アーキテクチャの詳細

Nano Banana Pro の技術的な仕組みについて、公式情報とコミュニティでの観測情報を整理して解説します。

推論コアと画像生成の統合

Nano Banana Pro の最大の特徴は、従来の拡散モデルが苦手としていた「論理的な整合性」と「テキスト描画能力」の高さにあります。

Google は詳細なニューラル構造（拡散 vs LLM など）を公開していませんが、Gemini 3 Pro の高度な推論能力を活用し、生成と編集プロセスにおける「意味理解」「論理性」「配置計画性」を強化していることが公式に述べられています。

従来モデルとの比較

特徴	従来の拡散モデル (SDXL/Flux)	Nano Banana Pro (Gemini 3)
プロンプト理解	キーワード依存。単語の重み付けが重要。	文脈・意味依存。因果関係を考慮する。
テキスト描画	非常に苦手。文字化けが頻発。	ネイティブ対応。OCRレベルの精度。
空間認識	「左に犬、右に猫」といった指示の混同が多い。	文脈や因果関係を考慮した指示をより正確に反映する能力が強化されている。
多言語対応	英語に最適化されており、他言語は精度が落ちる。	日本語を含む多言語でネイティブ並みの理解力。

空間的理解とスタイルの適用

Nano Banana Pro は、空間的な構造を理解した上で、抽象的なスタイルを適用する能力に優れています。

具体例

ユーザーが「この部屋の家具を北欧風に変えて」と指示した際、モデルは単にテクスチャを変更するのではなく、空間内のオブジェクトの関係性（ソファの向き、テーブルとの距離など）を維持したまま、スタイルという抽象的な概念を適用できる傾向があります。

会話型編集（Conversational Editing）

Nano Banana Pro は、自然言語による指示を使って画像の部分修正 (編集) が可能とされています。

想定されるワークフロー

ユーザーはチャット形式や差分指示を通じて、段階的に画像を仕上げていくことが可能です。

Step 1: 「モダンな空のリビングルームを生成して。」 Step 2: 「中央にグレーのソファを配置して。」 Step 3: 「壁の色をセージグリーンに変更して。」

※ただし、Google が文脈保持／反復編集 (逐次差分) をどこまで技術的に “構造化されたワークフロー” として公式に保証しているかは明示されていません。

論理処理能力と整合性

意味・文脈の理解

Google は Gemini 3 Pro の推論能力を強調しており、「意味・文脈・論理性 (例: 因果関係、構造) を考慮したビジュアル生成」が可能という説明をしています。

複雑な相互作用の生成

複数のキャラクター (実在 + 架空) を整合的に描く能力が報じられており、これは Google の “高度な推論 + 一貫性保持” 能力によるものと見られます。

具体的なプロンプト構造（例: [主語A] + [アクション] + [主語B] + [相互の関係性]）はコミュニティからの成功例であり、Google がその形式を公式に標準化しているわけではありませんが、試してみる価値のあるアプローチです。

解像度とスタジオ品質

Google の発表によれば、Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) は以下の機能を備えています。

• 解像度: 最大 4K 解像度に対応可能（アップスケール含む）。
• スタジオ制御: カメラアングル、ライティング (昼夜)、被写界深度 (フォーカス)、色補正 (カラーグレーディング) などの調整が可能。

透明性とSynthID

生成された画像には、Googleの電子透かし技術「SynthID」が付与されます。

• 不可視ウォーターマーク: 人間の目には見えませんが、専用ツールで検証可能です。
• 可視ウォーターマーク（Gemini Spark）: Gemini アプリ（無料・Proアカウント等）では、画像に小さな可視マークが表示されることが報告されています。Ultraプランなどではこれが表示されない可能性があります。

次のステップ

• プロンプトの書き方で実践的な使い方を学ぶ
• 高度なプロンプティングでさらに深く学ぶ