O Google Lançou o Nano Banana 2, e isso Muda Bastante as Coisas para quem usa a Inteligência Artificial no Dia a Dia.
Quem acompanha o universo da Inteligência Artificial (IA) sabe que o ritmo das novidades é quase vertiginoso. Em menos de dois anos, o Google saltou de modelos experimentais para ferramentas de geração de imagens que rivalizam com as melhores opções do mercado. E agora a empresa deu mais um passo relevante com o lançamento do Nano Banana 2, identificado tecnicamente como Gemini 3.1 Flash Image.
A novidade não é apenas uma atualização incremental. Ela representa uma mudança de postura clara: o Google está colocando nas mãos de todos os usuários, incluindo os do plano gratuito, recursos que antes eram restritos aos assinantes dos pacotes pagos. Se você usa o Gemini no dia a dia, provavelmente já notou a diferença.
O lançamento ocorreu oficialmente em 26 de fevereiro e foi confirmado pelo blog oficial do Google. O novo modelo combina o conhecimento avançado do mundo real, a qualidade e o raciocínio do Nano Banana Pro com a velocidade da linha Flash do Gemini do Google, algo que até então não existia em um único produto acessível ao público geral.
Mas antes de entrar nos detalhes técnicos, vale entender o que esse lançamento significa na prática para você.
O que é o Nano Banana 2 e por que o Nome é tão Diferente
Antes de mergulhar nas funcionalidades, uma explicação rápida sobre a nomenclatura ajuda a evitar confusão. O Google utiliza internamente o codinome Nano Banana para identificar seus Modelos de Geração e Edição de Imagens dentro do ecossistema Gemini. O número 2 indica que esta é a segunda geração dessa família.
O Nano Banana 2 sucede o Gemini 2.5 Flash Image (o primeiro Nano Banana), lançado em agosto de 2025, e o Gemini 3 Pro Image (o Nano Banana Pro), apresentado em novembro do mesmo ano.
O nome técnico oficial, Gemini 3.1 Flash Image, segue a lógica de nomenclatura dos modelos Gemini da empresa. O termo Flash, nesse contexto, não tem nada a ver com o plugin ou tecnologia de mesmo nome do passado. Aqui, ele indica que o modelo foi construído sobre a arquitetura Flash do Gemini, otimizada para ser mais rápida e econômica em termos de processamento, sem abrir mão da qualidade na saída.
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Em termos práticos, pense no Flash como o motor de alto desempenho de um carro esportivo que consegue entregar potência sem consumir combustível de forma excessiva. É exatamente isso que o Google promete com esse novo modelo.
O Nano Banana 2 retém algumas das características de alta fidelidade do modelo Pro, mas produz imagens mais rapidamente. Esse equilíbrio é o grande diferencial da versão.
Por que esse Lançamento é Relevante para os Usuários Comuns?
Antes do Nano Banana 2, os usuários do plano gratuito do Gemini tinham acesso a um modelo de geração de imagens mais limitado. Os recursos mais avançados, como a qualidade visual próxima ao fotorrealismo, a consistência de personagens e o seguimento preciso de instruções complexas, estavam disponíveis apenas nos planos pagos.
Com o lançamento, o Nano Banana 2 passou a substituir o Nano Banana Pro como modelo padrão nos modos Fast (Rápido), Thinking (Raciocínio) e Pro do aplicativo Gemini. Isso significa que qualquer pessoa que use o Gemini gratuitamente agora tem acesso a um modelo de geração de imagens mais avançado do que tinha antes, sem pagar nada a mais por isso.
O Nano Banana Pro, por sua vez, não desapareceu. Os assinantes dos planos Google AI Pro e Google AI Ultra podem continuar acessando o Nano Banana Pro para tarefas especializadas, por meio do menu de três pontos dentro do aplicativo.
Ou seja, quem paga pelos planos premium continua com a opção de usar o modelo mais robusto quando precisar de resultados com o máximo de qualidade. E quem usa o plano gratuito passou a ter um upgrade automático, sem precisar fazer nada.
A Família Imagen 4 Completa: Fast, Standard e Ultra
Para entender melhor onde o Nano Banana 2 se encaixa dentro da estratégia do Google, vale conhecer as três variantes do Imagen 4 disponíveis atualmente para desenvolvedores e empresas.
O Imagen 4 Fast tem o custo de US$ 0,02 por imagem gerada, o que equivale a aproximadamente R$ 0,10 com o dólar cotado a R$ 5,13 em 27 de fevereiro de 2026, segundo o Infomoney. O tempo de geração é de cerca de 2,7 segundos. Esse é o modelo ideal para prototipagem rápida, produção em grande volume e iterações criativas, com suporte a resoluções de até 1408 por 768 pixels.
O Imagen 4 Standard custa US$ 0,04 por imagem, cerca de R$ 0,21, e oferece um equilíbrio entre velocidade e qualidade com resoluções de até 2048 por 2048 pixels. É a escolha recomendada para a produção cotidiana que exige qualidade sem o custo dos planos superiores.
O Imagen 4 Ultra, a US$ 0,06 por imagem, aproximadamente R$ 0,31, é o modelo de maior fidelidade visual da família, com tempos de geração entre 5 e 15 segundos. Ele é indicado para campanhas publicitárias, fotografias de produtos e qualquer situação em que a qualidade final seja inegociável.
Uma estratégia muito utilizada por profissionais criativos é começar com o Imagen 4 Fast para explorar conceitos e variações, e migrar para o Imagen 4 Ultra apenas para a produção dos materiais finais. Isso mantém os custos sob controle sem abrir mão da qualidade no resultado entregue ao cliente.
O Nano Banana 2 foi apontado como o modelo número 1 em geração de texto para imagem pelo Arena e pelo ArtificialAnalysis, e ainda assim custa metade do preço do Nano Banana Pro e do GPT Image 1.5, que custam cerca de US$ 133 a US$ 134 por mil imagens geradas, enquanto o Nano Banana 2 sai por US$ 67 por mil imagens.
Onde o Nano Banana 2 Funciona: A Distribuição em 141 Países
O modelo foi disponibilizado no aplicativo Gemini, tanto para dispositivos Android quanto para iOS, como modelo padrão nos modos Flash, Thinking e Pro. No Modo IA da Busca do Google, o Nano Banana 2 está disponível tanto no aplicativo do Google quanto nos navegadores para dispositivos móveis e computadores em 141 países e territórios, em oito idiomas adicionais, segundo o Google.
Para os desenvolvedores, o modelo já está acessível em versão de pré-visualização, ou seja, em fase de testes abertos, por meio da API do Gemini (Interface de Programação de Aplicações, um conjunto de protocolos que permite que sistemas diferentes se comuniquem entre si), do Gemini CLI (Interface de Linha de Comando do Gemini, uma ferramenta para executar comandos via terminal), do Vertex AI (plataforma de Inteligência Artificial do Google voltada para empresas, dentro do Google Cloud), do AI Studio (ambiente de testes e criação de projetos com modelos do Google) e da ferramenta de desenvolvimento Antigravity, lançada junto com o Gemini 3 em novembro de 2025.
O Nano Banana 2 também é o novo modelo padrão de geração de imagens no editor de vídeo Flow, disponível para todos os usuários do Flow sem custo de créditos. E está disponível no Google Ads, onde alimenta as sugestões durante a criação de campanhas publicitárias.
Essa distribuição ampla é intencional. O Google quer que o Nano Banana 2 seja o motor de geração de imagens por trás de uma experiência mais rica e mais rápida em praticamente todas as interações que os usuários já têm com os produtos da empresa.
Velocidade sem Comprometer a Qualidade: Como isso é Possível
O nome Fast não é apenas marketing. O Imagen 4 Fast foi projetado para gerar imagens em aproximadamente 2,7 segundos por imagem, ao mesmo tempo que mantém uma qualidade visual próxima à do modelo mais avançado da família.
Para quem trabalha com criação de conteúdo, marketing digital ou design, essa diferença de velocidade muda completamente o fluxo de trabalho. Antes, era comum esperar de 20 a 30 segundos por imagem ao usar geradores de IA. Com o Nano Banana 2, é possível testar dezenas de variações em poucos minutos, o que acelera muito o processo criativo.
A velocidade vem de uma arquitetura técnica chamada de Transformador de Difusão Latente (do inglês Latent Diffusion Transformer). Sem entrar em detalhes excessivamente técnicos, o que esse tipo de arquitetura faz é processar as imagens em um espaço de dados comprimido e mais compacto antes de gerar o resultado final. Isso reduz o esforço computacional sem comprometer a qualidade visual percebida.
O modelo foi ajustado para reduzir a latência da inferência, que é o nome técnico para o tempo de espera entre o pedido feito pelo usuário e a entrega da imagem como resultado. A Inferência é o processo pelo qual um modelo de IA processa uma solicitação e produz uma resposta.
Quanto mais complexo o modelo, mais tempo esse processo costuma levar. O desafio histórico dos modelos de IA tem sido exatamente esse: quanto mais qualidade, mais lento o processo.
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O Nano Banana 2 entrega uma geração de imagem mais rápida mantendo uma saída de alta fidelidade, com suporte a resoluções de 512 pixels até 4K e possibilidade de trabalhar com múltiplas proporções de tela, melhorias em iluminação, texturas e detalhes.
Isso abre um leque enorme de possibilidades, desde uma imagem simples para uma postagem nas redes sociais até o plano de fundo de uma tela ultrawide em resolução máxima.
Conhecimento do Mundo Real Aplicado à Geração de Imagens
Um dos recursos que mais chamam a atenção no Nano Banana 2 é o uso de informações em tempo real provenientes da Busca do Google para alimentar a geração das imagens. Isso vai muito além da capacidade dos modelos tradicionais.
Modelos convencionais de geração de imagem por IA são treinados com dados estáticos, ou seja, um conjunto fixo de imagens e informações coletadas até uma determinada data. Se você pedir a eles para criar algo relacionado a um evento recente ou a uma pessoa que ganhou notoriedade depois do treinamento do modelo, o resultado costuma ser impreciso ou genérico.
O Nano Banana 2 consulta a base de conhecimento atualizada do Gemini, combinada com informações e imagens em tempo real provenientes de pesquisas na web, para gerar representações mais precisas de assuntos específicos. Isso também é útil para criar infográficos, transformar anotações escritas em diagramas técnicos e gerar visualizações de dados complexo, de acordo com o Google DeepMind.
Essa capacidade é especialmente útil para transformar anotações escritas em diagramas técnicos, gerar visualizações de dados complexos e criar materiais informativos que precisam refletir o estado atual de algum assunto, como infográficos sobre temas em evidência.
Renderização de Texto Dentro das Imagens: Um Problema Clássico Resolvido
Sabe quando você pede a um gerador de imagem por IA para incluir uma frase dentro da imagem e o resultado sai com letras embaralhadas, palavras inventadas ou tipografia totalmente distorcida? Esse é um dos problemas mais clássicos e frustrantes dos modelos de geração de imagem.
O Nano Banana 2 traz melhorias na renderização e tradução de texto, permitindo gerar textos legíveis e precisos dentro das imagens, o que o torna muito mais útil para a criação de cartões de apresentação, protótipos de materiais de marketing, convites, banners e qualquer outro formato que misture imagem e tipografia, segundo o Google.
Mas vai além disso. O modelo também é capaz de traduzir e localizar textos dentro de imagens. Localização, nesse contexto, significa adaptar o conteúdo textual para o idioma e o contexto cultural de uma determinada região, não apenas traduzindo as palavras, mas ajustando o tom e o formato para que o conteúdo faça sentido para o público-alvo de cada país.
Para equipes de comunicação que trabalham com materiais em diferentes idiomas, isso representa uma economia real de tempo e de recursos.
Consistência de Personagens e Fidelidade de Objetos: O Fim de um Problema Histórico
Outro ponto de destaque é o que o Google chama de consistência de personagens (do inglês character consistency). Trata-se da capacidade do modelo de manter os mesmos traços físicos de personagens ao longo de cenas diferentes dentro de um mesmo projeto.
O modelo pode manter a consistência visual de até cinco personagens e a fidelidade de até 14 objetos distintos em um único fluxo de trabalho, o que permite requisições mais complexas e melhora as capacidades de narrativa visual.
Para quem trabalha com a criação de histórias em quadrinhos, storyboards (sequência de imagens que representa, cena por cena, o planejamento visual de um vídeo ou animação), narrativas visuais ou materiais de marketing com personagens recorrentes, isso é um avanço considerável.
Historicamente, os modelos de IA tendiam a criar variações sutis nos rostos, roupas ou proporções dos personagens a cada nova geração, o que quebrava a continuidade visual do projeto.
Iluminação, Texturas e Detalhes Visuais Mais Nítidos
Em comparação com o Nano Banana original, o usuário vai notar texturas mais ricas, detalhes mais nítidos e uma iluminação mais vibrante nas imagens geradas.
Isso se reflete em imagens com aparência mais fotorrealista, ou seja, mais próximas de fotografias reais do que de ilustrações geradas por computador. O modelo reduz o que tecnicamente se chama de distância entre velocidade e fidelidade visual, conseguindo manter uma qualidade próxima do nível fotorrealístico mesmo operando na velocidade dos modelos Flash.
Para os criadores de conteúdo, isso significa menos retrabalho. A ideia é que o resultado gerado já na primeira tentativa esteja mais alinhado com o que foi solicitado, capturando as nuances de iluminação e textura especificadas no pedido com muito mais fidelidade do que os modelos anteriores conseguiam entregar.
Resoluções de 512 Pixels até 4K e Múltiplas Proporções de Tela
O controle sobre as dimensões da imagem é outro ponto forte do Nano Banana 2. O modelo suporta uma ampla variedade de proporções e resoluções, desde 512 pixels até imagens em resolução 4K.
Isso significa que você pode gerar desde um ícone compacto para um aplicativo até um fundo de tela de alta definição para uma tela grande, tudo com o mesmo modelo. As proporções disponíveis cobrem os formatos mais comuns do mercado: o formato quadrado (1:1) para postagens em redes sociais como o Instagram, o formato vertical (9:16) para stories e vídeos no TikTok e no Instagram, e o formato horizontal (16:9) para apresentações, banners de sites e miniaturas do YouTube.
Essa versatilidade elimina a necessidade de usar ferramentas externas de redimensionamento para adequar a imagem a cada plataforma, o que simplifica o fluxo de trabalho criativo.
Segurança e Transparência: SynthID e C2PA
Em um momento em que as imagens geradas por IA se multiplicam em redes sociais e plataformas de notícias, a questão da autenticidade e da transparência se tornou central. Como saber se uma imagem foi criada por uma pessoa ou por uma máquina? Como comprovar a origem de um conteúdo visual?
O Google aborda essa questão com uma abordagem dupla de segurança no Nano Banana 2.
A primeira é o SynthID, uma marca d’água digital invisível desenvolvida pelo Google DeepMind. Ela é incorporada diretamente nos pixels da imagem no momento da criação, sem alterar visualmente o resultado. Mesmo que a imagem seja editada, comprimida ou compartilhada em diferentes plataformas, a marca continua presente e detectável pelas ferramentas do Google.
O Google combina as marcas d’água do SynthID com as Credenciais de Conteúdo do C2PA para oferecer aos usuários uma visão mais abrangente e contextual, não apenas de se a IA foi usada, mas de como ela foi usada.
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O C2PA (sigla em inglês para Coalition for Content Provenance and Authenticity, ou Coalizão para a Proveniência e Autenticidade de Conteúdo) é um padrão aberto da indústria apoiado por empresas como Adobe, Microsoft, OpenAI e Meta.
Ele consiste em incorporar metadados assinados digitalmente ao arquivo da imagem, registrando informações sobre a origem e o histórico de modificações do arquivo. Pense nisso como uma espécie de certidão de nascimento digital do conteúdo.
Desde o lançamento da verificação SynthID no aplicativo Gemini, em novembro de 2025, o recurso foi utilizado mais de 20 milhões de vezes, um sinal de que os recursos de proveniência de conteúdo estão se tornando uma expectativa nos sistemas criativos de IA.
Limitações Conhecidas: O que o Modelo Ainda não Faz Perfeitamente
Transparência também significa admitir o que o modelo ainda não domina completamente. E o próprio Google DeepMind listou essas limitações publicamente em sua página oficial.
O modelo ainda pode ter dificuldades com rostos pequenos, soletração precisa e detalhes finos nas imagens. O conhecimento do mundo real é extenso, mas não é infalível. Ao gerar infográficos, anotar diagramas ou representar dados complexos, o modelo pode interpretar mal as informações ou produzir resultados com erros factuais, então a verificação de saídas baseadas em dados é sempre recomendada, conforme informado pelo Google DeepMind.
Recursos avançados como edição mascarada, mudanças de iluminação significativas (como transformar o dia em noite) ou a combinação de múltiplas imagens podem produzir resultados com artefatos visuais ou cenas desconexas. A consistência de personagens funciona muito bem, mas ainda pode falhar em algumas situações específicas, segundo o Google DeepMind.
Esse nível de honestidade por parte do Google é bem-vindo. Saber as limitações do modelo ajuda a calibrar as expectativas e a tomar decisões melhores sobre quando usá-lo e quando buscar alternativas.
Como Começar a Usar o Nano Banana 2 Agora Mesmo
Se você quer experimentar o Nano Banana 2, o caminho mais direto é pelo aplicativo Gemini, disponível para Android e iOS, ou pelo site gemini.google.com. O modelo já é o padrão para todos os usuários gratuitos, então basta abrir o aplicativo, selecionar a opção de gerar imagens e descrever o que você quer ver.
Para quem prefere explorar o modelo de forma mais técnica ou integrá-lo a projetos maiores, o acesso está disponível pelo Google AI Studio e pela API do Gemini para desenvolvedores. O modelo também faz parte das ferramentas de criação do Google Ads, onde já está disponível para alimentar sugestões durante a criação de campanhas publicitárias.
Se você é assinante do Google AI Pro ou Google AI Ultra e quer continuar usando o Nano Banana Pro para projetos que exigem o maior nível de qualidade possível, o acesso ainda está disponível pelo menu de três pontos dentro do aplicativo Gemini.
Um bom ponto de partida é aproveitar os novos templates de estilo de imagem que o Google lançou junto com o Nano Banana 2 dentro do aplicativo Gemini. Esses modelos pré-configurados ajudam usuários iniciantes a obter resultados consistentes logo nas primeiras tentativas, sem precisar dominar a arte de escrever instruções detalhadas para um modelo de IA.
O que Vem por Aí: os Próximos Passos da Família Imagen 4
O Google deixou claro que a família Imagen 4 continuará evoluindo. A integração progressiva do modelo com a Busca do Google é um sinal de que a empresa pretende tornar a geração de imagens por IA uma parte tão natural da experiência de busca quanto os resultados em texto que todos já conhecem.
O Google informou que segue ampliando os mecanismos para identificar conteúdo gerado por IA, expandindo tanto o SynthID quanto as Credenciais de Conteúdo C2PA, reforçando seu compromisso com a transparência em um cenário de proliferação de conteúdo gerado por Inteligência Artificial.
A tendência é que os modelos de geração de imagens se tornem cada vez mais integrados a outras ferramentas de IA, incluindo geração de vídeo, criação de modelos tridimensionais e composição automática de materiais visuais completos. O Nano Banana 2, com sua velocidade e acessibilidade, é o alicerce dessa visão mais ampla.
Para os criadores de conteúdo, os designers, os profissionais de marketing e qualquer pessoa que trabalha com comunicação visual, acompanhar essas evoluções deixou de ser uma opção e passou a ser uma necessidade. As ferramentas estão ficando boas o suficiente para fazer parte do fluxo de trabalho diário.
Se você ainda não abriu o aplicativo Gemini para testar, esse é um bom momento para começar.
