GoogleのNano Banana Proは、AI画像生成の領域において革命的な進化を遂げたモデルである。本動画では、検索によるネイティブグラウンディング機能、画像推論の可視化、最大14キャラクターの同時生成、4K解像度対応、多言語テキスト推論、映画撮影レベルの精密編集、そして驚異的な写実性など、8つの見逃されがちな重要機能を詳細に解説している。特筆すべきは、SynthID技術による透明性の確保と、従来のAI画像との明確な差別化である。
GoogleのNano Banana Proが登場
GoogleのNano Banana Proがついに登場しました。そして、皆さんが見逃した8つのことをご紹介します。
1つ目は検索によるネイティブグラウンディングです。Nano Banana Proについて私が本当に気に入っている点の1つは、検索を通じて画像をグラウンディングする機能があることです。つまり、画像は単なる学習データではなく、推論に基づいているということです。
これが意味するのは、グラウンディングされたモデルは生成する前に検索を使って現実を確認するということです。ここで見ていただけるように、私は現在のビットコインの価格の画像を生成するよう依頼しました。そして、Nano Bananaを使用して基本的にその情報を提供してもらうことができます。ビットコインの価格が表示されており、最終更新が84,326ドルであることが文字通り示されています。
私が実際にビットコインの価格を選んだ理由は、それが数値だからです。そのため、インターネット上のランダムなニュースと比較して、その情報がどれだけ最新であるかを理想的に確認できます。これは、画像が現実に基づいており、幻覚が大幅に減少することを意味し、より正確な検索につながり、多くの時間を節約することにもなります。
多くの場合、正確に何をするかを見つけ出す前に、あれこれ検索しなければなりません。しかし今では、画像を作成するために最近更新された情報を取得するよう、文字通りモデルに依頼できるのです。
検索グラウンディングの制限事項
さて、理解しておくべきなのは、この検索によるネイティブグラウンディングにはいくつかの注意点があるということです。これはテキストでのみ機能します。
例えば、最近発表された新しいポルシェがありました。右側には、発表されたポルシェの実際の画像が表示されています。これは2026年の新しい電気ポルシェカイエンでした。そして私はNano Bananaに、この2026年カイエンをフィーチャーした新しい画像を作成するよう依頼しました。しかし、実際には検索して画像を取得することができませんでした。
ですから、最近作られた何かの画像を作成しようとしている場合は、その例では参照画像を使用するのが最善だと理解する必要があります。ネイティブグラウンディングは、テキスト、天気予報、アメリカ合衆国の大統領は誰かといった現在の事実情報には適していますが、視覚的推論には機能しません。
画像推論の可視化
さて、Nano Banana Proでできるもう1つのことは、画像推論を表示できることです。これについて私が本当に気に入っているのは、ビットコインの価格について推論していたとき、ドロップダウンメニューを押すだけで視覚的推論チェーンを見ることができ、モデルがどのようにしてその結論に至ったのかを確認できたことです。
これは非常に興味深いことです。なぜなら、画像がどのように作成されたかを確認できる状況があるからです。最も現在的で明確な価格が84,326ドルであると判断できたことがわかります。これは実際に昨日の更新に基づいていました。ですから、なぜその価格を選んだのか知りたい場合は、実際にその価格を選んだ理由をいつでも確認できます。
また、画像パラメータをどのように定義したかも確認できます。ここにこのビットコイン価格を表示すると言っているのがわかります。それから、プレゼンテーション要素を定義するつもりだと。そして、これが実際に有用である理由は、画像を作成する際に、モデルがどのように結論に達したのか、または私たちのプロンプトをどのように解釈したのかわからないことが多く、プロンプトエンジニアリングに苦労することがあるからです。
ですから、実際に良いAI画像という点で検索の精度を高めようとしている場合、私が実際にすることは、ドロップダウンメニューを素早く押して画像推論を表示することです。そうすれば、画像がどのように生成されたかを確認できます。そして、他の画像にはこの機能が実際には提供されておらず、Nano Bananaの透明性がはるかに高くなっています。
複数画像の構成機能
さて、Nano Bananaについて、もう1つ本当にクールなことは、複数画像の構成もあるということです。同じ画像に最大14キャラクターを追加でき、キャラクターの一貫性が維持されます。これはかなりワイルドです。信じられないことです。14キャラクター全てを持つことができます。複数参照コントロールが効果的に組み込まれています。
文字通り、ムードボード全体を持ち、そこに全てのキャラクターを配置できるのです。なぜそんなに多くのキャラクターなのかはわかりません。おそらく彼らは単に力を誇示したかったのでしょう。14というのはかなりクレイジーですから。本当に非常識な量です。そして、私は本当にこれをテストしたかったのです。なぜなら、これがインターネット上に出回っていた画像だったからです。そして正直なところ、驚くほどうまく機能します。
私たちのAI生成画像から8つのランダムなキャラクターを使用し、これらのキャラクター全員にクリスマスディナーを一緒にしてもらうよう言いました。そして、完全にうまくいきました。ですから、これは正直なところ、非常に非常に驚くべきものでした。なぜなら、以前Nano Bananaを使用したときは3キャラクター以上で苦労していましたが、8キャラクター全てが1つのシーンにいるというのは、本当に信じられないことだからです。
これは、複数のキャラクター、複数のアングルでシーンを作成できることを意味し、できることがはるかに増えるのです。
NeoAIのスポンサー紹介
さて、この動画はNeoAIによってスポンサーされています。これは私が個人的に絶対にゲームチェンジングだと信じているものの背後にあるチームです。世界初の自律型機械学習エンジニアです。これがなぜ異なるのか、ここで説明します。
今日、機械学習モデルを構築することは苦痛なほど手動です。何かを本番環境に導入するだけで、エンジニアのチームと数ヶ月の作業が必要です。そしてNeoはそのすべてを変えます。Neoは世界初の完全自律型機械学習エンジニアです。単なるコーディングアシスタントではありません。実際のエンジニアができることすべてを実行できるマルチエージェントシステムです。
データをクリーニングして準備し、機能を設計し、ディープラーニングモデルをトレーニングしてテストし、結果を比較し、さらには本番環境にデプロイまで、すべて自動で行います。そして、それが何を意味するか考えてみてください。機械学習パイプライン全体が数ヶ月ではなく数時間で設計され、出荷されるのです。Neoは単にコードを投げつけるだけではありません。
実際に推論し、複数のエージェントを調整し、最小限の幻覚で本番環境対応の結果を提供します。そしてあなたから学習します。独自のナレッジベース、独自のワークフロー、ガイドラインを投入すれば、Neoは即座に適応します。それにより、Neoは単に強力なだけでなく、パーソナライズされたものになります。スケールが無限で、疲れることがなく、必要に応じて人間とループで協力するAIチームメイトになるのです。
ですから、スタートアップから企業まで、Neoは機械学習エンジニアを超人的にするために設計されています。そして、ソフトウェアエンジニアリングの未来を見たい場合は、説明欄の最初のリンクをクリックしてNeoAIをチェックしてください。
4K画像生成の方法
さて、ほとんどの人が気づいていないもう1つのことは、これは私がいじっていて、どうやって実際にこれを行うのか疑問に思っていたもう1つのことですが、4K画像です。
4K画像については、Nano Banana Proでネイティブに生成できないことがわかりました。しかし、実際にできることは、Google Studioでそれらを生成できることです。ですから、私は4KでSR71の画像を生成しようとしました。そして、一見すると、事情に詳しくなければ、実際に4Kだと思うかもしれません。しかし、実際にしなければならないのは、Google AI Studioに移動することです。
そして、そこにいると、実際にこの解像度タブが表示され、ドロップダウンメニューを押すことができます。そして、そのタブを4Kに設定すると、その時点でようやく4K解像度の画像を取得できます。そして、それがNano Bananaで超高品質の画像を取得する方法です。そして、非常に多くの異なることができるAI画像ツールがある場合、4K解像度は信じられないと思います。
4K画像はゲームを完全に変えています。ほとんどの画像生成ツールは4K画像をネイティブに提供していません。そして、ほとんどの人は、これがNano Bananaにネイティブに存在することを知りません。ですから、Google Geminiアプリで使用している場合は、AI Google Studioに移動してください。そして、4K画像は大幅にズームインできます。
彼らが行った推論すべてを含めたこれらの画像の品質は、かなりクレイジーです。そして、画像は作成に少し時間がかかります。画像がはるかに大きいため、おそらく20秒程度だと思います。しかし、ズームインする必要がある特定のユースケースがある場合、それが4K画像で試すべきケースだと言えるでしょう。
多言語テキスト推論
さて、多言語テキスト推論もあります。これが気に入っているのは、この種のテキストレンダリングが大きな問題だからです。なぜなら、ほとんどの人が気づいていないことの1つは、テキストを生成することは信じられないほど難しく、モデルは言語を理解し、正しくスペルし、視覚的にフォーマットし、視点、照明スタイル、そういったクレイジーなことすべてを維持する必要があるからです。
そして、これらすべての中で最もクレイジーなことは、漢字、アラビア文字、ギリシャ記号を使用できるようになったことです。モデルが本当に文字体系とそのやり方を理解すると、これはグローバルな創造性を解き放ちます。ですから、ほとんどの画像モデルは歴史的に英語のみでした。
しかし、多言語機能により、日本、ブラジル、サウジアラビア、フランス、トルコの誰かが文化的に正確なポスターを生成できます。広告、ミーム、コミックを作成できます。つまり、単なる米国から英語中心のものから、グローバルなクリエイティブエンジンに変わるのです。つまり、AIが再びそれらのユースケースを世界中に拡大したということです。
考えてみてください。デザイナー、マーケター、企業が気にすることは1つです。それは、本番環境対応の画像を生成できるかということです。つまり、非常に多くの異なる国向けのパッケージング、ローカライズされた広告を生成できるということです。正直なところ、ほとんどの人が考えていないこれに対する多くの影響があると思います。
精密レベルの編集機能
これは私が見つけた本当にクールなもう1つのことです。Nano Bananaが信じられないことは知っています。もちろん、ほとんど何でも作成できますが、画像を編集できる精度のレベルは、これまで見たことがないものです。これ以上良くなる方法がわかりません。本当に、本当に、これらのモデルがどれだけ良くなったかという点で、私たちは壁に到達したと思います。そして、これは印象的です。
ですから、ここでの精密レベルの編集は、映画撮影者レベルの編集です。なぜなら、スキントーン、影、またはオブジェクトのエッジを破壊することなく、オリジナルから5600Kから2200Kにポーズを変更することは非常に難しいからです。これは、モデルが色温度、部屋での光の反射、肌が光を吸収する方法、そして暖かさと冷たさに基づいて影がどのようにシフトするかについて、非常に深い理解を持っていることを意味します。
つまり、単にフィルターを適用しているのではなく、実際の映画撮影者のように光について推論しているのです。ですから、このような精密レベルの編集が実際にできることは、かなり信じられないことです。なぜなら、ほとんどの人は左と右のホワイトバランスの微妙な違いを見分けることができないからです。
ほとんどの人はあなたに伝えることができないでしょう。時には、左と右の違いが何かを言うのに苦労することさえあります。しかし、これらの微妙な変化は、モデルが「わかりました、これがオリジナルです。これが5,600K、そして下のものが2,200Kです」と言えることです。そして、私は文字通りモデルに、この写真家のプリセットに変更するよう依頼しました。
ですから、モデルがそのような細かいレベルまで下がって物事を編集できることは非常に非常に興味深いことです。これは本当に驚くべきことです。少なくとも私の例では、通常モデルが多くの間違いを犯すのを見るからです。本当にずれています。しかし、これは正確で、非常に非常に精密レベルの編集です。
AI画像の写実性の向上
さて、もう1つは、画像がもはやAIに見えないということです。そして、私はモデルに入力したスーパープロンプトを見つけました。そして、それは本当に私の認識を変えました。たくさんの画像を見つめていましたが、これは唯一の画像ではありません。この画像は本当に本物の人のように見えますが、そうではありません。実際にはAI生成です。動画がNano Bananaの動画であることを考えると、それを言う必要はないはずだとわかっています。
しかし、画像がこれほどリアルに見えると、業界にいない人がこれに気づく方法がわかりません。しかし、それについてはすぐに説明します。では、これを見てください。この画像はAI生成です。私は説明欄に残すクレイジーなプロンプトを見つけました。しかし、他の画像生成モデルとの比較のために見てください。
ここで、モデルがどれだけリアルに見えるかという点で、明らかに明らかに違いがあることがわかります。つまり、GPT Image 1の画像は非常にAI生成に見えています。Dreamも、一種のリアルに見えますが、AI生成のヒントがあるかもしれません。Nano Banana Pro。
私に知らせるものは1つもありません。そして、それがこの種の画像作成について懸念されることです。これは少し奇妙です、正直なところ。しかし同時に、これがすでに問題であったことは知っています。しかし今、Nano Banana Proでは、その線を少し超えたと思います。なぜなら、非常に高品質で画像を生成できるだけでなく、自分自身をそれらの画像に入れることができ、現実と融合させることができるからです。
つまり、再び、何が本物で何が偽物かを区別することが本当に難しくなるということです。以前の画像、DreamとGPT Image 1は、複数画像の構成に本当に苦労しています。しかし、Nano Bananaでは、私は文字通り、現実から本物のものを得ることができ、文字通り彼女の写真の背景に入れることができます。そして、それが本物であることがより信じられるようになります。
SynthID技術による対策
さて、もちろん、これに対抗するために、Googleが実際に行ったことの1つで私が嬉しいのは、モデルに埋め込まれたSynthIDを行ったことです。これが何かわからない場合、これはGoogle DeepMindによって開発された技術で、基本的にすべての画像に透かしを入れます。基本的に、これはデジタル指紋、またはすべての画像に直接焼き込まれた超目に見えないインクのようなものだと考えてください。
ですから、これは単なる目に見えないデジタル透かしです。そして、これはハードコーディングされているとは言いませんが、削除することは非常に非常に困難です。そして、あなたがする必要があるのは、文字通り画像をGoogle Geminiに入れるだけで、それらの画像がAI生成かどうかを教えてくれます。ですから、この例で見ることができるように、画像の技術的分析がSynthID透かしを検出したと言っています。これは、コンテンツのすべてまたは一部がGoogleのAIツールを使用して作成されたことを示しています。
ですから、Nano Banana、Google Gemini、それらすべての画像モデルで画像を作成するたびに、これが焼き込まれていることを理解する必要があります。ですから、オンラインで何も信頼しない場合、これがする必要があることです。再確認する必要があります。そして、これを知っていることが重要です。なぜなら、これは誤情報の拡散を遅らせるのに役立つからです。
そして、ソーシャルメディアプラットフォームがこれらの透かしを使用してAI生成のフェイクニュースを自動的に検出できれば、さらなる害を引き起こす前に迅速に制限したり削除したりできます。ですから、オンラインで少し不安な場合、Nano Bananaが公開され、これらすべてがクレイジーになっている今、クイックスクリーンショットを撮ってGoogle Geminiに送信してください。
Nano Bananaはすぐに分析し、これがAI生成かどうかについての分析を提供します。
インフォグラフィック生成
そして最後のものはもちろんインフォグラフィックです。インフォグラフィックは今やほぼ解決され、さまざまなユースケースで使用可能です。これは、人々がかなり多く使用し始めているのを見始めたと思うもう1つのことです。
そして、これらのインフォグラフィックは本当にまともです。アイデアをかなり迅速に理解できます。このインフォグラフィックは本当に本当にクールだと思います。ですから、これらの機能を見逃したのか、それとも知っていたのか教えてください。そうでなければ、次回お会いしましょう。
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