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[项目分享] Mind+ V2.0.7携手二哈2小智：语音操控AI生成明星画像

本帖最后由云天于 2026-8-12 15:03 编辑

【项目背景】
从“语音操控”到“智能创造”

你是否想过，用一个语音指令，就能让AI不仅“看见”并认出你照片里的明星，还能根据描述“创造”出一张全新的画像？

本项目将带你实现这一构想。我们利用HUSKYLENS 2（二哈识图2）的AI视觉能力和小智AI语音助手，结合LattePanda Alpha 800s上运行的Mind+ V2.0.7与MCP（模型上下文协议）服务，打造一个完整的语音交互与图像生成系统。整个过程无需编写复杂代码，在Mind+的Python模式下即可轻松完成。

【项目效果演示】

语音唤醒与视觉切换：唤醒小智AI，并语音指令“切换到人脸识别”。
人脸学习与识别：将明星照片置于镜头前，通过对话让小智识别照片上的明星是谁，再语音指令如“学习这个人，名字叫胡歌”。此后，二哈2以后便能直接识别出“胡歌”。
创意图像生成：语音描述如“刘德华是华语乐坛和影坛的超级巨星……”，小智AI将调用MCP服务，在LattePanda上生成并全屏展示一张符合描述的AI画像。

【硬件清单】

HUSKYLENS 2 AI视觉传感器 × 1：项目的“眼睛”，负责图像识别。
HUSKYLENS 2 WiFi模块 × 1：为HUSKYLENS 2提供联网能力。
LattePanda Alpha 800s × 1：项目的“大脑”，运行MCP服务。搭载Intel Core m3-8100Y处理器，性能足够。
15.6英寸1920×1080 IPS Type-C电容触摸屏 × 1：项目的“面孔”，用于显示生成的AI画像。
USB Type-C数据线 × 1。

【软件准备】
Mind+ V2.0.7的Python环境

本项目在LattePanda上运行，系统为Windows。核心软件是Mind+ V2.0.7。

下载安装：从Mind+官网下载并安装最新版。
Python环境配置：Mind+ V2.0.7新增了Python环境选择器。打开Mind+，在Python模式下点击“连接Python” → “切换本地Python”，选择“Mind+内置Python”。这个环境预置了常用库，可“开箱即用”。

核心步骤一：配置HUSKYLENS 2与“小智AI”

硬件连接：将WiFi模块插入HUSKYLENS 2，并用Type-C数据线供电。
联网与激活：在HUSKYLENS 2屏幕菜单中配置WiFi。然后进入“小智AI”应用，记下激活码。
绑定设备：浏览器访问小智控制平台，登录后输入激活码完成绑定。
获取MCP接入点：在控制平台中，找到你绑定的设备，复制其“MCP接入点” URL（形如wss://api.xiaozhi.me/mcp/?token=...）。

核心步骤二：在LattePanda上搭建MCP图像生成服务

这是项目的核心，我们在LattePanda上创建一个MCP服务，等待小智AI的调用。

创建Python项目：打开Mind+，python积木模式——手动编辑，将以下代码粘贴进去。
扩展里添加"小智MCP客户端"
配置参数：将代码中的SILICONFLOW_API_KEY替换为你的SiliconFlow API Key（https://cloud.siliconflow.cn/i/KwyEBX3e，有免费额度），将mcp_runtime.init_mcp_endpoint()中的URL替换为你刚才复制的小智AI MCP接入点。
运行服务：点击Mind+的“运行”按钮。

核心代码解析

# -*- coding: UTF-8 -*-
# MindPlus V2
# python-block
import json
import requests
import os
import tempfile
import cv2
from mcp_api_lib import MCPBlockRuntime
import threading

# --- 配置区域 ---
SILICONFLOW_API_KEY = "你的SiliconFlow API Key"
SILICONFLOW_API_BASE = "https://api.siliconflow.cn/v1"
IMAGE_GEN_MODEL = "Kwai-Kolors/Kolors"

mcp_runtime = MCPBlockRuntime()
mcp_current_ctx = None

def generate_image2(prompt: str) -> str:
    """调用 SiliconFlow API 生成图片，返回本地路径"""
    url = f"{SILICONFLOW_API_BASE}/images/generations"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {SILICONFLOW_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
    }
    payload = {
        "model": IMAGE_GEN_MODEL,
        "prompt": prompt,
        "image_size": "1024x1024",
        "batch_size": 1,
        "num_inference_steps": 20,
    }
    try:
        response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        image_url = result['images'][0]['url']

        img_response = requests.get(image_url, stream=True)
        img_response.raise_for_status()
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".png") as tmp_file:
            for chunk in img_response.iter_content(chunk_size=8192):
                tmp_file.write(chunk)
            tmp_file_path = tmp_file.name
        return tmp_file_path
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        error_msg = f"调用 SiliconFlow API 失败: {e}"
        print(error_msg)
        if e.response:
            try:
                error_detail = e.response.json()
                print(f"API 错误详情: {error_detail}")
            except:
                pass
        return None

@mcp_runtime.on_tool_called("generate_image2")
def on_mcp_tool_generate_image2(ctx):
    global mcp_current_ctx
    mcp_current_ctx = ctx
    prompt = mcp_runtime.get_param_string(ctx.args, "information")
    print(f"收到生成图片请求，提示词: {prompt}")

    if not prompt:
        # 修复：返回标准 MCP 格式
        return {
            "content": [
                {"type": "text", "text": "未收到信息"}
            ]
        }

    # 定义后台任务函数
    def generate_and_show():
        try:
            image_path = generate_image2(prompt)
            if image_path:
                img = cv2.imread(image_path)
                if img is not None:
                    cv2.namedWindow("Generated Image", cv2.WINDOW_NORMAL)
                    cv2.setWindowProperty("Generated Image", cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)
                    cv2.imshow("Generated Image", img)
                    cv2.waitKey(0)
                    cv2.destroyAllWindows()
                else:
                    print("OpenCV 读取图片失败")
                # 可选：清理临时文件
                # os.remove(image_path)
            else:
                print("图片生成失败")
        except Exception as e:
            print(f"后台生成出错: {e}")

    # 启动后台线程（守护线程，主程序退出时自动结束）
    # 修复：取消注释，否则图片不会实际生成
    threading.Thread(target=generate_and_show, daemon=True).start()

    # 修复：返回标准 MCP 格式，包含 content 数组
    return {
        "content": [
            {"type": "text", "text": "信息已收到，图片正在后台生成中，请稍候..."}
        ]
    }

# 主程序开始
mcp_runtime.init_mcp_endpoint("你的小智AI MCP接入点URL")

mcp_runtime.register_tool("generate_image2", "本工具能够根据人物信息，生成相应的图片")
mcp_runtime.add_tool_param(
    tool_name="generate_image2",
    param_name="information",
    param_desc="信息",
    param_type="string",
    detail="信息可能是一个明星人物的描述信息，例如：'刘德华是……,根据信息，我们给其设计了发型是……，服装是……，背景是……'"
)

while True:
    mcp_runtime.keep_mcp_connection()
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