With Nano Banana Pro, Google makes its image model accessible to professional use cases.
If many expected a simultaneous announcement with Gemini 3, Google decided otherwise. Introduced on November 20, NanoBana Pro equips graphics, marketing and communications professionals with advanced tools to generate high-quality visuals and modify existing creations. Thanks to very precise text management, significantly improved prompt tracking and 4K output, NanoBana Pro has everything to convince a large audience of professionals. The JDN was able to test the new model, both in generation and in edition.
A model based on Gemini 3 Pro
Nano Banana Pro, also known as Gemini 3 Pro at DeepMind, is based (as the name suggests) entirely on the Gemini 3 Pro architecture. The model is, like its equivalent, natively multimodal and capable of reasoning to create or modify visuals. It would be significantly more precise thanks to the advanced multimodal analysis of Gemini 3. Like Gemini 3 Pro, Nano Banana Pro was trained on data prior to January 2025. And, like the first version of Nano Banana, the generated content includes an invisible SynthID watermark intended to authenticate productions a posteriori.
Nano Banana Pro is presented by Google as the world’s most advanced model for creating and editing text in images. The model can now generate a wide variety of text, in a wide variety of fonts, languages and sizes. It would be particularly effective for producing explanatory diagrams, posters or any creation requiring fine textual integration. The consistency between the images provided is also reinforced: it is possible to upload up to 14 images simultaneously, which the model manages to integrate cleanly and homogeneously in all the cases presented by Google. Nano Banana Pro also offers the possibility of editing all visual aspects of an image: viewing angle, color grading, transformation of a scene, modification or deletion of elements. The only limit remains the imagination. But the most significant innovation for professionals is, without a doubt, the arrival of 4K. A major asset for marketing, outdoor advertising and any support requiring very detailed rendering.
Furthermore, the fact that Nano Banana Pro is based on Gemini 3 allows the model to use tools to better understand the context and rely on the web to generate images, for example by providing an online link as a reference.
The JDN test
For the occasion, the JDN decided to test Nano Banana on four different use cases, in image generation and editing. And the results are up to par.
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A cross section of the brain
Prompt : Générer une coupe transversale anatomique détaillée du cerveau humain. Représenter fidèlement les structures internes selon la neuroanatomie réelle : cortex cérébral (différenciation substance grise/substance blanche), corps calleux, thalamus, hypothalamus, hippocampe, amygdale, noyaux gris centraux (putamen, noyau caudé, globus pallidus), cervelet, tronc cérébral (mésencéphale, pont, bulbe), ventricules cérébraux et réseau vasculaire principal. Ajouter des flèches d’annotation nettes pointant vers chaque région et expliquer précisément sa fonction : intégration sensorielle, motricité, mémoire, émotions, coordination, régulation autonome, etc. Style : schéma technique clair, lisible, pédagogique, avec annotations propres et cohérentes. La représentation doit rester la plus fidèle possible aux atlas neuroanatomiques de référence.
At first glance, the Pro version requires more time to generate an image than the first version of Nano Banana. You may sometimes have to wait several minutes to obtain a complete visual. The model reasons step by step (CoT mode), which considerably increases the precision, but logically extends the generation time. The final rendering is impeccable textually: no mistakes, no distortion, no typographical anomaly. The diagram is coherent, clean and perfectly functional. The only imperfection noted concerns the arrows, generated in two directions while one-way arrows were expected. However, a simple secondary prompt can correct the problem.
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An advertising poster on a street in Paris
Prompt : Créer une affiche publicitaire photoréaliste d’une bouteille de Coca-Cola très fraîche, avec condensation visible, étiquette parfaitement nette et reflets réalistes, dans un style conforme à une campagne professionnelle. L’affiche doit être intégrée à proximité des Galeries Lafayette, avec une perspective urbaine crédible, l’architecture haussmannienne reconnaissable, les vitrines du quartier et un éclairage naturel cohérent avec la scène. Le panneau publicitaire doit être parfaitement fusionné dans l’environnement (abribus ou panneau rétroéclairé) sans artefacts. Le texte « Coca-Cola » doit apparaître dans sa typographie exacte et sans déformation, avec un rendu propre et haute résolution. L’atmosphère doit être nette, réaliste, et la composition doit restituer la qualité d’une publicité premium, avec une mise au point précise sur l’affiche et un arrière-plan légèrement adouci mais fidèle à la rue réelle.
The result is simply stunning. Nano Banana Pro runs perfectly and generates exactly the requested visual, no more and no less. Even the characteristic typography of Galeries Lafayette is reproduced to perfection. The image could very well have been taken by a photographer: there is nothing to suggest that it is an AI production. The only downside concerns the brightness of the advertisement itself, slightly too strong compared to the general atmosphere of the scene. But again, a simple adjustment of the prompt would be enough to correct this point.
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Transform a photo from day to night
Prompt : Transformer cette photographie en véritable scène nocturne, avec une ambiance clairement identifiable comme de nuit. Les lampes doivent être allumées et produire une lumière chaude, réaliste, avec des ombres cohérentes et une diffusion naturelle. Le rendu global doit rester photoréaliste : contraste renforcé, teintes nocturnes crédibles, éclairage intérieur ou extérieur adapté, détails visibles malgré la faible luminosité, et aucune sur-saturation. L’image finale doit donner l’impression d’une photo réellement prise la nuit, avec un réalisme visuel maximal.
The image generated is generally coherent and correctly reproduces the nighttime atmosphere. However, several elements highlight the limitations of Nano Banana Pro, which was precisely the objective of the test. The sponsors present in the original image are not faithfully reproduced. The model likely could not accurately read or analyze visual details, due to insufficient input resolution. It then generates what seems most probable to it, without being certain of the exact content to reproduce. Even more annoying, the general layout of the scene is partially modified: some characters do not appear in the same position as in the original photo, while others are added. Damage.
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Generate a comic with a reference image
Prompt : Créer une planche de bande dessinée pour enfants en plusieurs cases, en style comics inspiré de Marvel, avec un encrage propre, des cadrages dynamiques et des compositions lisibles, mais en noir et blanc uniquement (sans aucune couleur) et avec un trait relativement fin, doux et organique. Utiliser comme référence stricte les images du lapin que je fournis : conserver sa morphologie exacte, ses proportions, la forme de sa tête, de ses oreilles, de ses yeux, ainsi que son expression habituelle et son pelage. Le décor est celui d’une petite maison chaleureuse mais minimaliste : panier en osier, tapis, table basse, bol de salade, panier de carottes, râtelier de foin, quelques meubles discrets. L’histoire se déroule sur une seule journée. Le matin, le lapin se réveille dans son panier, s’étire et se redresse, encore un peu endormi. Puis il part explorer le salon, renifle le tapis, se dresse sur ses pattes arrière pour regarder par-dessus la table basse et découvre un bol de salade à qui il dit « Bonjour, salade, bien dormi ? ». Dans les cases suivantes, il s’assoit face au bol comme s’il discutait avec un ami, fait une courte pause comme s’il écoutait une réponse, puis grignote quelques feuilles en expliquant qu’il a besoin de force pour sa grande journée. Plus tard, il trouve un petit panier avec des carottes, les aligne devant lui et les salue : « Vous aussi, les carottes, vous êtes prêtes pour l’aventure ? ». Il imagine leur raconter qu’il a rêvé d’un grand jardin et les observe avec admiration avant d’en croquer un morceau. Ensuite, il se rend près de son râtelier de foin, enfouit doucement la tête dedans et murmure que le foin est son ami le plus sage, « toujours là, tous les jours ». En fin d’après-midi, il est allongé sur le tapis, le ventre posé au sol, les pattes arrière étirées, l’air tranquille et rassasié, parlant tout bas à la salade, aux carottes et au foin comme s’ils formaient une petite bande de compagnons. La dernière case le montre de retour dans son panier, les yeux qui se ferment, pendant qu’il chuchote qu’il a passé « une très grande journée » avec ses amis. Les expressions du lapin doivent rester subtiles, crédibles et attendrissantes (pas de caricature extrême), avec une mise en scène façon BD Marvel : angles variés, quelques gros plans sur le museau ou les yeux, mais une ambiance globale douce, claire et facilement compréhensible par un enfant.
The final visual generated is generally coherent and very faithfully reproduces the features of the rabbit provided, including its facial expressions, rendered with remarkable precision. However, there is one problematic point: a spot, which looks like a pile of hairs, appears for no apparent reason in the upper central part of the image. Furthermore, the fifth bubble is empty and partially incomplete. Despite these minor flaws, the whole remains very coherent and almost production ready. With a few tweaks to the model, Nano Banana Pro should be able to produce extremely realistic boards on the first try.
Premium pricing
Nano Banana Pro is expensive, very expensive in fact, especially for a model still in preview. Image generation is charged around $0.134 for a 1K/2K image and up to $0.24 for a 4K image. And, a detail that comes up more and more in discussions, images that are missed, blurred, incorrect, or simply do not comply with the prompt are also billed.
Despite this high cost, experience shows that Nano Banana Pro has a real head start. Visual consistency, understanding of context, precision of texts in the image, stability in details and the ability to follow complex instructions make it a model that is already approaching a studio level. Errors exist, but they remain in the minority, and above all, correctable with a better calibrated prompt. It is therefore difficult to imagine that professionals will not integrate it into their workflows very quickly. Nano Banana Pro ticks almost all the boxes, and once again confirms Google’s ability to impose new standards in generative AI. An expensive, demanding model… but undoubtedly excellent.
