Mensagem do Gate News, 23 de abril — Pesquisadores do Google, incluindo He Kaiming e Xie Saining, publicaram um artigo que apresenta o Vision Banana, um modelo geral de compreensão visual criado por meio de ajuste fino leve de instruções do modelo de geração de imagem Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro ). A principal inovação unifica as saídas de todas as tarefas visuais como imagens RGB, permitindo segmentação, estimativa de profundidade e predição de normais de superfície por meio de geração de imagens, sem arquiteturas ou funções de perda específicas da tarefa.
Na segmentação semântica, o Vision Banana superou o modelo especializado SAM 3 em 4,7 pontos percentuais no Cityscapes; na segmentação por expressão de referência, ele superou o SAM 3 Agent. No entanto, ficou atrás do SAM 3 em segmentação de instâncias. Para tarefas 3D, a estimativa métrica de profundidade alcançou 0,929 de acurácia média em quatro conjuntos de dados padrão, superando os 0,918 do Depth Anything V3, usando apenas dados sintéticos sem informações reais de profundidade ou parâmetros de câmera durante a inferência. A estimativa de normais de superfície obteve resultados de ponta em três benchmarks internos.
O ajuste fino envolveu dados mínimos de tarefas de visão misturados ao treinamento original de geração de imagens, preservando as capacidades de geração do modelo — o desempenho correspondeu ao Nano Banana Pro original nos testes de qualidade de geração. O artigo propõe que o pré-treinamento de geração de imagens em visão é paralelo ao pré-treinamento de geração de texto em linguagem: os modelos aprendem as representações internas necessárias para a compreensão de imagens durante a geração, com o ajuste fino de instruções apenas liberando essa capacidade.
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