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OpenAIGeminiJun 1, 2026, 4:00 PM

How we used Gemini to build Google I/O 2026

A condensed section focused on the key takeaways first.

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Summary

A condensed section focused on the key takeaways first.

openaienmodel: gpt-5-mini-2025-08-07

How we used Gemini to build Google I/O 2026

gemininano-bananagoogle-ai-studioantigravitylyriaflutterfirebase

Key Points

  • Gemini Omni + Nano Banana composed cinematic film frames
  • Sprite pipeline inferred normals/roughness/emission for 2D→3D
  • Antigravity + Lyria turned live motion into generative music

Summary

Google used Gemini family models and complementary generative tools across film, visual identity, immersive experiences, and attendee apps to prototype, iterate, and ship I/O 2026 fast. Teams combined human-crafted inputs (puppetry, storyboards, UI design) with model-driven pipelines to preserve intentional imperfections, ensure consistency at scale, and enable real-time interactive experiences.

Key Points

  • Core models & platforms: Gemini (Omni, Canvas, API), Nano Banana, Google AI Studio, Google Antigravity, Lyria 3, Google Flow, Colab + Coral NPU, Flutter, Firebase, Cloud Functions/Firestore/Cloud Ops.
  • Film pipeline: capture performance with puppetry/3D, generate stylized frames (Nano Banana), ensure pixel-consistency via a custom Google AI Studio tool, composite with Gemini Omni to retain human imperfections.
  • Visual identity: seed Gemini with historical brand guidelines, iterate outputs through Nano Banana for icon/style exploration, settle on 2D-to-3D transformable assets for consistency across physical/digital channels.
  • Immersive & pre-show systems: train YOLO8 in Colab and run on Coral NPU to map jellyfish motion to Lyria-generated music; Antigravity generated music stems and agentic content production.
  • Game/content pipeline (Infinite Scaler): generate sprite sheets with Nano Banana via Gemini API, infer normal/roughness/emission maps for depth, map textures onto WebGL cardboard box geometry, prototype in AI Studio then scale in Antigravity.
  • Attendee apps & realtime UI: use Flutter + A2UI for adaptive interfaces, Firebase as model bridge, and Gemini Enterprise Agent Platform/Antigravity for agentic coding; single codebase strategy for cross-device low-latency UX.
  • Operational practices: build testable tooling for visual consistency, use ingredient/reference sheets and detailed prompts to reduce iteration, instrument pipelines for monitoring (Cloud Ops) and rapid prototyping.

Practical takeaways for engineers

  • Keep human intent: use low-fidelity captures (puppetry, sketches) as canonical sources, and apply models to enhance rather than replace those inputs.
  • Enforce consistency: build verification tools (pixel checks, reference sheets) before bulk generation to avoid combinatorial rework.
  • 2D→3D mapping: infer normal/roughness/emission from sprites to simplify texture-to-geometry workflows for quick WebGL integration.
  • Fast prototyping → targeted scale: iterate in a studio/prototyping environment, then port stable flows to agent/runtime platforms for production.
  • Use managed infra (Firebase, Cloud Functions, Cloud Ops) to reduce latency and operational overhead for model-driven UIs.

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A translation section that keeps the flow of the original article.

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Gemini を活用して Google I/O 2026 を作り上げた方法

Marvin Chow（VP, Marketing）によるレポート

このコンテンツは Google AI によって生成されています。生成型 AI は実験的です。[[duration]] 分

Google I/O 2026 は、AI をより多くの人に役立てるための新しい取り組みを中心に展開しました。しかし、I/O では単に AI の新機能を発表しただけでなく、それらのツール自体を使って I/O を実現しました。AI ツールが毎月進化し、私たちの創作のルールを書き換えつつある今、同じ AI を舞台裏でも活用して、より速く、より効率的に、より創造的にプロトタイプを作ることに挑戦しました。

以下は、I/O 2026 を実現するために実際に使った AI ツールと、そのプロンプトやワークフローの概要です。

AI x Film — “TPU Training Day”（短編映画）

  • AI 製品・モデル: Google AI Studio; experimental DeepMind models; Gemini Omni; Nano Banana
  • やったこと: 多数の TPU が I/O のために重労働の準備をする短編映画を制作しました（“TPU Training Day” / 愛称: “Timmy TPU”）。
  • 取り組み方:
    • プロジェクトは「段ボールとマーカーという最もシンプルな素材でアニメーション映画を作り、AI で命を吹き込めるか？」という問いから始まりました。
    • 監督 Laurie Rowan と Nexus Studios と協働し、パペット、伝統的なアニメーション、AI を融合。人間の技術と芸術性を中心に据えました。
    • まずパペット操作とシンプルな 3D アニメーションでキャラクターの演技を収録し、フレーミングとカメラ動作を完全にコントロールしました。
    • その生の映像から Nano Banana を使ってスタイライズされたファーストフレームを生成。
    • フレームの一貫性を保つために、Google AI Studio 内にカスタムツールを構築し、Nano Banana のフレームをスケールでテストしてピクセル単位での整合を確認してからシーケンスを生成しました。
    • ベースアニメーションとスタイライズフレームは Gemini Omni と他の実験モデルで統合され、映画的なクオリティに引き上げつつも人間の意図や微細な不完全さ（パペット映画の魅力）を保持するよう設計しました。

AI x Visual Design — I/O のビジュアルブランド

  • AI 製品・モデル: Gemini models; Nano Banana
  • やったこと: 4 色のグラデーション、重なり合う透明性、相互に組み合わさるアイコン群を持つ I/O 2026 のビジュアルブランドを作成しました。
  • 取り組み方:
    • チームと AI の密な協働でブランドを構築。過去のブランドガイドラインと過去 5 年分の I/O レポートを Gemini に投入して初期案を生成しました。
    • 初期出力が完全には合致しなかったため、マイクロ実験を繰り返しました。生成した画像を Nano Banana に返してフィードバックを与え、反復的に改善。
    • Nano Banana を使ってアイコンスタイルの探索も実施。最終的に、フラットな 2D アイコンが動的にハイパーテクスチャの 3D アイコンへ変換されるスタイルに決定し、基調講演、物理サイネージ、デジタルアプリ全体で一貫したブランド表現を作りました。
    • （参考）アイコンスタイル探索で使ったプロンプトや、YouTube トレーラーで表示された最終アイコンスタイルを活用しました。

AI x Immersive Experiences

I/O プレショー: Jellectronica

  • AI 製品・モデル: Google Antigravity; Google Colab; Google CoralNPU; Google Flow Music; Lyria 3 Pro
  • やったこと: Monterey Bay Aquarium と協働し、クラゲ（moon jelly）の動きを音に変換する生成音楽実験「Jellectronica」でプレショーを開始しました。
  • 取り組み方:
    • Google Colab で YOLO8 モデルを学習させ、Google Coral NPU 上で実行してクラゲの動きをトラッキングしました。
    • トラッキングデータは Google Flow Music と Lyria API（Lyria 3 Pro）で音楽制御に活用。たとえば、低音セクションにクラゲが多ければベースがより大きく、より活発になるようにマッピングしました。
    • Google Antigravity 上でマス・ステム生成器（ベース、コード、メロディ、ドラムなど）をバイブコード化して、楽曲のステム自動生成を行いました。

I/O プレショー: Infinite Scaler と Code the Countdown

  • AI 製品・モデル: Google AI Studio; Gemini API; Gemini Canvas; Google Antigravity; Lyria 3; Nano Banana
  • やったこと: Infinite Scaler はプレショーの一部として、プレイヤーが対戦しながらプレイ中にレベルを生成するビデオゲームでした。Code the Countdown では世界中の制作者がコードで生成したカウントダウンを上映しました。
  • 取り組み方:
    • プレイヤーが 2D 画像生成だけで素早く無限の 3D ワールドを構築できるように設計。
    • Nano Banana を使って、ユーザープロンプトとリファレンス画像からスプライトシートを生成し、これを Gemini API 経由で取り扱いました。
    • 前景要素を Nano Banana に返してノーマル、ラフネス、エミッションマップを生成させ、深度を推定してテクスチャを WebGL でレンダリングされる 3D の段ボール箱にマッピングしました。
    • プロトタイピングは Google AI Studio で迅速に行い、開発は Google Antigravity に移行。ゲーム内の音楽は Lyria 3 で完全に生成しました。
    • スプライトシートは複数要素を一貫したテンプレートで組み合わせ、グリーンスクリーン背景を使ってマスク処理を容易にしました。このプロセスにより、完全にプレイ可能な 3D レベルが生成されました。
    • プレイヤーが Canvas や AI Studio で 1〜10 の数字をデザインし、それらをコードでつなぎ合わせた「Code the Countdown」も実施しました。
    • （参照）ゲームをプレイして我々が一緒に作ったレベルを探索できるページは here 。

Antigravity Coffee Co. pop-up

  • AI 製品・モデル: Flutter; Gemini Enterprise Agent Platform; Google Antigravity; Nano Banana
  • やったこと: 来場者がカスタムアート入りラテをデザインして注文できるアプリを作り、来場者自身が最もぶっ飛んだコーヒーアプリの自分版を構築できる体験を提供しました。
  • 取り組み方:
    • Flutter と A2UI プロトコルを使った生成的 UI により、リアルタイムで変化する適応型インターフェースを構築。静的なフォームを動的なユーザーインタラクションに置き換えました。
    • フロントエンドと Nano Banana のようなモデルを橋渡しするのに Firebase を利用。Cloud Functions、Firestore、Cloud Ops を含む Google Cloud と Firebase により、低レイテンシかつ高品質な単一の Flutter コードベースで複数ハードウェアに対応しました。
    • 来場者は Google Antigravity のエージェント型コーディングで自分用の注文アプリを素早く作れるようにしました。

AI x Creative Delight

スピーカー用タイトルカード

  • AI 製品・モデル: Gemini Omni; Google Flow; Nano Banana Pro
  • やったこと: すべての登壇者に対して、画像・動画生成モデルを用いてカスタムのタイトルカードを生成しました。
  • 取り組み方:
    • 例: Josh Woodward（VP, Google Labs & Google Gemini）のステージでは、デジタルな Josh が Chrome Dino に乗り、バスケットボールをダンクするアニメーションを表示しました。
    • Nano Banana Pro でコア資産（ingredient reference sheets）を生成し、それらを元にストーリーボードを作成、個別のバリエーションやパーソナルなディテールを試しました。
    • Google Flow ではまず Veo を使ってアクションのプロトタイピングとアニメーション生成（例: スラムダンク）を行い、さらに Gemini Omni を Google Flow 内で使って複雑なスポーツ動作のアニメーション生成を補助しました。
    • 詳細なテキストプロンプトで AI 出力の一貫性を保ち、生成動画から得た生のモーションを合成・タイムリマップして仕上げました。

ステッカースワッグ

  • AI 製品・モデル: Gemini; Nano Banana
  • やったこと: 来場者向けにその場でカスタム I/O ステッカーを生成・印刷しました。
  • 取り組み方:
    • カスタム Web アプリ上でインタラクティブなステッカーゲームを構築。プレイヤーは Android ボットを使って落ちてくるプロンプトを 20 秒でキャッチします。
    • プロンプトは 100 以上のカテゴリ（ブルーベリー、ディスコボール、レーザー、木材 など）。プレイヤーは 2 つのプロンプトを選ぶか “I'm feeling lucky” を押してランダムミックスを得ます。
    • バックエンドは Nano Banana（および Gemini、Android）を使って選択を合成し、非常にパーソナライズされたステッカーデザイン（例: 金色ワッフルでできた 3D の “I/O”、グミベアのマザーボードなど）を即座に生成・印刷して配布しました。

さらに詳しく知りたい方は、I/O 2026 の主な発表の多くをこちらでご覧ください。here

POSTED IN: AI; Gemini models; Google Labs; Developer tools

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