一致性存在一些局限性,但我们正在努力改进。
Gemini Omni 从今天起在 Google AI Studio 和 Gemini API 中提供公开预览。如需查看模型功能的完整列表以及区域特定限制,请查阅开发者文档。
立即使用这两款模型进行构建
真正的魔力在于将这些模型串联起来使用。使用 Nano Banana 2 Lite 作为高速图像生成模型,然后将该图像作为参考传递给 Gemini Omni Flash,将其动画化为高质量视频。此外,通过使用 Interactions API 实现这些多轮体验,你可以保持会话历史和上下文,让用户最多可以叠加三次连续编辑。
为了帮助你快速上手,我们创建了一些可混编的演示应用,让你体验如何将 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 配对到同一个工作流中。
Anywhere 是一款演示应用,旨在展示这两款模型的强大能力。自拍或上传一张照片,应用便会利用 Nano Banana 2 Lite 瞬间将你传送到数十个标志性地点。然后,点击某张图片时,会使用 Omni Flash 将生成的图像转变为该地点的动画短片。
Space Lift 是一款由 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni 驱动的室内设计演示应用,让你通过上传照片即时重新构想任何房间。该应用会自动生成各种设计美学风格的完整方案。一旦找到你心仪的风格,点击视频按钮,即可观看 Omni 以电影级展示让设计栩栩如生,让你在将新空间变为现实之前,先在动态中体验它。
Omni product studio 是一款演示应用,可将 Nano Banana 2 Lite 创建的静态图像转换为由 Gemini Omni 制作的电影级电商视频。该演示展示了如何通过图生视频输出的快速交互,融合多模态输入来构建互动媒体。
以安全与透明为基石构建
Gemini Omni 和 Nano Banana 2 Lite 构建于 Google 的安全基础设施之上,并采用 SynthID 水印技术。你可以通过 Gemini 应用、Chrome 或搜索中的 Gemini 验证 AI 内容。进一步了解我们如何扩展验证工具,帮助你了解内容在整个网络上的创建和编辑方式。
立即开始你的项目
Nano Banana 2 Lite 资源:
- 前往 Google AI Studio,在实验场中试用该模型。
- 深入了解我们的 Gemini API 文档。
- 查看我们的 Nano Banana 提示指南,其中包含最佳实践和示例提示。
Gemini Omni Flash 资源:
- 前往 Google AI Studio,在实验场中试用该模型。
- 深入了解我们的 Gemini API 文档。
- 查看我们的 Gemini Omni Flash 提示指南,其中包含最佳实践和示例提示。
来源:Google DeepMind · deepmind.google