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「香蕉革命」首揭秘!谷歌瘋狂工程師死磕文字渲染,竟意外煉出最強模型

人工智能 新聞
谷歌最新圖像模型nano banana橫空出世,它不僅能融合多張圖片拼接出全新畫面,還能理解地理、建筑與物理結(jié)構(gòu),甚至將二維地圖轉(zhuǎn)化為三維景觀。憑借Gemini的世界知識與交錯生成技術(shù),模型實現(xiàn)了「有記憶」的多輪創(chuàng)作,帶來極高一致性與創(chuàng)造力。nano banana正在重塑AI圖像生成的邊界,也引發(fā)了「AI創(chuàng)意伙伴」未來的無限遐想。

納尼(°ロ°),怎么AI圈子突然就開始「納米香蕉革命」了。

谷歌沒想到自己發(fā)布了一個新的圖像模型,直接就引爆了社區(qū)!

最近這個香蕉實在太火了,仿佛又回到幾個月前的OpenAI的「吉卜力熱」盛況。

圖片由nano banana生成,這個超人COS太贊了

但這次谷歌nano banana帶來了更多顛覆性的玩法,不像吉卜力只有一個生成風(fēng)格,估計谷歌都沒有想到網(wǎng)友們的創(chuàng)新力量太絕了。

比如你可以最多上傳13張圖片,然后讓nano banana合并起來。

你能相信上面的圖片是AI用下面這些「零件」組合起來的嗎?

按照谷歌的說法,這次nano banana不僅是一個圖像模型,而且具備Gemini強大的世界知識。

這讓nano banana的理解能力來到一個新的維度(文章后面有谷歌團隊專訪,揭秘了模型背后的最新技術(shù)路線)。

既然可以拼接物理世界的物體,那是不是可以「拼接」人物動作?

這不就是妥妥的分鏡嗎?然后網(wǎng)友繼續(xù)用海螺AI制作了如下短片。

感覺用AI拍電影也不是不可能??!

由于nano banana擁有Gemini的世界知識,你只需上傳現(xiàn)實世界的截圖,就能讓它為你標注內(nèi)容。

比如在畫面中標注東京塔。

還可以標注更多建筑。

甚至使用機器人視角,勾勒人物輪廓,這不就是終結(jié)者視角嗎?賽博朋克味來了!

最神奇的是,nano banana可以從「二維地圖」看出「三維世界」。

網(wǎng)友們非常喜歡的用納米香蕉變換谷歌地圖「紅色箭頭看到了什么」.

比如從西邊這個角度看過去的金門大橋。

或者從東邊看過去的東京塔。

更神奇的是,納米香蕉似乎真的理解了地理中的等高線知識,可以從等高線直接繪制出真實地理地貌。

甚至以前讓我們頭痛的工程繪圖視角,都能輕松拿捏。

可以將任意一張圖渲染成上、下、左、右、前、后視圖。

甚至可以使用nano banana來給自己定制試衣服,任何元素都可以「穿在」身上。

不僅不用再穿衣服,連動作都可以直接復(fù)刻。

X上網(wǎng)友@ZHO_ZHO_ZHO用人像+動作框架就可以直接完成攝影棚級別的拍攝效果。

反過來也沒問題,可以從圖像中,提取現(xiàn)實建筑的物理結(jié)構(gòu)。

甚至,還可以「逆向」P圖,首先把原圖改為黑白色線框,然后再選擇自己喜歡的顏色,最后給圖片重新上色。

nano banana轉(zhuǎn)化線稿和上色非常的精準。

當然,腦洞和整蠱是不可能缺席的。

比如讓奧特曼穿著衣服來玩鞍馬。

除了可以做出「新的」圖片,nano banana還能修復(fù)「老」照片。

補充破損、折痕,還能還原被時間抹去的清晰畫面。

由于納米香蕉nano banana實在太火了,甚至有網(wǎng)友表示,應(yīng)該給起名字的工程師加薪。

此前nano banana在LMArena上線后迅速風(fēng)靡。

最終盲測下,Gemini 2.5 Flash Image成績一騎絕塵。

谷歌這個nano banana明顯不同于之前的圖像模型,比如GPT-4o原生圖像模型,能力確實上了一個臺階。

納米香蕉背后是否有新的技術(shù),新的體系引進?

正好,谷歌DeepMind團隊剛剛接受了采訪,講述了模型背后的故事。

「納米香蕉革命」

nano banana幕后首次公開

nano banana項目負責(zé)人和研究員接受DeepMind產(chǎn)品負責(zé)Logan Kilpatrick播客采訪,揭秘了模型背后的技術(shù)密碼:

  • 模型可以訪問多模態(tài)上下文,然后生成圖像。所以模型可以選擇查看之前的圖像,并嘗試生成與之非常不同的東西。
  • 交錯生成的神奇之處在于,它為你提供了一種用于圖像生成的新范例……將復(fù)雜的提示分解成多個步驟,并在不同的步驟中逐一進行編輯。
  • 未來的發(fā)展方向是讓模型不僅能生成高質(zhì)量圖像,更能理解深層意圖……甚至超越用戶指令,提供更有創(chuàng)造性的結(jié)果,并確保內(nèi)容的真實性和準確性。

在谷歌DeepMind的訪談現(xiàn)場,主持人Logan Kilpatrick成了新一代Gemini圖像模型的首位「受害者」。

產(chǎn)品經(jīng)理Nicole上傳了他的照片,然后向模型下達了一個看似無厘頭的指令:

「拉遠鏡頭,給他穿上一套巨大的香蕉服,臉要露出來。」

短短幾秒后,結(jié)果呈現(xiàn)在屏幕上。

照片里的Logan依然是他,但身上卻天衣無縫地套著一件亮黃色的香蕉道具服,背景切換到了芝加哥的街景。

「太有趣了,」Logan驚嘆道,「這張照片是在芝加哥拍的,那條街實際上差不多就是那個樣子。」

「納米香蕉」是個什么梗

緊接著,Nicole又輸入了一個更神秘的指令:「把它變成nano風(fēng)格?!?/span>

「這是什么意思?」Logan一頭霧水。

屏幕上,一個穿著香蕉服的Q版Logan出現(xiàn)了,可愛又精致。

謎底揭曉:原來,「nano banana」(納米香蕉)是這款新模型在早期匿名測試平臺LMArena上使用的代號。

這個模型聰明到能理解這個「內(nèi)部梗」,并以極富創(chuàng)意的方式執(zhí)行了指令。

這種「聰明」的背后,是新模型最核心的技術(shù)——原生與交錯式生成(Native and Interleaved Generation)。

對于傳統(tǒng)的圖像模型來說,每次編輯都像是一次「失憶」后的重新創(chuàng)作;相比之下,Gemini則像是一位「有記憶」的畫家。

也就是,當Gemini進行多輪創(chuàng)作時,一切都在模型的上下文中——它記得上一筆畫了什么,也理解對話的來龍去脈。

為了證明這一點,團隊展示了另一個酷炫的例子:「把主體變成五種不同的1980年代美式商場風(fēng)?!?/span>

模型不僅在短短13秒內(nèi)生成了五張風(fēng)格各異但主角高度一致的照片,甚至還貼心地為每張圖起了「街機之王」、「酷蓋」、「泡商城達人」、「淡定哥」這樣充滿年代感的標題。

而且,這不僅對角色構(gòu)建有用,你也可以拍下自己房間的照片,讓它幫你設(shè)計五種不同的裝修風(fēng)格。

在谷歌內(nèi)部,已經(jīng)有很多人用它來重新設(shè)計自己的花園和房間了!

在推特「差評榜」上淬煉

有趣的是,如此強大的模型,竟然是在網(wǎng)友的各種吐槽中誕生的。

研究工程師Robert坦誠地回憶:「(2.0版本發(fā)布后)我們真的就坐在X(推特)上,一條條地看用戶的反饋和抱怨。

比如「編輯后圖像風(fēng)格不統(tǒng)一」、「修改了不該改的地方」等等都會收集起來,并制作成一個專門的內(nèi)部評估基準——一個名副其實的「推特差評榜」。

在訓(xùn)練過程中,有一個問題曾讓研究員Kaushik近乎「瘋狂」地執(zhí)著——文字渲染

「我們曾經(jīng)在很長一段時間里對他置之不理,」Robert開玩笑說,「覺得這家伙有點瘋狂,對文字渲染也太執(zhí)著了?!?/span>

但Kaushik的堅持,最終得到了證明。

具體來說就是,當一個模型能精準地渲染出文字的筆畫結(jié)構(gòu)時,它對整個圖像的宏觀與微觀結(jié)構(gòu)的理解力也會隨之躍升。

而這個曾經(jīng)被忽視的細節(jié),最終也成了模型能力進化的關(guān)鍵信號。

Gemini x Imagen秘密聯(lián)姻

那么,新模型是如何在「聰明」(遵循指令)和「好看」(圖像質(zhì)量)之間取得完美平衡的呢?

答案在于一次關(guān)鍵的內(nèi)部合作:Gemini團隊與Imagen團隊的強強聯(lián)合。

你可以把Gemini團隊理解為模型的「大腦」,他們賦予模型世界知識、強大的邏輯推理和指令遵循能力。

而Imagen團隊,則像是模型的「藝術(shù)總監(jiān)」,他們擁有「被磨練出的、極其敏銳的審美品味」。

對此,Kaushik分享了一個十分戲劇性的場景:「以前我們覺得一個編輯成功了,只要指令完成了就行。但Imagen團隊的同事看到后,會直截了當?shù)赝虏壅f:這太糟糕了。你怎么會想讓模型做出這種東西來?!

是的,團隊里真的會有對美學(xué)非常敏感的成員,去仔細地審查成百上千張圖片,并且僅憑肉眼就能判斷出模型間的細微優(yōu)劣。

大家甚至開玩笑說,未來的目標是根據(jù)他們的品味,訓(xùn)練一個「審美自動評分器」。

一個比你更聰明的創(chuàng)意伙伴

最后,當被問及未來時,團隊的想象力被徹底打開。

Nicole的夢想,可以說是擊中了每一個PM的心:「我希望有一天,這個模型能直接為我制作一套看起來很棒的工作幻燈片。它不僅要好看,所有圖表和數(shù)據(jù)都必須是事實準確(Factuality)的。」

而研究員Mostafa的愿景則更具哲學(xué)思辨,也更令人激動。他期待的不僅僅是高質(zhì)量的圖像,而是一種全新的智能——「Smartness」。

「我期待這樣一種情況:我讓模型做一件事,它沒有完全遵循我的指令。但在看到結(jié)果后,我反而會說:我很高興它沒聽我的,這結(jié)果比我實際描述的還要好!

在Mostafa看來,這并非模型的「失誤」或「意外」,而是一種更高層次的智能涌現(xiàn)。

當AI的知識和視角超越用戶時,它不再是一個被動的工具,而是一個能主動提供更優(yōu)解的、比你更「聰明」的創(chuàng)意伙伴。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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