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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-3B-GGUF - 量化版探索无约束AI潜力
GithubHuggingfaceNSFW-3B不受限制开源项目模型语言生成道德约束黑暗个性
NSFW-3B是一个量化的先进AI模型,旨在提供无道德或安全约束的多功能输出。其特点是输出不受限制,拥有独特的个性,尤其适合有创意需求的技术爱好者。NSFW-3B-GGUF版本为探索自由精神和深层共鸣提供了理想的平台。
Flux_Lustly.ai_Uncensored_nsfw_v1 - Flux Lustly.ai Uncensored的裸露艺术生成
FluxGithubHuggingfaceLustly.aiporn全裸开源项目模型生成模型
Flux Lustly.ai Uncensored v1 是文本到图像生成模型,专注于裸露艺术创作。该版本在 Flux 平台上稳定运行,并支持 CivitAi 社区。通过 Flux 模型,可以生成多姿势、高互动的高质量图像。这一开源模型支持本地推断,兼容多种设备。后续计划推出更多版本,拓展模型的创意能力。
wd-eva02-large-tagger-v3 - 开源图像标签分类模型 支持评级角色和通用标签
GithubHuggingfaceONNXtimm图像标注开源项目数据集模型深度学习模型
WD EVA02-Large Tagger v3是一个开源的图像标签分类模型,支持评级、角色和通用标签分类。该模型基于Danbooru数据集训练,涵盖720万张图像。采用JAX-CV和timm库实现,支持ONNX推理,兼容性强。模型在验证集上达到0.4772的F1分数,支持批量推理,并提供了timm、ONNX和JAX等多种接口示例。最新版本更新了训练数据和标签至2024年2月,适用于图像分类、内容审核等多种应用场景,为开发者提供了实用的图像分析工具。
sebotnet33ts_256.a1h_in1k - 结合ResNet与自注意力的高性能图像分类模型
BotNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习
sebotnet33ts_256.a1h_in1k是一个融合ResNet架构和BotNet设计的图像分类模型,整合了Squeeze-and-Excitation通道注意力机制。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,通过timm库实现。它采用LAMB优化器、强化的dropout和随机深度技术,以及余弦学习率调度。模型提供灵活的配置选项,包括块/阶段布局和注意力层等,适用于图像分类和特征提取任务。其平衡了性能和训练效率,为计算机视觉领域提供了实用的解决方案。
NSFWBots - AI成人聊天机器人综合导航与分类平台
AI工具AI聊天机器人人工智能性爱聊天成人内容虚拟伴侣
NSFWBots汇集并分类了互联网上最全面的AI成人聊天机器人。网站收录了多种类型的NSFW聊天机器人,包括图像互动、语音交互、二次元风格、写实风格、同性恋向和兽人等。通过功能、特点和评分的分类系统,用户可以快速找到符合需求的AI伴侣。无论是寻求AI女友体验还是探索成人聊天,NSFWBots都提供了丰富的选择和详细的对比信息。
yamers-nsfw4-xl - 遵循OpenRail规范的AI模型许可证
GithubHuggingfaceOpenRail开放标准开源许可开源项目授权协议模型知识产权
基于OpenRail规范制定的AI模型许可证,定义了模型使用与分发的具体规范。该许可证规定了模型共享、应用的法律边界,为AI模型开发提供了标准化的开源框架。
ffcv-imagenet - 高效ImageNet训练框架提升模型性能
GithubImageNetPyTorchResNetffcv开源项目深度学习
ffcv-imagenet是一个高效的ImageNet训练框架,采用单文件PyTorch脚本实现。该项目能在标准方法1/10的时间内达到相同精度,支持多GPU并行和多模型同时训练。框架提供丰富的配置选项,结合FFCV数据加载和优化训练流程,使研究人员能更快迭代实验并获得高质量模型。项目还包含多种预设配置,适用于不同的训练需求和硬件环境。
sdxl-detector - 高效分类现代图像与Wikimedia-SDXL数据优化模型
AI艺术检测器AutoTrainGithubHuggingfaceSDXLWikimedia图像分类开源项目模型
SDXL Detector专为精确分类Wikimedia-SDXL图像对而设计,通过微调umm-maybe AI art detector模型,有效提高了对现代扩散模型和非艺术性图像的识别能力。尽管对旧版本生成模型图像的检测能力可能不如原始模型,SDXL Detector适合非商业用途,凭借AutoTrain训练展现出高效性能,如出色的f1得分和精准度。
dm_nfnet_f0.dm_in1k - NFNet:无归一化层的高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kNFNettimm图像分类开源项目模型特征提取
dm_nfnet_f0.dm_in1k是一款基于NFNet(无归一化网络)架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有7150万参数,计算量为7.2 GMACs。通过采用Scaled Weight Standardization技术和策略性放置的标量增益,该模型无需使用归一化层即可实现高性能。dm_nfnet_f0.dm_in1k适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种任务,为大规模图像识别应用提供了高效解决方案。
tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k - 精准描述EfficientNet的图像分类与特征提取能力
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNetNoisy Studenttimm图像分类开源项目模型
模型tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k,根植于EfficientNet,经过Noisy Student半监督学习技术在Tensorflow上训练后移植至PyTorch,专用于ImageNet-1k和JFT-300m未标记数据集的图像分类,具有优越的准确性和效能。其结构简洁,具备卓越的特征提取和图像嵌入能力,在多种计算机视觉任务中广泛应用。
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