Пару недель назад Google обновили модель для создания и обработки изображений в Gemini: теперь это Gemini 2.5 Flash Image (aka Nano-banana). Пока англоязычный интернет пилит видео с гайдами и предсказывает смерть фотошопа, в арбитражном комьюнити ограничились парой сухих фактов о функционале и… на этом все.

При этом, я понимаю, что никто толком не тестировал новую модель. И не будет ее тестировать, потому что все привыкли к ChatGPT для ежедневных задач и к Claude для кодинга. Все привыкли говорить про использование LLM в своей работе, но мало кто рассказывает что он делает и какой выходит результат. 

Сегодня разберём, что модель реально умеет на практике, с какими промтами не взаимодействует и в чём её основные фишки. Всё это пригодится в уникализации твоих креативов.

Сначала давай посмотрим, что сам Google рассказывает о новой модели в маркетинговой рассылке:

  • Сохраняет внешний вид объекта на нескольких сгенерированных изображениях и сценах
  • Точное редактирование через подсказки, например, inpainting (добавление/изменение объектов), outpainting (дорисовка изображений) и целевые преобразования в изображении
  • Объединяет элементы из нескольких изображений в фотореалистичный композит
  • Понимает визуальный контекст, например, следует сложным инструкциям на нарисованной от руки схеме

Если говорить простыми словами и на более понятных примерах, это даёт:

  • Сохранение консистентности сгенерированного персонажа в разных генерациях. То есть персонаж или человек сохраняет свои черты и узнаваемость на всех картинках, которые ты с ним создаёшь. На практике это работает не так идеально, как рекламируют — эффект «зловещей долины» остаётся, а после нескольких регенераций становится только хуже
  • Можно объединять в одно изображение 6+ картинок, сохраняя при этом приемлемое качество на выходе
  • Самое интересное для нас — inpainting. Редактирование изображений теперь возможно без необходимости выделять конкретные зоны, как было ранее в Stable Diffusion. Достаточно описать, что хочешь изменить на фото, или приложить пример изображения, и нейросеть сама выполнит изменения по твоему текстовому запросу без лишних телодвижений.

И именно последнее подводит нас к легчайшей уникализации креативов для тестов. Давай разберем пару примеров. 

Пример 1

Начнем с простого.

Нашли в спае креатив под залив на средство против ногтевого грибка – нога с лимонами на пальцах. Хотим создать похожее и проверить на тестах, но фотографировать батины ноги в луке не с руки, потому:

  • Идем в поиск и находим изображение обычного репчатого лука, порезанного колечками.
  • Загружаем ворованный креатив, загружаем вместе с ним рандомную фотку порезанного лука и просим поменять лимон на лук и…

Просто, быстро, никто не воняет луком, можно брать на тесты. Вместо лука можно выбрать что угодно, хоть компрессы из капустного листа.

Пример 2

Нашел интересный креатив, но хочешь сделать его более похожим на тот продукт, который реально придет клиенту? Решается точно также промптом в одну строчку:

А еще можно удалить все логотипы и тексты. Если в процессе появляются артефакты, как тут с кривым пальцем, его тоже можно перерисовать:

Пример 3

Возьмем задачу посложнее и посмотрим в сторону офферов на потенцию. Для примера ориентировался на оффер TRIDENTEX от ARAY.

➡️ По запросу “old man and woman hugging” находим фото мужчины в возрасте в обнимку с молодой девушкой. Да, это Shutterstock, но платить мы, конечно, не собираемся.

➡️ Через первый попавшийся сервис снимаем с фотографии вотермарки. Я взял watermarkremover.io, и он отлично справился с задачей.

➡️ Фото банки я взял с мексиканского amazon, этого нам хватит для теста. Закидываем почищенное от вотермарок фото пары вместе с банкой в Gemini и просим добавить банку мужчине в руки.

Теперь разберем результат.

Нейронка сама решила выполнить outpainting, хотя я такой задачи не ставил, но результат получится отличным:

  • девушке дорисовали локоть, сохранив при этом нормальный изгиб без артефактов
  • на талии видно руку мужчины, который ее обнимает
  • мужчине дорисовали футболку, сохранив при этом текстуру и помятость, которая в этом месте возникает при носке и сидячей работе.

Из явных проблем — банка в руке выглядит слишком огромной. Вернемся к нашему промпту и попросим уменьшить размер банки на 50%:

Да, я знаю, что банка все еще выбивается из общего стиля и выглядит неестественной — nano-banana отлично справляется с обработкой реальных фотографий, но если ей подсовывать рендеры или дизайн-макеты, результат будет всегда выглядеть довольно нереалистичным. В этом же случае я брал со страницы товара на Amazon не фотографию банки, а как раз дизайн-макет. Как с этим бороться — пока не ясно, потому в своих экспериментах лучше использовать реальные фото товара, которые дает рекл или ПП.

Пример 4

Дальше в качестве эксперимента я уже просто поигрался с переодеванием парня, который вот уже четвертый год светится в тизерных спаях на крипту. Вот этот красавчик.

Давай попробуем сделать его чуть богаче и приоденем в Balenciaga. Я боялся, что тут ничего не выйдет, потому что у парня поверх футболки повязана кофта, но внезапно: 

Мне не понравилось, что к футболке от Balenciaga у парня какие-то неузнаваемые ноунейм часы, потому подкинул сюда же фотографию Rolex Submariner, чтобы наш успешный криптан выглядел еще внушительнее:

Важное 

Последним штрихом я хотел добавить голубые очки Ray-Ban x Meta, чтобы они подходили под по цвету футболку и часы. Но столкнулся с проблемой, о которой ни арбитражные инфлюенсеры, ни англоязычные обзорщики не упоминают:

Nano-banana плевать на оригинальное разрешение и соотношение сторон изображений. В этом примере все изображения, что мы использовали, то есть, и футболка Balenciaga, и Rolex Submariner, и изначальное фото парня, были в вертикальной (книжной) проекции. Но стоит добавить изображение в горизонтальной (ландшафтной) проекции — нейронка обрезает исходное фото под размер и соотношение последнего загруженного.

Эту проблему я так и не смог решить. Да, если взять фото с очками и изменить размер холста, сделав его вертикальным, то это сработает — размеры сохранятся. Но результат получится низкого качества: иногда очки добавлялись без теней, будто я просто накинул их отдельным слоем сверху.

Пример 5

Я попробовал поиграться с креативом на Турцию, где было довольно много рекламного текста. Промпт использовал простой: заменить мужчину на женщину в бизнес-костюме. Сработало идеально, тексты не пострадали. Даже полупрозрачную плашку учел. 

За пару попыток можно полностью очистить креатив от всех текстов и подложек. С первого раза получается не всегда удачно, но у меня вышло за два запроса.

А вот если пробовать использовать селеб, Google сразу начинает душить гайдлайнами. Так что ни актёров, ни певиц, ни министров сгенерировать не выйдет.

При этом, если подсовывать фотографию того же человека, которую Nano-banana отказывается генерировать в текстовом запросе, то селеба подставляется без проблем, не считая запрос нарушением.

Аналогичная проблема и с adult креативами. Добавить мясистый баклажан на фото девушки с ахегао тоже не выйдет – по гайдлайнам нельзя.

Итоги: 

  • У нас есть бесплатный и крайне эффективный инструмент, который позволяет быстро и дёшево (фактически бесплатно) уникализировать твои креосы или креосы из спая
  • Нейронка нетребовательна к промпт-инжинирингу — можно писать на родном языке, не углубляясь в английский, как того требуют Flux, Stable Diffusion и другие. Но чем точнее промпт, тем лучше результат
  • Качество на выходе достойное, однако нейросеть чувствительна к исходным файлам: старайся использовать реальные фото, а не макеты или рендеры, иначе результат выглядит нереалистично
  • Нейронка неадекватно реагирует на соотношение сторон загружаемых изображений. Пока неясно как с этим бороться, потому что в моих примерах это еще и сильно влияло на итоговое качество
  • Это всё ещё продукт Google, поэтому цензура жёсткая, далеко не на все вертикали удастся задействовать: adult минусуем сразу, но для креативов с селебами можно хорошо работает фейс свап с фото на фото
  • Работа с текстами остаётся слабым местом: часто появляются лишние буквы. Обычно проблема решается после 3–5 генераций, но чем меньше текста добавляешь через промпт, тем качественнее он будет сгенерирован. 

Где использовать Nano-banana, чтоб не платить перекупам за API:

Блоги
17.09.2025

1130

0