开始使用 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 构建

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开始使用 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 构建

2026年6月30日

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通过我们最快、最具成本效益的 Gemini 图像模型 Nano Banana 2 Lite 以及用于高质量视频生成和对话式剪辑的 Gemini Omni Flash，我们让实验和扩展您的创意变得更加容易。

Alisa Fortin Product Manager, Google DeepMind

Anish Nangia Product Manager, Google DeepMind Share x.com Facebook LinkedIn Mail Copy link Sorry, your browser doesn't support embedded videos, but don't worry, you can download it and watch it with your favorite video player!

今天，我们通过两大版本更新，让您能够更快、更轻松地实验、优化和扩展您的创意：

• 推出 Nano Banana 2 Lite：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、高速度和大规模扩展而设计。Nano Banana 2 Lite 现已在 Google AI Studio、Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 中提供。它也在今天逐步登陆 Google 消费端产品，包括搜索中的 AI Mode、Gemini 应用等众多产品。
• 向开发者推出 Gemini Omni Flash：我们高质量、成本效益高的模型，用于视频生成和对话式剪辑，现首次在 Google AI Studio、Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 中提供。Omni Flash 也在 Gemini 应用和 Google Flow 中可用。

使用生成式媒体进行构建通常涉及创造性迭代。借助这两个模型，开发者可以构建全面的端到端多媒体体验，将快速图像生成与视频创建和剪辑连接起来。无论您的工作流程需要生成数千张图像还是编辑多轮视频序列，您现在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 Nano Banana 2 Lite 与 Nano Banana 2 在简单提示下进行图像生成速度和质量的并排比较。

Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) 专为快速构思和高速度开发者管道而设计，其中速度与成本是主要约束。它是我们推荐给当前使用第一版 Nano Banana (gemini-2.5-flash-image) 的开发者的替代品，您可以立即替换它以在关键性能维度上获得即时优势。

Nano Banana 2 和 2 Lite 与竞争对手 AI 图像模型的性能基准测试，评估了生成/剪辑质量（Elo 分数）、处理延迟和每千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：文本到图像输出仅需 4 秒。这使其成为交互式原型设计和快速视觉草图的理想选择。
• 成本效益（每千张图像 0.034 美元）：对于专注于草图构思、管理运营预算或低带宽使用的开发者来说，这是一种经济高效的选择。

尽管优先考虑速度，Nano Banana 2 Lite 仍保留了可靠的提示遵循、强劲的角色一致性和清晰的图像内文本渲染。

了解 Nano Banana 系列

• Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)：专为速度而构建。针对极低延迟至关重要的近实时、高吞吐量工作流进行了优化。
• Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)：全能型主力。以较低延迟提供高质量，实现性能与成本的最佳平衡。
• Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)：针对复杂专业用例优化。提供最稳健的控制和高级推理，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 以获得更高质量、更快速度和更低成本。

要查看完整的模型能力列表以及如何集成，请参阅开发者文档。

除了在开发者平台发布外，Nano Banana 2 Lite 还将登陆 Google 消费端产品，包括搜索中的 AI Mode、Gemini 应用、NotebookLM、Google Photos、Stitch、Google Flow 和 Google Ads。

体验 Gemini Omni Flash 带来的高质量、高性价比视频编辑与生成。

观看某人如何使用 Gemini Omni 表演四项数字魔术，例如从手机中拉出一个3D气球文字，以及将屏幕中的水倒入玻璃杯。角落有一个小“原始”视频，揭示了在添加 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 大会上，我们推出了 Gemini Omni Flash，该模型将 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）通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者开放，原生支持基于文本、图像和视频输入的高质量视频生成和对话式编辑。该模型定价具有竞争力，每秒视频输出 0.10 美元，与 Veo 3.1 Fast 相同。

Omni Flash 在以下方面表现出色：

• 对话式视频编辑：使用自然语言精炼和编辑视频。
• 多模态引用：结合图像、文本和视频等输入，保持对场景的控制和一致性。
• 真实世界知识：Omni 借助 Gemini 的知识（如历史、生物学和叙事逻辑）构建引人入胜的视频。
• 文本与动作同步：通过简单提示，将文本和图形直接关联到视频动作。

全面的基准测试信息，请访问 Google DeepMind 的 Gemini Omni 网页。

局限性：

• 目前 Omni 支持生成 10 秒视频，更长的时长即将推出。
• 该模型的 Gemini API 目前不支持上传音频参考和场景扩展。
• API 架构接受长度不超过 3 秒的视频参考，但模型目前无法正确处理。
• 在场景变换或平移运动时，角色一致性存在一定限制，但我们正在努力改进。

Gemini Omni 即日起以公开预览形式在 Google AI Studio 和 Gemini API 中提供。要查看完整的模型能力列表和区域特定限制，请参阅开发者文档。

即刻使用两种模型进行构建

真正的魔法在于将这些模型串联起来。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，您可以维护会话历史和上下文，使用户最多可叠加三次连续编辑。

为了帮助您入门，我们创建了一些演示应用，您可以重新组合，体验如何将 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 集成到一个工作流中。

Anywhere 是一个演示应用，旨在展示这两种模型的强大能力。拍摄自拍或上传照片，应用会使用 Nano Banana 2 Lite 将您瞬间传送到数十个标志性地标。然后，点击图像，Omni Flash 会将生成的图像转化为该地点的动画片段。

Space Lift 是一款由 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni 驱动的室内设计演示应用，您只需上传照片即可立即重新构想任何房间。应用会自动生成各种设计美学下的完整概念。找到心仪的外观后，点击视频按钮，观看 Omni 以电影般的展示将设计变为现实，让您在将其变为现实之前，先体验动感的新空间。

Omni product studio 是一款演示应用，将 Nano Banana 2 Lite 创建的静态图像转换为 Gemini Omni 制作的电影级电商视频。该演示通过快速与图像到视频输出交互，融合多模态输入，展示了构建交互式媒体的方法。

以安全性和透明度为基础进行构建

基于谷歌安全基础设施构建，Gemini Omni 和 Nano Banana 2 Lite 使用 SynthID 水印。您可以通过 Gemini 应用、Chrome 中的 Gemini 或搜索来验证 AI 内容。了解更多关于我们如何扩展验证工具，以帮助您了解网络上的内容是如何创建和编辑的。

立即启动您的项目

Nano Banana 2 Lite 资源：

• 前往 Google AI Studio 在 playground 中体验该模型。
• 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 playground 中体验该模型。
• 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。

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