Imagen di Google: cos'è e come usarlo oggi (2026)

Se cerchi “imagen 3” oggi, ti do subito la verità verificata a luglio 2026: Imagen 3 è spento sulla Gemini API, Imagen 4 è deprecato con chiusura il 17 agosto 2026, e Google ha spostato tutta la generazione immagini sul ramo nativo di Gemini soprannominato Nano Banana. Il generatore c’è ancora, ma non si chiama più Imagen.

Lo so che sembra un cambio di rotta brusco. Io lavoro ogni giorno con questi modelli e nel giro di pochi mesi il nome “Imagen” è passato dall’essere il fiore all’occhiello di Google DeepMind a una tecnologia in dismissione. In questo articolo ti spiego cos’è stata la famiglia Imagen, cosa sa fare davvero, dove la usi oggi (in Italia compresa), quanto costa via API con i numeri ufficiali, e soprattutto cosa ti conviene usare adesso al posto di un modello che sta per essere spento. Questo pezzo fa parte della mia guida su come creare immagini con l’AI gratis.

Imagen 3 e Imagen 4: lo stato reale a luglio 2026

Partiamo dalla cosa che nessun articolo italiano dice chiaramente, ed è il motivo per cui questo pezzo esiste. Imagen 3, il modello che molti cercano ancora per nome, non è più accessibile sulla Gemini API: Google indica esplicitamente che il modello è stato dismesso. Imagen 4, uscito appena un anno fa, è già segnato come deprecato con data di spegnimento fissata al 17 agosto 2026, e la documentazione consiglia di migrare verso i modelli image di Gemini.

Tradotto: se apri l’app Gemini e generi un’immagine, oggi dietro non c’è più Imagen 3 ma il ramo nativo di Gemini. La parola “Imagen” resta nei prezzi API e in alcuni contesti enterprise, ma come prodotto consumer è stata di fatto assorbita. Non è un dettaglio da poco, perché chi si affeziona al nome rischia di costruire un flusso di lavoro su un modello che tra poche settimane non risponde più.

Cos’è la famiglia Imagen e da dove arriva

Imagen è la famiglia di modelli text-to-image sviluppata da Google DeepMind. Text-to-image significa che parti da una descrizione testuale (il prompt) e il modello costruisce l’immagine da zero, senza bisogno di un’immagine di partenza. È l’approccio classico dei generatori dedicati, diverso dall’editing conversazionale che vedremo tra poco.

Il progetto nasce come ricerca e diventa prodotto nel giro di qualche anno. La prima versione era una dimostrazione scientifica, non uno strumento che potevi usare. Con le versioni successive Google ha alzato progressivamente la qualità del fotorealismo, la resa del testo dentro le immagini e le risoluzioni disponibili, fino a portare Imagen dentro l’app Gemini, ImageFX e Vertex AI. Ecco la timeline verificata.

La lettura di questa tabella è semplice: nessuna versione di Imagen è oggi la scelta su cui costruire. Le prime due sono reperti da museo, la terza è già spenta lato API, la quarta ha una data di scadenza scritta sul calendario. Il ramo vivo e in crescita è un altro, e lo vediamo nella sezione dedicata a Nano Banana.

Cosa sa fare Imagen: capacità reali

Nonostante la dismissione, vale la pena capire cosa portava sul tavolo Imagen, perché molte di quelle capacità sono confluite nei modelli attuali. Ti riporto solo quello che è documentato, senza inventare percentuali di accuratezza o tempi di generazione che girano su altri blog senza fonte.

Fotorealismo e stili. Imagen 3 era forte sulle immagini fotorealistiche e su un’ampia varietà di stili artistici. Nell’app Gemini l’output tipico era un JPG quadrato a 2048x2048 pixel in formato 1:1. Il punto debole storico era il testo dentro l’immagine, spesso impreciso.

Risoluzioni e formati con Imagen 4. Imagen 4 ha alzato l’asticella: risoluzione fino a 2K, cinque proporzioni disponibili (1:1, 3:4, 4:3, 9:16 e 16:9), da una a quattro immagini per generazione e un prompt che poteva arrivare fino a 480 token. La resa del testo dentro l’immagine è migliorata in modo netto rispetto a Imagen 3, un salto importante per chi genera loghi, cartelli, copertine o grafiche con parole leggibili. Esisteva anche una variante Fast, pensata per generare più rapidamente a costo inferiore.

SynthID sempre attivo. Tutte le immagini prodotte dai modelli Google portano SynthID, il watermark che segnala l’origine sintetica del contenuto. Ne parlo meglio più avanti, perché è un punto onesto che molti articoli glissano.

Qui sotto trovi un esempio storico realizzato con Imagen 4, uno dei pochi output riconducibili al modello che circolano con una licenza libera verificabile. L’ho incluso perché rende bene l’idea del livello di dettaglio su paesaggi e luce, che era uno dei punti forti della quarta versione.

Imagen vs Nano Banana vs Gemini: chiariamo i nomi

Qui si crea la confusione più grande, quindi mettiamo ordine una volta per tutte. Ci sono tre parole che sembrano tre prodotti diversi ma non lo sono nel modo in cui pensi.

Imagen è la famiglia text-to-image dedicata di DeepMind: genera una scena da zero, è storicamente forte su fotorealismo e (dalla v4) sulla tipografia, ed è più “modello a sé”. Nano Banana non è un prodotto separato: è il soprannome della generazione immagini nativa dentro Gemini, il modello multimodale che capisce testo e immagini insieme. Nano Banana è pensato per l’editing conversazionale (gli dici “cambia il cielo”, “aggiungi una persona a sinistra”) e per l’iterazione veloce. Gemini è l’app e la famiglia di modelli dentro cui tutto questo vive.

Nel 2026 Google ha deciso di far convergere tutto su Nano Banana e di ritirare il ramo Imagen. Il messaggio pratico è questo: chi oggi cerca “Imagen 3” e apre Gemini per generare un’immagine sta già usando Nano Banana senza saperlo. Se vuoi la guida operativa dell’app dove tutto questo accade, l’ho scritta qui: creare immagini con Gemini. E se ti interessa il modello di punta che ha di fatto sostituito Imagen sul fronte qualità, ne parlo in dettaglio in Nano Banana Pro.

Come accedere al generatore immagini di Google oggi

Adesso la parte pratica. “Imagen” come nome sta sparendo, ma il generatore di Google è vivo e lo raggiungi da più porte d’ingresso. Te le elenco dalla più semplice alla più tecnica.

App e sito Gemini. È la via più diretta e gratuita. Ti serve solo un account Google, scrivi il prompt anche in italiano e ottieni l’immagine. Ripeto il punto chiave: qui il motore oggi è Nano Banana, non più Imagen 3. Per l’uso quotidiano è quello che consiglio alla maggior parte delle persone.

ImageFX e Whisk (Google Labs). Sono strumenti sperimentali e gratuiti dentro Google Labs. ImageFX è un’interfaccia di generazione con controlli sul prompt, Whisk lavora combinando immagini di riferimento. Sono ottimi per giocare e capire come reagisce il modello, ma restano esperimenti, quindi disponibilità e funzioni possono cambiare.

Google AI Studio e Gemini API. Questa è la porta per chi sviluppa. In AI Studio provi i modelli in un ambiente visuale, con l’API li integri nelle tue applicazioni pagando a consumo. È qui che vivono i prezzi per immagine che vedi nella tabella più avanti.

Vertex AI. È la piattaforma enterprise di Google Cloud. Ha un ciclo di vita dei modelli separato rispetto alla Gemini API consumer, offre data residency nell’Unione Europea (Italia inclusa) ed è pensata per aziende con requisiti di governance e conformità. Se il tuo caso è aziendale e ti serve sapere dove risiedono i dati, è qui che devi guardare, verificando lo stato dei singoli endpoint Imagen perché alcuni potrebbero restare più a lungo.

Google Workspace. La generazione immagini è integrata anche dentro gli strumenti di produttività come Documenti, Presentazioni e Vids, per creare visual senza uscire dal documento.

Disponibilità in Italia e in Europa: cosa funziona e cosa no

Questo è il punto che in Italia interessa di più e che quasi nessuno tratta con precisione. Te lo dico netto, distinguendo cosa è disponibile e cosa no.

La generazione base di immagini in Gemini è disponibile in Italia, funziona con prompt in italiano e ti basta l’account Google. Su questo fronte non sei tagliato fuori: apri l’app, scrivi, generi. Il blocco riguarda le funzioni personalizzate. Le capacità legate a volti e persone reali, quelle che Google raggruppa sotto l’ombrello della Personal Intelligence, non sono state distribuite nell’Unione Europea, per ragioni legate al GDPR e all’AI Act. In pratica puoi generare persone generiche, ma le funzioni che lavorano sul tuo volto personale o su identità reali non ti arrivano.

C’è anche una nota storica utile: la versione base di Imagen 3 tendeva a non generare persone reali, e per certe funzionalità avanzate serviva un piano a pagamento (all’epoca il riferimento era Gemini Advanced, indicativamente sui 21,99 euro al mese, un dato che oggi va verificato perché i piani Google sono stati rinominati e possono essere cambiati). Non prendere quella cifra come oro colato: è un riferimento storico, non il prezzo attuale.

Prezzi API per immagine: i numeri ufficiali

Passiamo ai soldi, con i prezzi ufficiali per immagine e senza arrotondamenti di fantasia. Questi valori riguardano l’uso via API a consumo, non l’app gratuita. Li riporto perché sono l’unico modo serio per confrontare i modelli sul costo reale.

Due letture pratiche. Primo: Imagen 4 costa meno al pezzo, ma non ha senso costruirci sopra visto che sparisce ad agosto 2026. Secondo: il salto di prezzo verso Nano Banana Pro non è un capriccio, paghi la risoluzione 4K, la coerenza tra più immagini e la conoscenza del mondo che quel modello porta. Per un uso normale, Gemini Flash Image resta l’equilibrio migliore tra costo e qualità.

SynthID: cosa resta scritto nell’immagine

Lo dico sempre perché è onesto e nessuno lo spiega bene: tutte le immagini che generi con i modelli di Google portano SynthID. È un watermark che marca il contenuto come generato dall’AI. Nei prodotti gratuiti è presente in due forme, una invisibile inserita dentro i pixel e una visibile applicata all’immagine.

A cosa serve saperlo. Se generi un’immagine per un uso qualsiasi, sappi che porta un marcatore d’origine. Non è pensato per essere rimosso, e la sua funzione è proprio la tracciabilità del contenuto sintetico, una cosa che con l’AI Act europeo diventa sempre più rilevante. Non ti sto dicendo che è un problema, ti sto dicendo di saperlo prima, non dopo.

Cosa usare davvero oggi al posto di Imagen

Arriviamo al consiglio pratico, quello per cui probabilmente sei qui. Se oggi vuoi generare immagini con la tecnologia di Google, non partire da Imagen. Ecco cosa faccio io e cosa suggerisco.

Per l’uso quotidiano gratuito apri l’app Gemini e lavora con Nano Banana: prompt in italiano, editing conversazionale, risultati veloci. Se ti serve la qualità massima, la risoluzione 4K o la coerenza tra più immagini di un progetto, guarda a Nano Banana Pro, che è il modello di punta e ha di fatto ereditato il ruolo che era di Imagen sul fronte fotorealismo e testo. Se sviluppi e ti serve integrazione, lavora con la Gemini API e i modelli Gemini Image, non con gli endpoint Imagen che stanno chiudendo. Se sei un’azienda con requisiti di conformità e residenza dati, il tuo posto è Vertex AI, dove verifichi endpoint e ciclo di vita caso per caso.

La sintesi è una sola: Imagen è stato un ottimo modello, ma il futuro della generazione immagini di Google si chiama Nano Banana dentro Gemini. Costruire oggi su Imagen significa costruire su una data di scadenza.

Conclusione

Se sei arrivato fin qui cercando Imagen 3, spero di averti risparmiato una brutta sorpresa. Il modello che molti nominano ancora è spento, il suo successore Imagen 4 chiude ad agosto 2026, e la generazione immagini di Google è migrata dentro Gemini con il nome Nano Banana. La buona notizia è che la qualità non è andata persa, anzi: è cresciuta ed è più facile da usare, con prompt in italiano e modifiche in chat. Devi solo cercare nel posto giusto, che non si chiama più Imagen.

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Fonti

• Google - Imagen su Gemini API (documentazione)
• Google - Prezzi Gemini API
• Google DeepMind - Imagen
• Google - Generazione immagini con Gemini
• Google Developers Blog - Imagen 4 su Gemini API
• Google Cloud - Imagen su Vertex AI
• Google DeepMind - SynthID
• Wikipedia - Imagen (Google)