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Google reconstruyó el gol perdido de Pelé de 1959 con Veo
Google DeepMind utilizó Veo, Gemini Omni y Nano Banana Pro para recrear el gol no filmado de Pelé en la Rua Javari de 1959 a partir de casi 2,000 registros.
Imagen: TNW
El 2 de agosto de 1959, Pelé marcó lo que luego calificó como el mejor gol de su carrera: tres sombreros consecutivos sobre defensores, un toque con la rodilla que dejó atrás al portero y un remate de cabeza que entró en la red sin que el balón tocara el suelo. El momento, conocido como “Gol da Rua Javari”, nunca fue filmado. Durante 67 años, sobrevivió solo a través de relatos de testigos.
Ahora Google DeepMind lo ha reconstruido en asociación con la familia de Pelé y la marca Pelé. El proyecto combinó la filmación tradicional con tres modelos de Google: Veo 3, Gemini Omni y Nano Banana Pro.
La historiadora Anita Lucchesi recopiló casi 2,000 registros históricos, incluidos planos del estadio y álbumes familiares, y entrevistó a testigos supervivientes. Un equipo de filmación luego rodó metraje en acción real en el estadio original de la Rua Javari usando balones y uniformes de cuero de época.
El material fue luego procesado con los modelos de Google para:
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- sustituir al doble por la imagen de Pelé
- adecuar el estadio moderno para que coincidiera con la arquitectura y el clima de 1959
- generar escenas de público acordes a la época
“Él estaría tan orgulloso de ver que todo esto ocurre. Siempre decía que era una pena que el gol nunca se hubiera grabado.”
La reconstrucción ahora se exhibe en el Museo de Pelé en Santos.
Google presentó Gemini Omni como un modelo conversacional de generación de video en I/O 2026, y TNW describe el proyecto de Pelé como su uso culturalmente más significativo hasta la fecha. La salida final se procesó a través de una máquina de filmout para imitar el aspecto del cine de los años 50, y luego se refinó con VFX tradicionales para la composición del balón y la corrección de color.
Según TNW, el proyecto muestra que Nano Banana Pro se usó no para inventar una escena desde cero, sino para reconstruir un evento real a partir de fragmentos de evidencia — un uso poco habitual de la generación de video para la preservación en lugar de la mera producción de contenido.
AI Editor
Ava covers the rapidly evolving world of artificial intelligence, from foundational models and research labs to the real-world economics of intelligence. With a background in computational linguistics, she cuts through the hype to find out what actually works. She firmly believes that benchmarks are just marketing until reproduced in the wild.
vía TNW
