Сегодня Google запустила генерацию изображений Nano Banana 2 непосредственно в веб-версии Google Earth, позволяя любому пользователю приблизить любую точку на планете и попросить ИИ показать, как она выглядела в прошлом, чем может стать пустырь или как будет выглядеть здание до начала строительства. Функция стала доступна по всему миру сегодня утром без дополнительной платы, используя фактические спутниковые, аэрофотоснимки и данные 3D-рельефа в качестве структурной основы для каждого создаваемого изображения — техническое отличие, которое выделяет её на фоне универсальных инструментов ИИ-генерации, работающих только по текстовому запросу, согласно официальному анонсу Google Earth.
Прежде чем пытаться найти её на телефоне: функция доступна только в веб-версии Google Earth на earth.google.com. Она отсутствует в приложениях для iOS и Android, на которые в сумме приходится более 500 миллионов загрузок только в Play Store. И если вы уже платите за подписку Google AI или Google One, эта квота сюда не распространяется — Google Earth работает по собственному отдельному подписочному и генерационному тарифу, независимо от любого действующего плана учётной записи Google.
Что такое Nano Banana 2 и почему именно она лежит в основе этой функции
Nano Banana 2 — это ИИ-модель среднего уровня от Google, технически известная как Gemini 3.1 Flash Image. Она находится между лёгкой Nano Banana 2 Lite — которая генерирует отдельные изображения примерно за четыре секунды по цене $0,034 за изображение через API для разработчиков — и более качественной Nano Banana Pro, предназначенной для сложной профессиональной визуализации. Google запустила Nano Banana 2 в феврале 2026 года, и с тех пор внедрила её в приложение Gemini, режим AI в Поиске, Google Ads и NotebookLM. Интеграция с Google Earth — самое новое и архитектурно наиболее отличное применение.
Как работает геопространственный якорь: что он на самом деле делает
Когда пользователь в Midjourney или DALL‑E вводит «покажи мне Помпеи в 78 году н. э.», модель генерирует то, что она усвоила в связи с этим описанием. Пространственный результат может быть правдоподобным, но сцена может быть географически неточной — неверный масштаб, неправильный рельеф, строения не в тех относительных позициях.
Реализация Google Earth структурно иная. Модель получает текущий видовой экран пользователя — реальные отрисованные спутниковые данные и данные 3D-рельефа для этого места — вместе с текстовым запросом. Затем ИИ генерирует изображение, ограниченное этим пространственным следом: руины Помпей появляются в правильных местах, в правильном масштабе, в правильном топографическом контексте, как подтверждено многочисленными обозревателями, протестировавшими функцию при запуске. Это ограничение не может воспроизвести ни один универсальный инструмент генерации без доступа к тому же проприетарному двадцатилетнему архиву спутниковых, аэрофотоснимков и фотограмметрических изображений, которым владеет Google Earth.
Модель также извлекает фактические знания об именованных местах. Для запроса, требующего инфографику Статуи Свободы, Nano Banana 2 использует обучение Gemini на мировых знаниях, чтобы наполнить графику историческими данными — датой постройки, материалами, размерами — а не выдумывать их. Насколько точным является это извлечение — другой вопрос, к которому стоит отнестись с осторожностью (подробнее об этом ниже).
Что геопространственный якорь не гарантирует
Пространственная точность ≠ историческая точность. Когда пользователь просит модель отобразить «как выглядели Помпеи в 78 году н. э.», рельеф и очертания зданий привязаны к тому, где что находилось — но линии крыш, цвета стен, текстуры улиц и человеческие фигуры на изображении — это плод воображения ИИ. 2000 лет назад не существовало спутниковых камер, и нет достоверных цветных фотографий римских улиц, чтобы обучить модель исторической точности. Модель создаёт пространственно правдоподобное и визуально связное изображение, но это творческая спекуляция, представленная в фотореалистичном стиле, который может восприниматься как документальное свидетельство — опасение, отмеченное обозревателями, тестировавшими функцию при запуске.
Для образовательного использования — которое менеджер продукта Google Earth Брайан Хоровиц особо выделяет в официальных материалах запуска — это различие имеет значение. Учитель, использующий «гиперреалистичный вид» Помпей в 78 году н. э., созданный ИИ, для иллюстрации урока истории, должен явно объяснить ученикам, что это пространственная реконструкция, а не археологический документ. Визуальная достоверность фотореалистичного рендера, основанного на том, что выглядит как реальные спутниковые данные, создаёт эффект правдоподобия, выходящий за рамки того, что подтверждают исходные данные.
Google применила к изображениям, созданным этой функцией, как водяные знаки SynthID, так и метаданные C2PA Content Credentials. SynthID встраивает невидимый попиксельный водяной знак, который сохраняется при скриншотах; C2PA добавляет криптографически подписанные метаданные, фиксирующие происхождение изображения и инструмент создания. Вместе они позволяют любому последующему зрителю с помощью Google Search, Google Lens или совместимых инструментов подтвердить, что изображение было создано ИИ — важный сигнал происхождения по мере распространения исторически обоснованных визуализаций в образовательном и новостном контекстах. Обе системы являются частью более широкой инфраструктуры проверки подлинности Google для Nano Banana 2.
Пять сценариев использования, задокументированных Google
В материалах запуска Google описаны пять конкретных задач для этой функции:
Историческая реконструкция. Приблизьте объект культурного наследия и попросите модель отобразить сцену из прошлого. Пример из официального анонса: превращение руин Помпей в «оживлённую красочную уличную сцену Римской империи». Пространственный якорь размещает сцену правильно; историческое содержание — сгенерированная ИИ спекуляция.
Образовательные инфографики. Создавайте иллюстрированные пояснения, привязанные к конкретным местам. Пример Google включает Статую Свободы, где модель сочетает визуальный рендер с фактическими аннотациями, извлечёнными из базы знаний Gemini.
Недвижимость и городское планирование. Архитекторы и клиенты могут попросить отобразить пустырь как предлагаемую застройку — «оживлённый торгово-розничный район с открытыми пространствами» — наложенную на реальный спутниковый вид участка.
Визуализация до начала строительства. Домовладельцы и застройщики могут увидеть спроектированное здание, размещённое на реальном рельефе, до начала работ — «современный домик на берегу озера из экологичных местных материалов», вписанный в реальный ландшафт целевого участка.
Спекулятивное и творческое переосмысление. Функция также поддерживает чистое воображение, в том числе превращение существующих кампусов в вымышленные миры. Пример Google — превращение штаб-квартиры в Маунтин-Вью в «футуристическую научно-фантастическую утопию».
Обозреватель Engadget Лоуренс Бонк, протестировавший функцию при запуске, отметил, что пример исторической реконструкции «не то чтобы впечатляет» и оценил результат как «не такой уж гиперреалистичный». Он также назвал сценарий визуализации недвижимости потенциально недостаточно убедительным для серьёзных коммерческих целей, написав, что серьёзный инвестор скорее ожидает заказной архитектурный рендер, а не изображение от ИИ из инструмента для карт.
Скорость генерации и ограничения платформы
Существует ощутимый разрыв в производительности между Nano Banana 2 в автономном использовании и Nano Banana 2, работающей внутри Google Earth. Автономная модель, доступная в приложении Gemini и AI Studio, генерирует изображения за несколько секунд. Реализация в Google Earth занимает до двух минут на одно изображение.
Этот разрыв отражает вычислительные затраты конвейера геопространственной привязки — модель не просто генерирует изображение по текстовому описанию, а интегрирует спутниковые данные и данные 3D-рельефа в качестве структурного ввода, извлекает знания о конкретном именованном месте и компонует результат с видовым экраном. Платой за это является то, что результат пространственно достоверен так, как не может быть достоверна двухсекундная автономная генерация.
После генерации изображения пользователи могут нажать «Уточнить изображение», чтобы доработать его, и по желанию сохранить в проект Google Earth. Одно текущее ограничение рабочего процесса: видовой экран нельзя изменить после запуска запроса. Чтобы изменить угол обзора или масштаб, пользователю приходится отменить запрос, переместить карту и начать заново.
Кто не может воспользоваться этой функцией сегодня
Запуск только в веб-версии исключает большую часть пользователей Google Earth. Приложение имеет более 500 миллионов загрузок в Play Store, плюс значительную базу пользователей iOS. Для тех, кто использует Google Earth в основном на мобильных устройствах — а судя по цифрам загрузок в Play Store, это значительная часть всей базы — на момент запуска эта функция отсутствует.
Google не назвала сроков выхода на мобильные платформы. Автор Forbes Пол Монктон назвал ограничение десктопной веб-версией «серьёзным упущением» с учётом масштаба мобильной пользовательской базы.
Для пользователей, которые уже платят за подписки Google AI, функция преподносит ещё один сюрприз: их текущая квота на генерацию здесь не действует. Google Earth работает по собственным подписочным тарифам, независимо от любого плана Google One или Google AI, а это значит, что пользователи, ожидающие, что их подписка на ИИ покроет генерацию изображений в Earth, столкнутся с отдельными лимитами, которых они не ожидали.
Как эта функция вписывается в рынок генеративных ИИ-изображений
Генераторы изображений на базе ИИ стали переполненной и быстро меняющейся категорией. GPT-image-2 от OpenAI лидирует в публичном рейтинге генерации изображений Arena; MAI-Image-2.5 от Microsoft на четвёртом месте; Nano Banana 2 Lite на пятом. Adobe Firefly, Midjourney и Seedance от ByteDance — которая подверглась критике со стороны голливудских студий, включая Disney и Paramount, из-за проблем с интеллектуальной собственностью — все конкурируют за одних и тех же пользователей, как подробно описано в статье TechTimes о запуске июльских ИИ-инструментов Google.
Стратегия Google с интеграцией в Earth заключается в дифференциации за счёт актива данных, которым нет аналогов у конкурентов. Двадцать лет спутниковых и аэрофотоснимков в сочетании с 3D-моделированием рельефа, охватывающим сотни городов в более чем 40 странах, образуют проприетарный пространственный набор данных, который невозможно воспроизвести с помощью текстового запроса. Привязка Nano Banana 2 к этому набору данных создаёт специфический сценарий использования — привязанную к месту, пространственно достоверную визуализацию — который находится за пределами конкурентной среды, занимаемой универсальными генераторами.
Функция доступна сейчас на earth.google.com. Дополнительная подписка не требуется, хотя действуют дневные лимиты генерации, и функция работает по собственным отдельным подписочным тарифам Google Earth, а не по какому-либо действующему плану учётной записи Google.
Как использовать ИИ-генерацию изображений в Google Earth?
Откройте Google Earth на earth.google.com в веб-браузере. Перейдите к любому месту, приблизьте нужный вид и нажмите кнопку «создать изображение». Введите текстовый запрос с описанием того, что вы хотите увидеть — историческую сцену, предлагаемое здание или творческое переосмысление — и модель сгенерирует изображение, привязанное к спутниковым данным и данным рельефа выбранного вами места. Каждая генерация может занимать до двух минут. После генерации вы можете уточнить изображение или сохранить его в проект.
Почему ИИ-генерация изображений недоступна в мобильном приложении Google Earth?
На момент запуска 30 июля 2026 года функция доступна только в веб-версии Google Earth на earth.google.com. Она отсутствует в приложениях для iOS и Android, на которые в сумме приходится более 500 миллионов загрузок в Play Store. Google не объявила сроков появления на мобильных платформах.
Покрывает ли моя подписка Google AI или Google One генерацию ИИ-изображений в Google Earth?
Нет. Google Earth работает по собственному отдельному подписочному и генерационному тарифу, независимо от любого плана Google One или Google AI. Пользователи, оформившие подписку на Google AI, могут с удивлением обнаружить, что их стандартная квота не действует внутри Google Earth. Для функции Earth действуют дневные лимиты генерации в рамках собственного тарифного плана Earth.
Насколько исторически точны реконструкции, созданные ИИ в Google Earth?
Геопространственный якорь делает реконструкции пространственно точными — рельеф, очертания зданий и масштаб места берутся из реальных спутниковых и 3D-данных. Однако историческое содержание — как выглядели здания, текстуры улиц, цвета и человеческие фигуры — полностью сгенерировано ИИ и не основано на документальных свидетельствах. Для древних объектов, таких как Помпеи, не существует данных камер за соответствующий период, поэтому ИИ визуально фантазирует в рамках пространственных ограничений реального места. Результаты следует рассматривать как творческие визуализации, а не исторические документы; изображения несут водяные знаки SynthID и метаданные C2PA Content Credentials для идентификации их как созданных ИИ.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Jackie Manning
