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FocalNet驱动的NSFW图像分类器实现高准确率内容审核

该NSFW图像分类器基于microsoft/focalnet-base构建,将图像快速分类为安全、可疑和不安全三类。模型接受512x512像素输入,支持批量处理,响应时间低于100ms。适用于社交媒体、电商平台、约会应用等内容审核场景。经过数百万图像训练,在NSFW检测基准任务中准确率超过95%,有助于维护平台安全和用户体验。

nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型
GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型
这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练,模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率,16批量大小和5e-5学习率,评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核,但仅限于NSFW图像分类。
nsfwjs - 基于浏览器的图像内容识别工具
GithubNSFWJSTensorFlow.js内容审核图像分类开源项目机器学习
nsfwjs是一个基于TensorFlow.js的JavaScript库,用于在客户端浏览器中识别图像内容。该工具可将图像分为绘画、色情动画、中性、色情和性感五类,准确率约为90-93%。nsfwjs支持浏览器、React Native和Node.js等多种环境,并提供模型缓存和自托管功能,以提升性能和灵活性。这个开源项目为开发者提供了一个便捷的图像内容识别解决方案。
NsfwSpy.NET - 开源AI图像和视频内容分类器
.NETGithubNsfwSpy内容审核图像分类开源项目机器学习
NsfwSpy.NET是基于.NET Core 2.0及以上版本的开源图像和视频内容分类器,支持多平台使用。该工具采用ML.NET模型,通过大规模图像训练,能够识别色情、性感、动漫色情和中性内容。NsfwSpy.NET支持多种格式,提供GPU加速,可用于用户生成内容的审核。
NSFW_text_classifier - DistilRoBERTa文本智能分类模型自动识别不当内容
DistilRoBERTaGithubHuggingfaceNSFW分类内容审核开源项目情感分析文本分析模型
DistilRoBERTa-base文本分类模型通过14317条Reddit帖子训练,可识别文本内容是否适合工作场合。模型采用NSFW(不适合工作场合)和SFW(适合工作场合)二分类方法,支持Pipeline快速部署,可用于社交媒体和在线社区的内容审核。
opennsfw2 - Keras实现的开源NSFW图像视频检测工具
GithubKerasNSFW检测OpenNSFW 2图像分类开源项目预训练模型
opennsfw2是一个基于Keras的开源图像分类模型,用于检测不适宜工作场合(NSFW)的内容。该项目提供简单API,可对图片和视频进行NSFW概率预测。支持TensorFlow和JAX后端,兼容Python 3.9-3.11。项目功能包括图像预处理、模型加载和批量推理,是一个完整的NSFW内容检测工具。
NSFWDetector - 用于检测不适当图片的轻量级17kB CoreML模型
CoreMLCreateMLGithubNSFWDetector图像检测开源项目机器学习模型
NSFWDetector是一个17 kB的CoreML模型,用于侦测不适当图片。该模型使用CreateML训练,能够区分色情内容和正常图片,特别适用于分辨Instagram风格照片与色情内容。用户可以根据平台需求设置不同的置信度阈值,支持iOS 12及以上版本。可通过Swift Package Manager或Cocoapods安装,更多信息和下载可在GitHub获得。
NSFW-gen-v2 - 无限制AI文本到图像生成器 支持3D渲染和多语言
3D渲染GithubHuggingfaceNSFW-gen-v2图像生成开源项目成人内容无审查模型
NSFW-gen-v2是UnfilteredAI开发的文本到图像生成器,能创建多样化图像,包括成人内容。模型拥有34.7亿参数,使用FP16张量,支持无审查输出和3D风格渲染。兼容英语、葡萄牙语和泰语,适合需要不受限制图像生成的应用。使用时需注意遵守相关法律和年龄限制。
FocalNet - 突破注意力机制的新型视觉模型架构
FocalNetsGithub卷积神经网络图像分类开源项目目标检测语义分割
FocalNet是一种创新的视觉模型架构,无需使用注意力机制。其核心的焦点调制技术在多项视觉任务中超越了现有的自注意力方法。该模型在ImageNet分类和COCO检测等基准测试中表现优异,同时保持了高效简洁的实现。FocalNet具有平移不变性、强输入依赖性等特点,为计算机视觉领域提供了一种全新的建模思路。
nsfw_data_scraper - 自动化图像收集脚本,适用于多种分类任务
GithubNSFW Data Scraper图像分类开源项目数据集脚本训练
该项目提供一套脚本,用于自动收集数万张图像,帮助训练图像分类器。支持的分类包括色情、Hentai、性感、中性和安全工作绘图。数据收集通过Docker完成,支持多种数据源,如subreddits和Danbooru2018。项目包含从URL获取到数据集划分的完整流程,并支持训练卷积神经网络模型,已实现91%的分类准确率。
NSFW_master - 创新的文本到图像生成技术
GithubHuggingfaceloramodeltext-to-image开源项目模型模板稳定扩散
NSFW_master项目利用Stable Diffusion、LoRA和Diffusers等工具,实现高效的文本到图像生成。项目提供Safetensors格式的权重文件下载,适合开发者进行多场景应用和二次开发。
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