Testare la conoscenza del mondo reale

Per il mio primo test, ho iniziato con la conoscenza del mondo reale poiché Nano Banana 2 ora è dotato di accesso web, proprio come il modello Nano Banana Pro più grande. Ho semplicemente chiesto a entrambi i modelli di immagine di generare un’immagine dell’attuale edificio più alto del mondo e di etichettare il nome dell’edificio.

Il modello Nano Banana 2, nonostante fosse meno costoso e di piccole dimensioni, ha fatto un lavoro fenomenale e etichettato correttamente Burj Khalifa. Nano Banana Pro, invece, ha renderizzato correttamente l’immagine, ma ha aggiunto una piccola casella di testo in basso a sinistra. Secondo me, Nano Banana 2 ha vinto facilmente questo round.

Crea un’infografica dettagliata

Successivamente, ho chiesto a entrambi i modelli di immagine di generare un’infografica dettagliata sulla backdoor XZ Utils scoperta in Linux nel 2024. Dato che si trattava di un’operazione complessa, volevo vedere come gestivano e spiegavano l’attacco altamente sofisticato. E sono rimasto stupito nel vedere quel Nano Banana 2 ho quasi capito bene tutti i dettagli con un’ottima cronologia di tutti i principali sviluppi, surclassando Nano Banana Pro. Quindi anche in termini di generazione di infografiche, Nano Banana 2 ha un vantaggio.

Testare la resa del testo

Google dice che Nano Banana 2 lo è molto meglio nel rendering del testoquindi ho inserito un po’ di testo denso e ho chiesto a entrambi i modelli di generare un’immagine di un libro contenente il testo. Ho letto il testo su entrambe le immagini e sono leggibili, ma l’immagine generata tramite Nano Banana 2 sì migliore leggibilità, grazie ad una migliore spaziatura. È anche formattato bene, il che migliora l’esperienza di lettura. Quindi, per il rendering del testo, Nano Banana 2 è il modello di immagine leader sul mercato in questo momento.

Istruzioni di test seguenti

Successivamente sono passato alle istruzioni di prova su entrambi i modelli. Sappiamo che i modelli di immagine hanno difficoltà con il rendering dell’orologio e del dito. Quindi ho chiesto a Nano Banana 2 e Nano Banana Pro di generare un’immagine con le dita chiaramente visibili, un bicchiere da vino pieno fino all’orlo di vino rosso e un orologio da parete che mostra 7:42.

Qui, entrambi i modelli non hanno seguito le istruzioni e non è stato possibile eseguire il rendering corretto dell’orologio. Inoltre, non hanno nemmeno mostrato il bicchiere di vino pieno. E le dita erano visibili solo sull’immagine generata da Nano Banana 2. Nel complesso, direi che superare il bias di addestramento del modello è un problema impegnativo in AI/ML e Google dovrà lavorare per risolvere questo problema nelle seguenti istruzioni.

Testare il fotorealismo

Ora, per testare il fotorealismo e le immagini ad alta fedeltà, ho chiesto a entrambi i modelli di immagine di generare un ritratto fotorealistico di un anziano pescatore nell’ora d’oro. Secondo me Nano Banana 2 generato un’immagine più realistica con pelle rugosa, oceano retroilluminato e coerenza ambientale. Anche la foto sembra piuttosto credibile, quindi il mio punto va a Nano Banana 2.

Test della traduzione in-immagine

Successivamente, per testare la traduzione nell’immagine mantenendo coerente l’immagine complessiva, ho caricato un poster di Claude in inglese e ho chiesto a entrambi i modelli di tradurlo in francese. In questo test, sia Nano Banana 2 che Nano Banana Pro non sono riuscito a tradurre tutto il testo sull’immagine. A parte il titolo, nessun testo è stato tradotto. Detto questo, Nano Banana Pro ha provato a tradurre la descrizione, ma in qualche modo non ci è riuscito.

Testare la coerenza dei caratteri

Per valutare la coerenza del carattere, ho caricato l’immagine di una donna con un volto chiaro e ho chiesto a entrambi i modelli di mostrare emozioni diverse. Comprendeva una serie di emozioni come felicità, tristezza, rabbia, sorpresa, disgusto e paura. Come affermato da Google, Nano Banana 2 ha effettivamente fornito risultati migliori e ha mantenuto il personaggio coerente su tutte le uscite. IL anche l’espressione facciale è migliore reso da Nano Banana 2.

Progettazione di personaggi anime

Infine, ho testato il design dei personaggi anime su entrambi i modelli di immagine. Ho chiesto loro di generare una scheda del personaggio anime a corpo intero di una samurai donna. Come puoi vedere, l’immagine generata da Nano Banana 2 ha accenti rossi migliori e mantiene la coerenza del carattere da più angolazioni. Anche l’armatura lo è ben dettagliatoe i primi piani dei volti sono più emotivi.

Qual è il migliore: Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro?

Per riassumere, Google ha svolto un lavoro encomiabile addestrando il modello più piccolo Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) con dettagli così intricati. Nei miei test, ho scoperto che è migliore in quasi tutte le aree rispetto al modello più grande Nano Banana Pro (basato sull’immagine Gemini 3 Pro). Significa anche che Google ha una base solida quando si tratta di distillare la conoscenza dai suoi modelli più grandi a modelli più veloci ed efficienti.

La famiglia di modelli linguistici Flash ha costantemente fornito prestazioni di prima classe a costi e latenza inferiori. E ora stiamo ottenendo lo stesso progresso anche nella generazione di immagini AI. Tutto sommato, Nano Banana 2 è attualmente il mio modello di immagine preferito e penso che solo la prossima variante Pro sarà in grado di batterlo.

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Alla fine dello scorso anno Google ha annunciato che il Gemini Nano AI arriverà su Pixel 8 Pro. Tuttavia, l’azienda ha anche confermato che il Pixel 8 non sarebbe stato così fortunato a causa del suo hardware non è riuscito a gestire l’elaborazione sul dispositivo di Gemini Nano. O almeno così pensavamo, perché Google sembra aver cambiato idea.

Google ha confermato che un’anteprima per sviluppatori Gemini Nano arriverà come parte del prossimo Pixel Feature Drop. Non ci sono molti dettagli al riguardo al momento, ma Google ha confermato che l’intelligenza artificiale alimenterà due funzionalità ampliate: Riepiloga in Recorder e Risposta intelligente in Gboard.

Gemini Nano è una versione leggera del modello Gemini AI di Google e offre elaborazione AI sul dispositivo, senza connessione al cloud. Ciò non solo aiuta a preservare la privacy dell’utente, ma significa anche che le funzionalità AI possono funzionare senza una connessione Internet attiva e senza costi aggiuntivi.

Il problema principale con l’intelligenza artificiale sul dispositivo, tuttavia, è che si basa sul fatto che il telefono abbia l’hardware necessario per alimentarlo. La stessa Google ha anche ammesso che perse specifiche di memoria possono portare a persi livelli di prestazioni. Ecco perché Pixel 8 Pro ha ricevuto le funzionalità Nano l’anno scorso, mentre Pixel 8 necessitava di ulteriori test e convalide.

Quindi, con queste due funzionalità in arrivo su Pixel 8, significa che c’è un po’ più di parità software tra i due dispositivi. Questa è un’ottima notizia per quelli di voi che hanno optato per Pixel 8 da $ 699 rispetto a $ 8 Pro da $ 999.

Sfortunatamente, questa è un’anteprima per sviluppatori, il che significa che Gemini Nano sarà esclusivo per le persone con account sviluppatore Android: non sarà ancora disponibile al grande pubblico. Google potrebbe rendere l’intelligenza artificiale più ampiamente disponibile nel prossimo futuro, ma chiaramente c’è ancora del lavoro da fare prima che Pixel 8 sia pronto per Gemini Nano.

Tuttavia, i progressi sono progressi e ciò, si spera, significa che Gemini Nano arriverà correttamente ad un certo punto nei prossimi mesi. Anche se è solo una versione beta, piuttosto che una versione pubblica stabile.

Senza dubbio sentiremo maggiori dettagli su Gemini Nano al Google I/O 2024 a maggio, presumibilmente insieme a notizie sugli aggiornamenti a Gemini Pro e Ultra supportati da cloud.

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