غوغل تطلق Nano Banana 2.1 لإنشاء وتعديل الصور: أبرز المميزات والتحسينات

أعلنت غوغل رسمياً عن Nano Banana 2.1، أحدث نماذجها لإنشاء وتعديل الصور بالذكاء الاصطناعي، مع طرحه في مرحلة التوفر العام (GA) تحت المعرّف البرمجي المستقر gemini-nano-banana-2.1. ويأتي النموذج كترقية لـ Nano Banana 2، مع تحسينات في جودة الصور، والالتزام بالتعليمات، والحفاظ على ثبات الشخصيات والعناصر أثناء عمليات التحرير المتعددة.

Nano Banana 2.1 is here!

This upgraded version outperforms our previous models across the board, with notable leaps in:

– visual design
– mask-based editing
– subject consistency
– more natural-looking imagery

Try it now in @GeminiApp, @GoogleAIStudio, and more. pic.twitter.com/2BuwyVfKmS

– Nano Banana 2.1 (@NanoBanana) October 6, 2026

ويدعم Nano Banana 2.1 إنشاء الصور بدقات تصل إلى 4K، ودمج حتى 14 صورة مرجعية، إلى جانب تحسين التعامل مع النصوص داخل الصور والإنفوجرافيك والنسب البانورامية العريضة. كذلك يتكامل مع بحث غوغل للويب والصور، ويتوفر عبر تطبيق Gemini وAI Mode وGoogle AI Studio وGemini API وغيرها من خدمات غوغل.

ما هو Nano Banana 2.1 وما علاقته بـ Gemini 3.6 Flash؟

صممت غوغل نموذج Nano Banana 2.1 كترقية مباشرة لنموذج Nano Banana 2 المعروف برمجياً باسم gemini-3.1-flash-image. وأوضحت بيانات Google DeepMind أن هذا النظام مبني على قاعدة المعمارية المتقدمة Gemini 3.6 Flash، وهو مخصص لمهام توليد وتعديل الصور الثابتة.

ولا يصنع النموذج مقاطع فيديو كمخرج نهائي؛ إذ يقتصر إنتاجه البصري على الصور الثابتة، لكنه يستطيع في المقابل استقبال ملفات الفيديو كمدخلات عبر واجهة برمجة التطبيقات (Gemini API)، مع استخراج الإطارات والاستناد إليها في بعض مهام التوليد والتحرير البصري.

وتتكامل هذه المعمارية مع مواصفات تشغيلية موسعة؛ حيث تبلغ نافذة سياق المدخلات نحو 131 ألف رمز (131,072) في Gemini API (مع وصول سعة الاستيعاب إلى مليون رمز في مواصفات النموذج الأساسية)، ونافذة مخرجات تتسع لـ 32,768 رمزاً، مع القدرة على استيعاب حتى 14 صورة مرجعية تضمن ثبات 4 شخصيات رئيسية و10 عناصر متزامنة. وتعتمد غوغل تقنية SynthID لوضع علامة رقمية غير مرئية تخدم جهود التعرف على المحتوى المولد اصطناعياً.

ما الجديد في Nano Banana 2.1؟

تتضمن الترقية الجديدة حزمة من التعديلات الهندسية التي استهدفت رفع كفاءة الاستخدام اليومي:

• جودة بصرية بدقات متعددة: يدعم النموذج إخراج الصور بدقات 1K و2K و4K، مع كون 1K هي الدقة الافتراضية، بجانب واقعية توزيع الإضاءة والظلال وخامات البشرة.
• فهم نصوص الأوامر (Prompt Adherence): ارتقاء ملحوظ في التزام النموذج بتعليمات المستخدم وشروط المشهد بدقة، متفادياً إغفال العناصر المحددة في النص.
• التحرير التفاعلي متعدد الجولات (Conversational Editing): إمكانية مواصلة تعديل الصورة عبر حوار مستمر ورسائل متتابعة دون الحاجة إلى إعادة كتابة النص بالكامل في كل خطوة.
• تحسين عرض النصوص وتخطيط الإنفوجرافيك: نتائج أفضل في رسم الحروف والكلمات داخل الملصقات، وتصاميم السوشيال ميديا، وأغلفة المحتوى، مع ضبط توزيع العناصر الطباعية.
• معالجة عيوب الأبعاد العريضة: معالجة مشكلة التكرار والتشوهات الهيكلية المعروفة باسم Tiling artifacts في النسب العريضة والبانورامية (1:4، 4:1، 1:8، 8:1) عند دقتي 2K و4K عبر 14 نسبة عرض إلى ارتفاع.
• الربط ببحث غوغل للويب والصور (Search Grounding): استدعاء بيانات ومعلومات حقيقية أثناء التوليد لتوثيق التفاصيل المعرفية، مع حظر استخدام صور حقيقية لأشخاص من شبكة الويب لصون الخصوصية.
• مستويات التفكير والمنطق (Thinking levels): خيارات ضبط مرنة تشمل Minimal، وMedium (الافتراضي)، وHigh، لضبط عمق المنطق التوليدي قبل تنفيذ الرسم.

نتائج اختبارات الأداء الرسمية من Google DeepMind

تكشف اختبارات Google DeepMind الداخلية أن أبرز نقاط قوة Nano Banana 2.1 تتجلى عند ازدياد تعقيد عملية إنشاء الصورة أو تعديلها؛ فمع ارتفاع عدد الشخصيات والمراجع والعناصر الواجب الحفاظ عليها داخل المشهد، يظهر الفارق جلياً لصالح الإصدار الجديد.

ويتضح ذلك بوضوح في اختبار ثبات الشخصيات المتعددة، حيث حصد Nano Banana 2.1 رصيد 1106 نقاط Elo، مقابل 978 نقطة لنموذج Nano Banana 2 و1011 نقطة لنموذج Nano Banana Pro. ولم يقتصر التفوق على جانب الشخصيات؛ ففي مهام تعديل عدة مراجع ودمجها في صورة واحدة وصل النموذج إلى 1066 نقطة، في حين سجل 1062 نقطة في اختبار محاكاة الأنماط الفنية. كذلك تفوق بفارق لافت في التعديل باستخدام الأقنعة، مسجلاً 1049 نقطة مقابل 965 نقطة لـNano Banana 2 و927 نقطة لـNano Banana Pro.

ويتسع الفارق بصورة أكبر في تصميم الإنفوجرافيك؛ فإلى جانب نيل Nano Banana 2.1 رصيد 1048 نقطة في تقييم التصميم، سجل 0.521 في مقياس صحة المعلومات داخل الإنفوجرافيك، وهي نتيجة تتجاوز بكثير معدل Nano Banana 2 الذي سجل 0.179، ومعدل Nano Banana Pro الذي سجل 0.265. وفي التقييم الشامل لتفضيل النتائج، حافظ الإصدار الجديد أيضاً على الصدارة برصيد 1050 نقطة Elo.

وبذلك، تعكس نتائج Google DeepMind أن التحسن في Nano Banana 2.1 لا يتعلق فقط بإنتاج صور ذات جودة أعلى، بل بامتلاك قدرة أفضل على الحفاظ على التفاصيل والعلاقات بين العناصر وإدارة عمليات التحرير المركبة، وهي الجوانب التي تكتسب أهمية بالغة عند الاعتماد على النموذج لإنشاء تصاميم أو مشاهد متعددة العناصر.

Nano Banana 2.1 مقابل Nano Banana 2 وPro: ما الفرق؟

تضع المعطيات الهندسية الإصدار الجديد في موقع متقدم يحسم خيارات المفاضلة بين النماذج؛ إذ يتفوق Nano Banana 2.1 على الإصدار السابق Nano Banana 2 بقدرته الفائقة على الحفاظ على هوية وتفاصيل 4 شخصيات عبر جولات التحرير المتتالية بدلاً من الاقتصار على تعديل الصور الفردية، بجانب دعم إخراج الصور بدقة 4K وحل مشكلات التكرار في الأبعاد البانورامية المعقدة، مع الاحتفاظ بسرعة وكفاءة تكلفة فئة Flash. وفي مواجهة النسخة الاحترافية Nano Banana Pro، تثبت اختبارات Google DeepMind تفوق الإصدار 2.1 في مجالات دقة المعلومات داخل المخططات البيانية وثبات الشخصيات والتعديل بالأقنعة، متجاوزاً أداء نسخة Pro في تلك المهام ومقدماً حلاً بصرياً أكثر مرونة وسرعة لفرق الإنتاج والتصميم.

أين يمكن استخدام Nano Banana 2.1؟

تتوزع قنوات الاستخدام المتاحة لنموذج Nano Banana 2.1 عبر بيئات غوغل المختلفة:

• المستخدمون الأفراد: يتوفر عبر تطبيق Gemini على مختلف المنصات، ووضع الذكاء الاصطناعي في محرك البحث (AI Mode in Search)، إضافة إلى أدوات Google Flow وStitch ومنظومة Google Ads.
• المطورون والشركات: يصل المطورون إلى المعرّف البرمجي المستقر gemini-nano-banana-2.1 عبر منصة Google AI Studio وواجهة Gemini API، بجانب تكامله مع خدمات Vertex AI عبر بيئة Google Cloud للمؤسسات.

كيف تحصل على أفضل نتائج من Nano Banana 2.1؟

تتطلب الاستفادة المثالية من قدرات Nano Banana 2.1 اتباع خطوات محددة:

1. صياغة الأوامر بدقة: كتابة وصف واضح للمشهد مع تحديد زوايا التصوير ونوع الإضاءة، ووضع الكلمات المطلوب كتابتها بين علامات تنصيص لضمان صحة الحروف.
2. التعديل بالأقنعة: رفع الصورة وتحديد الجزء المراد تغييره مع إعطاء تعليمات صريحة بالحفاظ على هيكل الصورة وزوايا الإضاءة المحيطة.
3. دمج المراجع المتعددة: رفع الصور المرجعية (حتى 14 صورة) وترتيب التعليمات بالإشارة إلى العناصر بوضوح (مثل نقل الشخصية من صورة إلى خلفية أخرى).
4. ضبط مستوى التفكير: تفعيل مستوى التفكير المتوسط أو الأعلى عند الحاجة إلى إنشاء رسوم بيانية معقدة أو مخططات إنفوجرافيك دقيقة.

أسئلة شائعة حول Nano Banana 2.1:

هل يدعم النموذج رسم النصوص داخل الصور بدقة؟
نعم، شهد الإصدار تحسناً في دقة الخطوط والتخطيط الطباعي، مع نتائج أفضل في كتابة الكلمات داخل الملصقات والشعارات والتصاميم.
هل يتوفر النموذج بصورة مجانية؟
يستطيع مستخدمو تطبيق Gemini وتجربة البحث تجربة الأداة وفق الحدود القياسية للاستخدام الشخصي، في حين يخضع الوصول عبر واجهات البرمجة السحابية (API) لاحتساب الرموز بحسب خطط الاستخدام.
هل يتفوق Nano Banana 2.1 على Nano Banana 2؟
نعم، تكشف بيانات واختبارات Google DeepMind الداخلية تفوق الإصدار 2.1 في جودة التحرير، وثبات الشخصيات، ودقة الإنفوجرافيك، مع دعم دقة 4K.