Нам нравится в Raspberry Pi одно - огромное количество ресурсов, доступных для интеграции ИИ в ваши проекты. Вместо того чтобы использовать сторонние инструменты для передачи задач ИИ, вы можете разместить генеративные системы ИИ локально на Raspberry Pi. Сегодняшний проект - прекрасный пример того, как можно использовать этот тип установки для создания красивого декоративного дисплея. Мейкер и разработчик Дилан создал то, что он называет PaperPi AI - цифровую фоторамку e-ink, которая создает цветочные картины с помощью искусственного интеллекта.
В качестве основного экрана Дилан использует 7-цветный e-ink дисплей Pimoroni Inky Impression, поэтому картинка сохранится, даже если Pi потеряет питание. Pi генерирует изображения, похожие на картины с цветами в разных стилях, и периодически обновляет их на дисплее. На генерацию картинки и обновление экрана уходит некоторое время, что ограничивает количество изменений, но это не так уж и плохо для такого устройства, предназначенного в основном для украшения.
По словам Дилана, на создание нового изображения уходит примерно полчаса, но вы не ограничены только созданием цветочных картин.
Вы можете запрограммировать Raspberry Pi на создание любых тем и стилей. Поскольку генерация изображений происходит локально, для работы проекта вам не нужно подключение к Интернету. После того как Pi создаст новое изображение, потребуется 30 секунд, чтобы обновить его на e-ink дисплее.
Чтобы повторить этот проект, вам не нужна самая последняя и мощная модель Raspberry Pi. Дилан использует Raspberry Pi Zero 2 W для управления работой. Он подключен к 7,3-дюймовому цветному e-ink дисплею Inky Impression, который поддерживает семь отдельных цветов. Все оборудование размещено внутри фоторамки, достаточно большой, чтобы установить панель дисплея и Pi.
В качестве основной операционной системы на Pi установлена Raspberry Pi OS Bullseye Lite. Для генерации ИИ используется OnnxStream - это версия Stable Diffusion, которая может работать на Raspberry Pi Zero. Мы рассказывали об этом проекте еще в 2023 году. Прочитать подробнее о его разработке и ознакомиться с исходным кодом можно на официальной странице проекта на GitHub.
Оригинал
Уникальность
