Revue en accès anticipé de la génération d’images Gemini 3 Pro – Nano Banana Pro relève le niveau de l’art IA

Introduction

Le modèle Nano Banana Pro de Google, officiellement présenté sous le nom de Gemini 3 Pro Image Generation, suscite déjà l’engouement avant sa sortie publique. Grâce à une collaboration en accès anticipé avec des partenaires de confiance, nous avons pu évaluer les capacités texte‑à‑image du modèle et comparer ses résultats aux outils d’art IA de génération actuelle. Les résultats montrent un saut perceptible en réalisme, en conscience compositionnelle et en gestion d’invites complexes.

Présentation de Nano Banana Pro

Nano Banana Pro s’appuie sur l’architecture Gemini 3 Pro, étendant ses capacités au‑delà de la synthèse texte‑à‑image standard pour inclure l’édition image‑à‑image (non testée dans cette première évaluation). Le modèle devrait être lancé d’ici la semaine prochaine, avec une sortie standard en 1080 p et un mode 4 K à venir qui promet davantage de détails.

Méthodologie de test

L’évaluation s’est concentrée sur une série d’invites allant de scènes ludiques simples à des maquettes UI complexes et des compositions horodatées. Toutes les images ont été générées à la résolution maximale de 1080 p, afin de mesurer les performances de base du modèle avant la disponibilité du mode haute résolution.

Résultats de génération d’images

Prompts ludiques simples

• Invite : Un panda volant dans le ciel, portant une cape de Superman.
• Résultat : Le modèle a produit une scène vibrante avec un flou de mouvement réaliste sur la cape, un léger halo lumineux autour du panda et une profondeur de champ naturelle. Contrairement à de nombreux modèles de diffusion, l’image ne souffre pas d’une netteté uniforme sur tous les éléments.

Incorporation d’éléments textuels

• Invite : Un panda écrivant « AI code king » sur un tableau blanc.
• Résultat : L’image générée rend le concept de façon convaincante, incluant un texte à la main (bien que la lisibilité reste limitée). Notamment, l’arrière‑plan comporte du bambou empilé, montrant la capacité du modèle à anticiper des éléments contextuels qui renforcent le réalisme.

Reproduction de captures d’écran

Capture d’écran Windows Chrome YouTube

• Invite : Un écran d’ordinateur affichant Windows avec Chrome ouvert sur YouTube.
• Résultat : La disposition de l’interface, les bordures de fenêtre et l’UI de YouTube sont reconnaissables avec précision. Le rendu du texte présente de légères artefacts, mais la composition globale dépasse celle des modèles publics actuels.

Capture d’écran macOS VS Code

• Invite : Un écran macOS affichant VS Code.
• Résultat : La barre de menu macOS, le style des fenêtres et le panneau VS Code sont fidèlement reproduits. Les noms de fichiers et certains extraits de code sont plausibles, bien que quelques caractères soient déformés — une amélioration notable par rapport aux tentatives précédentes.

Maquettes UI

• Invite : Interface utilisateur pour une application de messagerie, thème clair.
• Résultat : L’UI générée présente un placement logique des éléments tels qu’un menu déroulant de sélection de modèle et la fenêtre de discussion. Les libellés textuels sont globalement cohérents, et le thème clair est appliqué de façon homogène, démontrant la compréhension des conventions de design par le modèle.

Rendus stylisés

• Invite : Un panda en style SIM (strategic information management).
• Résultat : L’image respecte le style visuel indiqué, avec des éléments d’arrière‑plan appropriés et une physique cohérente, soulignant l’adaptabilité du modèle aux directions artistiques de niche.

Détails temporels complexes

• Invite : Un panda assis à une table basse avec une horloge murale indiquant 13 h 03.
• Résultat : L’aiguille des heures pointe correctement sur « 3 », mais l’aiguille des minutes n’est pas exactement à « 03 ». Néanmoins, le modèle a réussi à intégrer une horloge fonctionnelle — une tâche que de nombreux modèles antérieurs ne parviennent pas à réaliser.

Points forts observés

• Conscience compositionnelle : Le modèle ajoute souvent des détails contextuels (par ex. du bambou derrière le panda) qui renforcent la crédibilité de la scène.
• Meilleure gestion du texte : Bien que perfectible, les éléments textuels sont plus lisibles et intégrés que dans les générateurs à diffusion précédents.
• Fidélité UI et captures d’écran : Génère des interfaces système et des fenêtres d’application reconnaissables avec peu de distorsion.
• Flexibilité stylistique : Gère aussi bien les invites cartoon ludiques que les maquettes UI réalistes avec une qualité comparable.

Limitations et perspectives

• Précision du texte : Les détails minutieux comme les heures exactes ou le code parfaitement rendu restent sujets à des erreurs.
• Contraintes de résolution : Les tests actuels sont limités à 1080 p ; le mode 4 K à venir devrait corriger les artefacts fins.
• Édition image‑à‑image : Non évaluée dans cet accès anticipé, mais la sortie officielle promet des capacités d’édition renforcées.

Conclusion

Le Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Generation) représente un net progrès pour la synthèse d’images pilotée par l’IA. Sa capacité à produire des compositions réalistes, à gérer les éléments UI et à intégrer des repères textuels établit un nouveau référentiel pour le secteur. Bien que des imperfections mineures subsistent — notamment dans le rendu fin du texte — la performance globale du modèle laisse présager qu’un lancement public imminent redéfinira les attentes des créatifs et des développeurs intégrant la génération d’images IA dans leurs applications.

Le mode 4 K à venir et les fonctions d’édition image‑à‑image devraient consolider davantage sa position de leader dans le paysage en rapide évolution de l’IA générative.