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你也可以成为鉴黄师，nsfwjs鉴黄库初探	361	分享	鉴黄 nsfwjs tensorflow	2020-06-20 12:11:46

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。

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。

1. 绘画（Drawing）——无害的艺术，或艺术绘画；
2. 变态（Hentai）——色情艺术，不适合大多数工作环境；
3. 中立（Neutral）——一般，无害的内容；
4. 色情（Porn）——不雅的内容和行为，通常涉及生殖器；
5. 性感（Sexy）——不合时宜的挑衅内容。

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

[
    {
        "className": "Sexy",
        "probability": 0.35769057273864746
    },
    {
        "className": "Neutral",
        "probability": 0.3514401912689209
    },
    {
        "className": "Porn",
        "probability": 0.2888406813144684
    },
    {
        "className": "Hentai",
        "probability": 0.0012577027082443237
    },
    {
        "className": "Drawing",
        "probability": 0.0007708172197453678
    }
]

安装

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。

yarn add @tensorflow/tfjs
yarn add nsfwjs
// or
npm i @tensorflow/tfjs
npm i nsfwjs

加载模型

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。

使用

// 导入模块
import * as nsfwjs from "nsfwjs";
// 图片dom节点
const img = document.getElementById('img')
// 载入模型
nsfwjs.load().then(model => {
   // 鉴定图片
   model.classify(img).then(predictions => {
      console.log("Predictions: ", predictions);
   });
});

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

最后，这里附上我写的demo，传送门