Google Nano Banana 2 vient de leak !!!!

Nano Banana 2 de Google, (au nom toujours très étrange) serait à deux jours de sa sortie, mais la version de prévisualisation fait déjà murmurer la communauté de l’IA qui pense que c’est peut-être la première fois qu’un modèle d’image montre des signes de raisonnement réel.

Des fuites sur Reddit et quelques captures d’écran de développeurs laissent penser à un changement majeur dans la façon dont Google aborde les modèles de vision : ce ne sont plus seulement des modèles de diffusion, plus seulement des images jolies qui respectent les prompts.

Si les fuites sont exactes, Nano Banana 2 repose sur Gemini 3.0 Pro en l’utilisant comme “cerveau”, avec une tête de diffusion ajoutée pour la synthèse d’image.

Ce n’est pas le premier modèle hybride sur le plan conceptuel.

OpenAI et Anthropic ont déjà laissé entendre des structures similaires, mais celui-ci pourrait être la première version à échelle commerciale visible par les utilisateurs.

Pense à Gemini 3.0 Pro comme au noyau de raisonnement : un LLM multimodal qui comprend le texte, l’image et la structure.

La tête de diffusion agit ensuite comme moteur de rendu.

Le pont entre les deux, probablement une couche de représentation partagée, permet au modèle de langage de conditionner directement la manière dont la diffusion débruite chaque étape.

Ça signifie que le modèle de diffusion n’hallucine pas seulement des pixels basés sur des tokens. Il est guidé par des états de raisonnement de haut niveau provenant d’un LLM.

De la compréhension à l’intention

La plupart des modèles d’image, même les meilleurs comme Imagen 2 ou DALL-E 3, comprennent les prompts de façon sémantique.

Tu dis “un chat avec un imperméable sous une lumière néon”, et ils décodent ça linguistiquement, le mappent à des tokens visuels, puis échantillonnent en conséquence.

Mais ils n’infèrent pas.

Ils ne savent pas qu’un chat en imperméable peut évoquer l’ironie, la mélancolie ou l’anthropomorphisme.

Ils ne comprennent pas le ton.

Nano Banana 2 semble différent…

Les versions de prévisualisation montrent qu’il reconnaît l’intention : il comprend la cause, l’effet et le contexte.

Si tu lui demandes “montre une scientifique qui vient de réaliser que son expérience a échoué”, il ne produit pas juste une scène de laboratoire.

Il rend la tension : espace de travail en désordre, lumière ambiante faible, une main légèrement floue en mouvement, comme si la scène était capturée dans un moment d’incrédulité.

Ce type de synthèse demande du raisonnement.

Ça suggère que le modèle a un accès interne à une logique situationnelle, pas seulement à des intégrations textuelles.

Avancées techniques attendues

Si l’architecture est vraiment un hybride Gemini-diffusion, plusieurs améliorations techniques sont probables :

1. Génération 4K et cohérence multi-images

Les premiers indices de “GemPix 2” (qui serait le nom interne de Nano Banana 2) évoquent la prise en charge de la 4K et peut-être d’une profondeur de 16 bits, laissant penser à un nouveau scheduler d’échantillonnage.

Le premier Nano Banana utilisait une sortie de 1 MP avec un upscaling dégradé. Cette version pourrait générer nativement en haute résolution.

2. Cohérence entre images

L’un des points forts du Nano Banana 1 était la cohérence des personnages, la capacité à maintenir le même individu à travers différentes éditions.

Nano Banana 2 pourrait étendre cela à la mémoire de scène, en préservant la lumière, la géométrie et la continuité narrative sur plusieurs sorties.

Imagine générer une série de photos depuis un seul prompt, avec une évolution cohérente, comme des plans de film.

3. Inférence sur appareil

Il existe des spéculations crédibles sur une variante intégrée à Android.

Si c’est le cas, Google pourrait déployer des versions quantifiées, plus petites, de Nano Banana 2 capables de tourner localement pour des retouches mineures : recadrage, ajustement du ton, amélioration contextuelle, en utilisant le raisonnement cloud de Gemini seulement quand c’est nécessaire.

4. Logique temporelle pour les frames vidéo

L’expression “tête de diffusion” ne signifie peut-être pas images fixes uniquement.

Plusieurs lignes dans des notes internes (fuitées via AI Studio) évoquent un “mapping de cohérence temporelle”.

Si c’est vrai, Nano Banana 2 serait peut-être aussi un banc d’essai discret pour la diffusion vidéo, similaire à ce qu’OpenAI a suggéré avec Sora, mais dans l’écosystème Google.

Alignement sur les vecteurs d’intention

Ceci est spéculatif mais passionnant : des chercheurs de Google ont déjà parlé de “vecteurs d’intention”, des intégrations qui encodent le but derrière une demande plutôt que son contenu littéral.

Les intégrer à la génération d’images permettrait un contrôle émotionnel ou narratif, comme dire au modèle “donne une sensation nostalgique” sans décrire la scène explicitement.

Raisonnement, pas rendu

Ce qui m’enthousiasme le plus, c’est le saut cognitif.

On a atteint le plafond de la fidélité esthétique. Maintenant, il s’agit de cohérence et d’interprétation.

Les sorties préliminaires de Nano Banana 2 montrent quelque chose qui ressemble à une compréhension d’histoire, comme si le modèle construisait une carte mentale avant de générer.

Ça correspond à ce que je répète depuis des mois : les modèles de diffusion ont besoin d’un cerveau.

Ils sont trop bons pour les textures, trop mauvais pour la compréhension.

Associe-les à un LLM capable de raisonner, et soudain, les modèles de vision commencent à se comporter comme des réalisateurs plutôt que comme des illustrateurs.

Nano Banana 2 pourrait être ce point d’inflexion, où les modèles visuels cessent de “suivre des instructions” et commencent à comprendre pourquoi ces instructions existent.

Ce qui pourrait arriver ensuite

Si Nano Banana 2 fait ce que les fuites suggèrent, le prochain mouvement logique de Google serait une pipeline multi-agents : Gemini gérant le raisonnement et la planification de scène, Nano Banana exécutant la synthèse visuelle, et peut-être un troisième modèle, pour le son ou l’alignement multimodal.

Un tel ensemble rapprocherait l’IA d’une intelligence créative unifiée, des modèles qui ne se contentent pas de générer du contenu, mais composent du sens.

Pensée finale

Nom mis à part, Nano Banana 2 pourrait marquer le début d’un nouveau chapitre sérieux pour l’IA générative, où la diffusion n’est plus seulement une technique réduction du bruit mais une interface de raisonnement entre la pensée et la vision.

Si les fuites sont ne serait-ce qu’à moitié vraies, la sortie officielle cette semaine pourrait redéfinir ce que signifie “génération d’images par IA”.

Ce n’est plus une question de meilleurs pixels.

C’est une question de comprendre pourquoi ces pixels existent !