KI Bildgenerierung und -bearbeitung konsistent und einfach wie noch nie
Google hat letztes Jahr seine KI-Anwendungen um ein äußerst leistungsfähiges Bildbearbeitungsmodell erweitert. Entwickelt von seiner Forschungstochter DeepMind. Es trägt den offiziellen Namen „Gemini Flash Image“ und sorgt nun unter dem Marketing-Namen „Nano Banana“ für Aufsehen. In unserem KI Intensivkurs, der auch die „Nano Banana Schulung“ umfasst, lernst du den praktischen Einsatz der neuen Funktionen, ihren praxisnahen Einsatz und auch die Unterschiede und Möglichkeiten im Vergleich zu anderen KI-Bildgenerierungs-Modellen.
Nano Banana hat seine Stärken vor allem darin, die Konsistenz bei der Veränderung von Personen, Tieren und Objekten in generierten Bildern zu erhalten. Das Modell bietet darüber hinaus noch viele weitere kreative Bildbearbeitungsmöglichkeiten, die laut Google auch noch weiter ausgebaut werden. Umfärbungen, die Änderung der Kameraposition oder der Lichtverhältnisse sind für „Nano Banana“ kein Problem. Die Ergebnisse sind dabei bisher das Beste im Bereich der generativen KI. In vielen Use Cases ist „Gemini Flash Image“ oder eben „Nano Banana“ eine wertvolle Bereicherung und macht Bildbearbeitung so einfach wie noch nie, auch im Rahmen der „Nano Banana Schulung“.
Ein bekanntes Problem bei der KI-gestützten Bildbearbeitung von Personen war ja bisher, dass kleine, aber wichtige Bilddetails oft verloren gingen oder nicht mehr dem Originalbild entsprachen. Die Ergebnisse wirkten dann zwar ähnlich, aber eben nicht mehr ganz authentisch. Das „Nano Banana“-Modell setzt genau hier an und stellt sicher, dass Personen oder Tiere auch nach einer Bearbeitung authentisch und wieder erkennbar bleiben.
Erweiterte Bearbeitungsmöglichkeiten mit Nano Banana 2
Über die verbesserte Konsistenz hinaus bietet Nano Banana mehrere neue Funktionen an, wie zum Beispiel die Möglichkeit, Fotos zu kombinieren: Es lassen sich nun mehrere Bilder hochladen und miteinander verschmelzen.
In Nano Banana lassen sich bis zu 14 Referenzbilder verwenden, um hohe Konsistenz bei Stilen, Charakteren und Kompositionen zu gewährleisten. Es ist ideal für die professionelle Bildgenerierung, bietet 4K-Auflösung und auch präzise Textdarstellung in Bildern.
Hier ein Beispiel eines Models in neuen Outfit, das an einem Auto lehnt. Die Originalfotos wurden getrennt voneinander aufgenommen bzw. generiert und der Hintergrund via Prompt ergänzt.
Bilder lassen sich in mehreren aufeinanderfolgenden Schritten verändern. So kann für einen Raum die Wandfarbe geändert werden, dann um einen Sessel und schließlich um weitere Möbelstücke ergänzt werden. Gemini behält dabei den Kontext des Bildes bei und verändert nur die gewünschten Bereiche. Oder auch die Kameraposition und die Lichtverhältnisse. Dies wird ausführlich in der „Nano Banana Schulung“ behandelt.
Zudem ist es möglich, den Stil oder die Textur eines Bildobjekts auf ein anderes Bild zu übertragen. So lässt sich etwa die Textur von Pflanzen auf Schuhe anwenden oder ein Kleid mit dem Muster von Blumen gestalten. Oder einfach mal verschiedene Frisuren und Looks ausprobieren.
Bei dem neuen Modell um das derzeit beste Bildbearbeitungsmodell im „Large Model Arena“-Benchmark (Quelle: Google). Die aktualisierte Beta-Version wurde im August 2025 weltweit für alle Nutzer der Gemini-App ausgerollt. Sowohl in der kostenlosen als auch in der kostenpflichtigen Variante. Übrigens werden alle in der App erstellten oder bearbeiteten Bilder zur Kennzeichnung mit einem sichtbaren Wasserzeichen sowie dem unsichtbaren digitalen Wasserzeichen „SynthID“ versehen. Nicht so, wenn „Nano Banana“ innerhalb von Freepik genutzt wird.
Workflows in unserer Nano Banana 2 Schulung
Eine Schulung für alle, die mit dem Google Modell Gemini Flash Image arbeiten möchten und ihren Workflow dabei neu definieren können
Diese Schulung „Nano Banana“ richtet sich an Teams, die konsistente Visuals ohne Umwege benötigen und die Bildbearbeitung per Prompt ausführen möchten. Die Engine priorisiert Identitätserhaltung, bietet eine präzise Steuerung und ermöglicht die realistische Integration – zum Beispiel von Models oder Produkten – in neue Umgebungen. So setzen wir den Fokus klar Fokus auf produktive Workflows in Marketing, E-Commerce und Redaktion.
