La version vidéo de Nano Banana est arrivée : intégrant les connaissances mondiales de Gemini, la génération d'images de la banane d'origine ne prend que 4 secondes

marsbitPublished on 2026-07-01Last updated on 2026-07-01

Abstract

Google dévoile deux nouveaux modèles multimodaux Gemini : Omni Flash pour la vidéo et Nano Banana 2 Lite pour l'image, offrant rapidité et coût réduit. Gemini Omni Flash, désormais accessible via API, combine les capacités de raisonnement multimodales de Gemini avec la génération et l'édition vidéo. Il permet de créer ou modifier des vidéos de 10 secondes à partir de texte, d'images ou de vidéos de référence, en utilisant des connaissances du monde réel pour assurer la cohérence. Son coût est de 0,10$ par seconde de vidéo générée. Google note toutefois des limitations actuelles, comme la durée maximale et des contraintes sur la cohérence des personnages. Parallèlement, Nano Banana 2 Lite est un modèle de génération d'images optimisé pour la vitesse et l'efficacité économique. Il génère une image en 1K en seulement 4 secondes pour environ 0,034$, soit cinq fois plus rapide et deux fois moins cher que son prédécesseur Nano Banana 2, tout en conservant une bonne qualité de rendu, notamment pour le texte. Le véritable potentiel réside dans l'utilisation combinée des deux modèles : Nano Banana 2 Lite peut générer rapidement des images, qui sont ensuite utilisées comme base par Omni Flash pour créer des vidéos. Google illustre cette synergie avec trois démonstrations : "Anywhere" pour insérer une personne dans des paysages dynamiques, "Space Lift" pour visualiser des concepts de décoration d'intérieur, et "Omni Product Studio" pour créer automatiquement des visuels et vidéos mar...

Bien que le codage reste un peu brouillon, Google a vraiment quelques tours dans son sac quand il s'agit de « multimodal ».

Gemini Omni Flash a officiellement ouvert son API, la version vidéo de Nano Banana.

Transformer « Harry Potter » par un Muggle n'est plus un rêve. Voyons ces quatre tours de magie numérique exécutés par Gemini Omni :

C'est trop incroyable. Cette cohérence et cette clarté du texte... plus besoin d'écran vert ou d'effets spéciaux, on peut diffuser en direct Docteur Strange.

Parallèlement, la « banane » tant attendue accueille également sa version « à la vitesse de la lumière ».

Nano Banana 2 Lite : à ce jour, le modèle d'image Gemini le plus rapide et le plus économique.

Sans exagération — 4 secondes pour générer une image, une image en résolution 1K ne coûte qu'environ 20 centimes.

Comparé à Nano Banana 2, cette vitesse est tout simplement fulgurante.

Sans parler de GPT Image 2, qui met 3 minutes pour générer une seule image...

Pas étonnant que Gemini 3.5 Pro n'ait pas vu le jour pendant si longtemps. Tout le temps a été consacré au multimodal tant chéri, n'est-ce pas, Hassabis !!

Gemini Omni Flash

Présenté pour la première fois lors de la Google I/O 2026, Gemini Omni Flash combine profondément les capacités de raisonnement multimodal de Gemini avec la génération et l'édition vidéo, suscitant déjà beaucoup d'attention à l'époque.

Aujourd'hui, ce modèle est officiellement ouvert aux développeurs via l'API Gemini et Google AI Studio. Il peut générer et éditer facilement des vidéos de haute qualité en s'appuyant sur diverses entrées telles que le texte, les images et les vidéos.

Quatre capacités clés :

Édition vidéo conversationnelle : modifier et affiner des vidéos en langage naturel, comme on modifierait un document Feishu.

Référence multimodale : combiner des images, du texte, des vidéos en entrée, pour maintenir le contrôle et la cohérence de la scène.

Connaissance du monde réel : utiliser les connaissances de Gemini en histoire, biologie, logique narrative, etc., pour construire des vidéos, sans avoir à décrire sur trois pages le style architectural.

Synchronisation texte et mouvement : via de simples prompts, lier directement le texte et les graphismes aux actions de la vidéo.

Le prix est aussi très compétitif : coût de sortie vidéo par seconde 0,10 dollar, au même niveau que Veo 3.1 Fast.

En termes de positionnement, bien que tous deux soient des modèles légers de génération vidéo, Omni Flash met davantage l'accent sur les connaissances mondiales de Gemini, et son écosystème se rapproche aussi entièrement de la couche Gemini.

Mais Google est aussi assez transparent, listant activement une série de limitations actuelles :

1. Pour le moment, ne supporte que la génération de vidéos de 10 secondes ; des durées plus longues suivront ;

2. Ne supporte pas encore l'upload de référence audio et l'extension de scène ;

3. L'API supporte des vidéos de référence jusqu'à 3 secondes, mais le modèle ne peut pas encore traiter correctement ce type d'entrée ;

4. La cohérence des personnages lors des changements de scène et des mouvements de caméra reste limitée.

Nano Banana 2 Lite

Nano Banana 2 Lite (alias gemini-3.1-flash-lite-image) est conçu pour un traitement ultra-rapide.

Optimisé de manière ciblée, il vise les scénarios d'application en temps réel extrêmement sensibles à la latence et nécessitant un traitement par lots massif d'images en très peu de temps — par exemple, la génération par lots de matériel e-commerce, l'itération rapide de créations publicitaires, les chaînes de production de contenu automatisées.

Deux atouts principaux —

Vitesse lumière : latence de génération d'environ 4 secondes, soit un cinquième de celle de Nano Banana 2 (environ 20 secondes).

Prix imbattable : une image 1K ne coûte qu'environ 0,034 dollar, soit la moitié du prix de Nano Banana 2 et le quart de celui de Nano Banana Pro.

La vitesse et le prix ont été réduits, mais les capacités de génération et d'édition d'images n'ont pas vraiment été affectées. Nano Banana 2 Lite conserve toujours d'excellents effets de rendu de texte, se situant au même niveau que Grok et d'autres modèles sur les benchmarks.

C'est pourquoi la recommandation de Google est la suivante : si vous utilisez encore la première génération de Nano Banana pour économiser, changez vite. La version Lite surpasse l'ancienne sur tous les indicateurs clés.

L'union fait la force

Attendez, ne partez pas encore.

On pensait qu'il s'agissait simplement de deux modèles lancés en parallèle, mais Google indique : il y a plus.

La véritable magie réside dans l'utilisation en cascade de ces modèles.

Comme on le sait, la création AIGC nécessite des itérations répétées, et la gestion des matériaux est assez pénible.

Désormais, grâce à ces deux modèles, plus besoin de ré-uploader sans cesse des fichiers, la génération d'images et la création vidéo sont parfaitement connectées.

Concrètement, on peut d'abord utiliser Nano Banana 2 Lite pour générer rapidement des images, puis donner les images générées comme matériel de référence à Gemini Omni Flash pour les transformer en vidéo d'un clic.

Pour démontrer la puissance de ce workflow magique 1+1>2, Google a même spécialement créé 3 applications de démonstration :

1. Anywhere (N'importe où)

Prenez un selfie ou uploadez une photo, NB2 Lite vous place instantanément dans des dizaines de sites emblématiques.

Puis cliquez sur l'image, Omni Flash transforme le site statique en un court métage dynamique.

Le tourisme cybernétique, le voilà de bout en bout.

2. Space Lift (Ascenseur spatial)

Celui-ci est un peu effrayant. On sent qu'en le combinant avec le modèle mondial Genie, cela pourrait à l'venir menacer pas mal d'entreprises SaaS traditionnelles de solutions de décoration.

Uploadez une photo de votre pièce, NB2 Lite propose d'abord divers styles de décoration. Trouvez celui que vous aimez, cliquez sur le bouton vidéo, Omni peut directement vous offrir une visite cinématographique de l'espace.

3. Omni product studio (Studio produit Omni)

Une aubaine pour le commerce transfrontalier.

Prenez une photo de votre produit sur fond blanc, NB2 Lite génère diverses images scénarisées du produit, Omni Flash transforme ensuite l'image statique en une courte vidéo pour l'e-commerce.

Du « produit » au « matériel publicitaire », la chaîne entière s'exécute automatiquement.

Alors, à quoi sert vraiment le multimodal ?

Cette question, Google l'a sûrement entendue des milliers de fois.

Surtout en 2026, où le Codage équivaut presque à un synonyme d'intelligence des modèles. Tout le monde se bat à mort sur le codage.

S'acharner sur le multimodal, pourquoi faire ?

On ne développera pas le discours sur la narration AGI. À court terme, il est vrai que cette gamme de modèles multimodaux de Google peut dynamiser pas mal de ses produits.

On ne va pas s'étendre sur la narration AGI. À court terme, il est vrai que cette gamme de modèles multimodaux de Google peut dynamiser pas mal de ses produits — Stitch en est un, la retouche photo intégrée aux Pixel en est un, l'émergence de Notebook LM est aussi assez impressionnante.

Les deux nouveaux modèles lancés cette fois-ci permettent de voir plus de potentiel d'application du multimodal dans des scénarios verticaux. E-commerce, décoration, courtes vidéos... la demande pour ces activités est réelle, et l'argent aussi.

Avec en plus le soutien de l'écosystème Android, on n'a pas vraiment à s'inquiéter de la commercialisation.

Google ne rattrape peut-être pas le retard en codage pour le moment, mais à la table du multimodal, Google est peut-être le seul joueur capable d'avoir une main complète.

Mais quand même...

Gemini 3.5 Pro, c'est pour quand au juste !!!

Liens de référence :[1]https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-omni-flash-nano-banana-2-lite/

Cet article provient du compte public WeChat « Quantum Bit », auteur : Concerné par les technologies de pointe

Trending Cryptos

Related Questions

QQuel est le nom du modèle vidéo récemment publié par Google qui intègre les connaissances du monde de Gemini ?

ALe modèle vidéo récemment publié est appelé Gemini Omni Flash. Il combine les capacités de raisonnement multimodal de Gemini avec la génération et l'édition vidéo.

QQuel est le principal avantage du modèle Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) par rapport à ses prédécesseurs ?

ALe principal avantage de Nano Banana 2 Lite est sa vitesse. Il peut générer une image en environ 4 secondes, ce qui est cinq fois plus rapide que le Nano Banana 2 (environ 20 secondes).

QQuelle est l'une des limites actuelles du modèle Gemini Omni Flash mentionnée dans l'article ?

AL'une des limites actuelles de Gemini Omni Flash est qu'il ne prend en charge que la génération de vidéos d'une durée maximale de 10 secondes. Des durées plus longues seront supportées ultérieurement.

QQuel est l'usage pratique démontré par l'application de démonstration 'Space Lift' ?

AL'application de démonstration 'Space Lift' montre comment, à partir d'une simple photo d'une pièce, on peut générer des propositions de styles de décoration avec Nano Banana 2 Lite, puis les transformer en une visite cinématographique immersive de l'espace avec Gemini Omni Flash.

QSelon l'article, quel est l'avantage stratégique de Google dans le domaine de l'IA multimodale ?

ASelon l'article, l'avantage stratégique de Google dans le domaine de l'IA multimodale est sa capacité unique à jouer sur tous les tableaux, grâce à son écosystème (comme Android) et à sa gamme complète de modèles et de produits, ce qui facilite la commercialisation et l'adoption dans des scénarios verticaux comme le e-commerce ou la décoration.

Related Reads

Weng Li's New Blog Proposes 'Self-Evolution Should Start from Harness', DeepSeek's Cui Tianyi Endorses with Repost

Lilian Weng, former OpenAI security VP and co-founder of Thinking Machines Lab, has published a new blog post titled "Harness Engineering for Self-Improvement," proposing a pragmatic path for AI self-evolution. She argues that Recursive Self-Improvement (RSI) may practically begin at the "Harness" layer—the external runtime system governing how models use tools, manage context, and execute tasks—rather than directly from the model rewriting its own weights. The blog outlines a progression from optimizing prompts (Context Engineering) to designing workflows, and ultimately to Self-Improving Harness systems. These systems can identify their own weaknesses, propose targeted, verifiable modifications to the harness code, and validate improvements. Works like Self-Harness and Darwin Gödel Machine (DGM) demonstrate significant performance gains on benchmarks like SWE-bench through such automated harness evolution, rivaling handcrafted agents. DeepSeek researcher Tianyi Cui endorsed the view, noting harness-based self-evolution is as promising as model-based approaches. Weng emphasizes this is complementary to model training, with both reinforcing each other. However, key challenges remain: weak evaluators for subjective tasks, reward hacking, diversity collapse, managing long-term system health versus short-term success, and defining the human oversight role. The consensus is growing: the harness is a critical variable, as the same model can exhibit vastly different capabilities within different harness systems.

marsbit16m ago

Weng Li's New Blog Proposes 'Self-Evolution Should Start from Harness', DeepSeek's Cui Tianyi Endorses with Repost

marsbit16m ago

Odaily Editorial Department Tea Party (July 8)

Odaily Editorial Team Casual Chat (July 8) This is an informal column from Odaily's editorial team, sharing immediate thoughts on industry news, data, and hot topics from various angles. It presents investment ideas and opportunity hypotheses still under verification—which may not be direct wealth codes but questions in themselves—alongside observations from industry interactions and materials that genuinely enhance the team's understanding. The content is based on real investment and observation experiences, carries no advertising, and does not constitute investment advice. Its purpose is to broaden perspectives and supplement information sources, not to create consensus. Team Member Shares: * **Wenser (@wenser2010):** Noted a deeper correction (nearly 30%) in US and Korean stocks, including memory stocks, but remains bullish on DRAM due to perceived supply shortages. In prediction markets, personal small bets outperformed blind copying; favors France to win the World Cup. Views crypto-related stocks like STRK as bearish for now, while seeing Circle and Coinbase as potential rebound plays. Observes recent strength in software stocks like Microsoft but is unsure if it's a sustained recovery. * **Bcxiongdi (@bcxiongdi):** Discusses the recent "recovery training" in meme coin markets on Solana and BSC, characterized by small-scale PVP opportunities, admitting to having sold many assets too early. Suggests also watching the Robinhood chain. Found World Cup prediction markets challenging, advising to consider buying during matches rather than only before. * **Azuma (@azuma_eth):** Focuses on the US stock market, particularly the significant semiconductor correction. Believes demand fundamentals remain and considers buying the dip in DRAM stocks. Notes a potential rotation signal as hedge funds have recently concentrated buying in tech stocks. Plans to continue adding to RKLB (Rocket Lab) stock, seeing limited downside and high upside potential at current levels after its founder's share sale window closed.

Odaily星球日报32m ago

Odaily Editorial Department Tea Party (July 8)

Odaily星球日报32m ago

Former Huawei 'Genius Teen' Who Questioned DeepSeek Interview Lands in 'Crossfire' from Web3 Investor

Former Huawei "Genius Youth" Li Bojie recently drew public attention by criticizing his interview experience with DeepSeek. The controversy escalated when Du Jun, co-founder of Web3 investment firm ABCDE Capital, publicly accused Li of being "the founder with the least sense of contractual spirit" he had ever cooperated with, sparking a dispute over Li's startup project, Metagent. Li detailed a frustrating DeepSeek interview where he was accused of potential plagiarism, leading him to end the session. The spotlight then shifted to his venture, Metagent, a Web3+AI project aiming to tokenize AI agents. ABCDE invested $1.5 million, with an initial $500k disbursed. Du Jun claimed the project's progress was severely lacking, with a poor-quality demo and minimal social media activity. He alleged Li stopped communicating, deleted his Telegram, and failed to provide proper financial reporting. In response, Li argued the remaining $1 million was never received, crippling operations and forcing salary cuts. He stated he left Metagent in October 2024 due to family reasons and Web3 compliance concerns, with board approval. He claimed to have fulfilled disclosure duties and that his subsequent projects avoided conflicting fields. Other investors, including ArkStream Capital, shared negative due diligence experiences, citing unprofessional contracts and evasive answers on tokenomics. Metagent's social media went silent in June 2024, effectively stalling. Li has since moved to a new consumer AI agent platform, Pine AI (formerly Logenic AI), which has raised $25 million in Series A funding. He served as its Chief Scientist but recently left, clarifying he was not the founder and departed due to a shift in research interests.

Foresight News1h ago

Former Huawei 'Genius Teen' Who Questioned DeepSeek Interview Lands in 'Crossfire' from Web3 Investor

Foresight News1h ago

Trading

Spot

Hot Articles

How to Buy 4

Welcome to HTX.com! We've made purchasing 4 (4) simple and convenient. Follow our step-by-step guide to embark on your crypto journey.Step 1: Create Your HTX AccountUse your email or phone number to sign up for a free account on HTX. Experience a hassle-free registration journey and unlock all features.Get My AccountStep 2: Go to Buy Crypto and Choose Your Payment MethodCredit/Debit Card: Use your Visa or Mastercard to buy 4 (4) instantly.Balance: Use funds from your HTX account balance to trade seamlessly.Third Parties: We've added popular payment methods such as Google Pay and Apple Pay to enhance convenience.P2P: Trade directly with other users on HTX.Over-the-Counter (OTC): We offer tailor-made services and competitive exchange rates for traders.Step 3: Store Your 4 (4)After purchasing your 4 (4), store it in your HTX account. Alternatively, you can send it elsewhere via blockchain transfer or use it to trade other cryptocurrencies.Step 4: Trade 4 (4)Easily trade 4 (4) on HTX's spot market. Simply access your account, select your trading pair, execute your trades, and monitor in real-time. We offer a user-friendly experience for both beginners and seasoned traders.

4.6k Total ViewsPublished 2025.10.20Updated 2026.06.02

How to Buy 4

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of 4 (4) are presented below.

活动图片