中文说明 | English
此项目基于AdamCodd/vit-base-nsfw-detector/ 实现，并封装为HTTP API调用，可用于识别网络色情图像（nsfw识别），适合纯CPU机器推理，轻量级实现方案。
AdamCodd/vit-base-nsfw-detector是基于ViT架构的保守型NSFW检测模型，能识别真实图片和绘画中的敏感内容，但对AI生成图片准确率较低。
备注：xiaoz亲测能识别大多数色情图像，个人主观感觉识别准确度高于Open NSFW，但做不到100%精准（目前市面上不存在完全精准的识别方案，建议机器初审 + 人工复审）。
- 纯CPU推理，适合大多数云服务器或VPS
- 支持的图片类型：jpg/png/bmp/webp/gif
- 支持HTTP API调用
- 支持鉴权访问
- 轻量级实现，资源占用相对较低
- 识别速度较快
- 支持Docker私有部署
docker run -d \
--name nsfw \
-p 6086:6086 \
--restart always \
helloz/nsfw新建docker-compose.yaml，内容如下：
services:
nsfw:
container_name: nsfw
image: helloz/nsfw
ports:
- "6086:6086"
# 环境变量
environment:
- TOKEN=your_token_here
- WORKERS=1
restart: always然后启动：docker-compose up -d
TOKEN：鉴权密钥（自行设置字符串），不设置则无需鉴权WORKERS：进程数量，默认1，多核CPU可增加此数值WEBUI：是否启用WEBUI，参数值为off/on，默认off不启用
GET请求方式（不使用鉴权）：
curl 'http://localhost:6086/api/url_check?url=https://www.imgurl.org/static/images/logo.png'
GET请求方式（启用鉴权）：
curl 'http://localhost:6086/api/url_check?url=https://www.imgurl.org/static/images/logo.png' \
--header 'Authorization: Bearer your_token_here'
POST请求方式：
curl --location --request POST 'http://localhost:6086/api/url_check' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"url":"https://www.imgurl.org/static/images/logo.png"
}'
如果图片URL中含有特殊字符或参数，建议使用POST请求方式。
curl --location --request POST 'http://localhost:6086/api/upload_check' \
--header 'Authorization: Bearer xxx' \
--form 'file=@"/Users/zhangsan/Downloads/2660b27f2e5b24ac.jpeg"'
如果启用了鉴权，请求时请添加header头：
Authorization: Bearer your_token_here
{
"code": 200,
"msg": "success",
"data": {
"sfw": 0.0014,
"nsfw": 0.9986,
"is_nsfw": true
}
}code：状态码，200视为成功，其余状态码视为失败msg：消息提示，错误时会显示具体原因data.sfw：安全系数[0.0-1.0]，值越高表示图片越安全data.nsfw：风险系数[0.0-1.0]，值越高表示风险越高is_nsfw：当nsfw>=0.8时判定为色情图像，也可以自行根据nsfw分险系数判断
测试地址存在限流设置，仅供测试使用，请勿用于其它用途！
此项目仅供学习和测试使用，请勿用于商业用途和生产环境，相关风险和责任需要您自行承担！
如果您有兴趣，还可以了解我们的其他产品。