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title: 你也可以成为鉴黄师，nsfwjs鉴黄库初探
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id: '361'
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categories:
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- 分享
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tags:
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- 鉴黄
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- nsfwjs
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- tensorflow
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date: 2020-06-20 12:11:46
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近日，我偶然在Github发现了一个鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS，出于好奇，于是就研究了一下，并且写了一个demo。下面就跟大家分享一下。
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首先，NSFW JS 给一张图片鉴定的结果可能会得到如下 5 个分类结果。
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1. 绘画（Drawing）——无害的艺术，或艺术绘画；
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2. 变态（Hentai）——色情艺术，不适合大多数工作环境；
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3. 中立（Neutral）——一般，无害的内容；
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4. 色情（Porn）——不雅的内容和行为，通常涉及生殖器；
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5. 性感（Sexy）——不合时宜的挑衅内容。
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最终结果输出一个数组，每个分类都会输出一个概率，按概率从高到低排，所有分类的概率总和是1
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```
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[
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{
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"className": "Sexy",
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"probability": 0.35769057273864746
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},
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{
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"className": "Neutral",
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"probability": 0.3514401912689209
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},
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{
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"className": "Porn",
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"probability": 0.2888406813144684
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},
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{
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"className": "Hentai",
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"probability": 0.0012577027082443237
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},
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{
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"className": "Drawing",
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"probability": 0.0007708172197453678
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}
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]
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```
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### 安装
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NSFW JS是由TensorFlow.js作为对等依赖项提供支持。 所以我们要先安装TensorFlow.js。
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yarn add @tensorflow/tfjs
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yarn add nsfwjs
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// or
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npm i @tensorflow/tfjs
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npm i nsfwjs
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```
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### 加载模型
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然后我们需要加载模型。这个“模型”是用来评估图像的函数。可以在[nsfw\_model](https://github.com/gantman/nsfw_model)下载它们。这些文件是 4MB 大小的分片，便于在客户端进行缓存。因为我在vue项目中使用，所以把它们放在 /public/model/ 文件夹中。
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### 使用
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// 导入模块
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import * as nsfwjs from "nsfwjs";
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// 图片dom节点
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const img = document.getElementById('img')
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// 载入模型
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nsfwjs.load().then(model => {
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// 鉴定图片
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model.classify(img).then(predictions => {
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console.log("Predictions: ", predictions);
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});
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});
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```
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在demo中测试的结果很惊喜，特意选取了一些干扰性的图片，也能正确识别
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 最后，这里附上我写的demo，[传送门](https://demo.dengtongyu.com/pages/nsfwtool/)
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