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helloxz/nsfw

关于

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）。

特点

• 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

私有部署

Docker部署

docker run -d \
  --name nsfw \
  -p 6086:6086 \
  --restart always \
  helloz/nsfw

使用Docker Compose部署（推荐）

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

环境变量

• 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

HTTP API

传递URL检测

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。

通过上传图片文件进行检测

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

返回值

{
    "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

Demo

• 测试地址：https://nsfw.demo.mba

测试地址存在限流设置，仅供测试使用，请勿用于其它用途！

注意

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！

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