小z博客

各位好，我是ImgURL图床作者 xiaoz，一直以来，ImgURL图床使用雅虎Open NSFW方案来识别用户上传的色情图像，不过雅虎在2019年已将Open NSFW项目归档，且不再更新，Open NSFW项目已经有些过时，且识别准确度一般，最近正好在重构ImgURL，因此急需替代方案。

市面上找了一圈，似乎很少有提供私有部署且支持HTTP调用的方案，于是xiaoz手动整合了一套色情图像识别方案，现已在Github开源：https://github.com/helloxz/nsfw，任何人均可部署和调用，欢迎大家体验和提出建议。

特点

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，资源占用低，识别速度快，具备以下特点：

• 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
• 支持HTTP API调用
• 支持鉴权访问
• 轻量级实现，资源占用较低
• 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

HTTP调用

未启用鉴权：

curl 'http://localhost:6086/check?url=https://www.imgurl.org/static/images/logo.png'

启用鉴权：

curl 'http://localhost:6086/check?url=https://www.imgurl.org/static/images/logo.png' \
--header '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[0-1]，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API

• 测试地址：https://nsfw.demo.mba/check?url=https://www.imgurl.org/static/images/logo.png

测试地址存在限流设置，仅供测试使用，请勿用于其它用途！

结语

随着开源社区NSFW模型的进步，ImgURL图床的识别能力也即将迎来了升级。这款开源、易部署且高效的私有方案，希望能为同样需要内容安全审核的开发者带来便利。欢迎各位体验并提出宝贵建议。

Github项目地址：https://github.com/helloxz/nsfw