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开源的不雅图像识别器

Private DetectorBumble识别淫秽图片Efficientnet-v2开源模型Github开源项目

Private Detector™是一个由Bumble推出的开源图像分类器，能够识别不雅图像。基于Efficientnet-v2模型并使用内部数据集进行训练，用户可以下载预训练模型并进行微调。项目提供详细的推理示例和训练指南，帮助开发者通过Python脚本轻松配置和使用。Private Detector™旨在提升互联网安全性，特别为保护女性免受不雅图像困扰。

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介绍相关项目
nsfw-image-detection-large - FocalNet驱动的NSFW图像分类器实现高准确率内容审核
FocalNetGithubHuggingface人工智能内容审核图像识别开源项目模型防护过滤
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。
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_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。
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。
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。
AI-generated_images_detector - 高精度AI生成图像检测模型，适用于图像分类任务
AI-generated_images_detectorGithubHuggingface准确率图像分类开源项目模型训练和评估数据
该高精度AI生成图像检测模型专注于图像分类，适用于imagefolder数据集验证。模型训练后达到了0.9736的准确率，能够有效区分生成与真实图像。通过transformers库中的pipeline进行推理，只需将图像传递给模型即可获得分类结果，适用于对图像分类精度要求较高的应用，能够有效提升AI生成内容的识别能力。
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。
Undress AI Pro - AI照片去衣技术引发隐私和伦理争议
AI伦理AI工具DeepNudeUndress AI生成对抗网络隐私保护
Undress AI Pro利用深度学习和生成对抗网络技术，从照片中移除人物衣服并生成合成裸体图像。这种AI应用引发了隐私、同意和伦理方面的争议，突显了人工智能在法律和道德层面的挑战。目前，此类技术的合法性仍存在争议，专家们正在呼吁制定法规以规范非自愿合成裸体图像的创建和传播。
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。
efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
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