Google, yapay zeka destekli görsel oluşturma ve düzenleme alanında önemli bir adım atarak Gemini 2.5 Flash Image modelini tanıttı. "Nano Banana" kod adıyla bilinen bu gelişmiş model, kullanıcılara fotoğraflar üzerinde daha önce görülmemiş bir kontrol ve hassasiyet sunmayı hedefliyor.
Gemini 2.5 Flash Image'ın öne çıkan özellikleri arasında, birden fazla fotoğrafı tek bir görselde birleştirmeye olanak tanıyan çoklu görsel birleştirme (multi-image fusion) ve farklı düzenlemeler boyunca konunun veya karakterin tutarlılığını koruyan karakter tutarlılığı (character consistency) bulunuyor. Model, doğal dil komutları aracılığıyla hedeflenmiş dönüşümler yapmayı desteklerken, daha derin ve bağlamsal görsel üretimleri için dünya bilgisini de entegre ediyor. Bu sayede kullanıcılar, "fotoğraftan bir kişiyi çıkar" veya "gömlek rengini değiştir" gibi komutlarla hassas ve bağlamsal düzenlemeler yapabiliyor.
Kullanıcılar Gemini 2.5 Flash Image'a Gemini uygulaması üzerinden ücretsiz olarak erişebilirken, geliştiriciler ve işletmeler için Gemini API, Google AI Studio ve Vertex AI aracılığıyla da kullanıma sunuluyor. Geliştiriciler için çıktı başına yaklaşık 0,039 ABD doları (1 milyon çıktı tokenı başına 30 ABD doları) olarak belirlenen fiyatlandırma, OpenAI gibi rakiplerine kıyasla daha rekabetçi bir konumlandırma sunuyor.
Potansiyel kötüye kullanımı önlemek ve yapay zeka tarafından üretilen veya düzenlenen tüm görsellerin kaynağını izlenebilir kılmak amacıyla Google, hem görünür bir filigran hem de görünmez bir dijital etiket olan SynthID teknolojisini kullanıyor. Bu teknoloji, yapay zeka etiği uyumluluğunu sağlamayı amaçlıyor.
Yapay zeka destekli görsel üretim pazarının 2031 yılına kadar 1 milyar doları aşması beklenirken, Gemini 2.5 Flash Image'ın sunduğu hassasiyet, hız ve kullanıcı dostu araçlar, Google'ı bu alanda güçlü bir oyuncu olarak konumlandırıyor. Modelin, Adobe Firefly ve Express gibi platformlarla entegrasyonu da erişilebilirliğini daha da genişletiyor. Bu gelişmeler, yaratıcı endüstrilerde ve iş dünyasında yapay zeka destekli görsel üretiminin geleceği için önemli bir adım olarak görülüyor.