Acabo de terminar mi propuesta para el Google Nano Banana Hackathon y quiero compartir con ustedes el proyecto que desarrollé: NanoManga Studio, una aplicación web potenciada por inteligencia artificial que genera historias tipo manga completas y visualmente consistentes a partir de una idea simple.
El mayor reto al usar IA para generar imágenes narrativas es la consistencia visual entre páginas. Cómo asegurar que el protagonista tenga el mismo peinado en la página 3 que en la página 1. En NanoManga Studio abordé este problema creando una memoria visual que guía la generación de cada página.
Tecnologías principales utilizadas: Next.js 15 App Router, interfaz con shadcn/ui y Tailwind CSS, manejo de estado con useState de React, y la SDK de Google AI para JavaScript. El despliegue se realizó en Vercel para iterar rápido durante el hackathon.
La innovación central consiste en construir contexto multimodal para el modelo gemini 2.5 flash image preview. En lugar de enviar solo texto, la aplicación empaqueta referencias visuales y un prompt textual muy específico que indica el orden y la función de cada imagen de referencia. De este modo la IA mantiene rasgos del personaje, vestuario y daños o marcas entre páginas consecutivas, logrando continuidad narrativa y coherencia artística.
Antes de generar imágenes también se usa el modelo en modo editor y director de arte. Primero se solicita un plan de historia en formato JSON que incluye descripciones de personajes, ambientes y un guion página por página siguiendo un arco narrativo clásico. Luego la IA genera hojas de personaje y fondos limpios que sirven como assets de referencia para la generación posterior.
Este enfoque convierte a la IA en un colaborador creativo que actúa como editor, director de arte y diseñador de assets, facilitando la creación de historias visuales extensas sin perder unidad estética. Las capacidades multimodales de modelos como Gemini son clave para habilitar estos bucles de retroalimentación y colaboración humano IA.
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Qué aprendí con NanoManga Studio: la generación de contenido no es solo lanzar prompts potentes, es diseñar sistemas que preserven contexto, creen bucles de retroalimentación y permitan colaboración humano IA. Si quieres experimentar con este enfoque imagina cómo la memoria visual podría aplicarse a guiones, publicidad, catálogos de producto o asistentes visuales para empresas.
Me encantaría que pruebes NanoManga Studio y nos cuentes qué crearías con una memoria visual así. Si buscas apoyo profesional para llevar una idea similar a producción, en Q2BSTUDIO podemos ayudarte a diseñar la arquitectura, asegurar el despliegue y escalar soluciones de IA para tu negocio.
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