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