odboy/kenaito-media-picker
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odboy
2025-08-26 21:07:42 +08:00
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commit 61e7ffc03b
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README.md
+3 -3
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@@ -127,7 +127,7 @@ lightScore = 亮度 > 175 的像素占比
- **开启**：`application.properties` 设 `nsfw.enabled=true` - **开启**：`application.properties` 设 `nsfw.enabled=true`
- **依赖**：本机安装 Python 并 `pip install nudenet` - **依赖**：本机安装 Python 并 `pip install nudenet`
- **模型**：优先加载程序运行目录下 `lib/nwfs/320n.onnx`（本仓库已附带，约 11.6MB，离线可用）；本地缺失时自动下载到该位置，下载失败再回退用 nudenet 包自带模型 - **模型**：优先加载程序运行目录下 `lib/human_nwfs/320n.onnx`（本仓库已附带，约 11.6MB，离线可用）；本地缺失时自动下载到该位置，下载失败再回退用 nudenet 包自带模型
- **可调**：`nsfw.python`（python 路径）、`nsfw.threshold`（判定阈值） - **可调**：`nsfw.python`（python 路径）、`nsfw.threshold`（判定阈值）
- **敏感类**：`FEMALE_GENITALIA_EXPOSED` / `MALE_GENITALIA_EXPOSED` / `ANUS_EXPOSED` / `FEMALE_BREAST_EXPOSED`，任一分数达标即判定 - **敏感类**：`FEMALE_GENITALIA_EXPOSED` / `MALE_GENITALIA_EXPOSED` / `ANUS_EXPOSED` / `FEMALE_BREAST_EXPOSED`，任一分数达标即判定
- **降级**：未装 python / nudenet 时打印警告并跳过识别，图片按普通流程整理，不影响其它功能 - **降级**：未装 python / nudenet 时打印警告并跳过识别，图片按普通流程整理，不影响其它功能
@@ -186,7 +186,7 @@ Remove-Item Env:CGO_ENABLED,Env:GOOS,Env:GOARCH
sudo yum install -y python3 sudo yum install -y python3
pip3 install nudenet pip3 install nudenet
``` ```
模型文件 `lib/nwfs/320n.onnx` 需与二进制放在同一目录（没有会自动下载）。 模型文件 `lib/human_nwfs/320n.onnx` 需与二进制放在同一目录（没有会自动下载）。
3. **二次元识别（可选）**：Linux 上同样要装 Python 与依赖，并在 `application.properties` 里配 `hentai.python`（如 `/usr/bin/python3`）： 3. **二次元识别（可选）**：Linux 上同样要装 Python 与依赖，并在 `application.properties` 里配 `hentai.python`（如 `/usr/bin/python3`）：
```shell ```shell
pip3 install onnxruntime Pillow numpy pip3 install onnxruntime Pillow numpy
@@ -212,7 +212,7 @@ npm install && npm run dev
```text ```text
├── main.go # 程序入口（Gin + 内嵌前端产物） ├── main.go # 程序入口（Gin + 内嵌前端产物）
├── application.properties # 运行配置（端口 / 数据库 / 旋转开关 / 色情识别） ├── application.properties # 运行配置（端口 / 数据库 / 旋转开关 / 色情识别）
├── lib/nwfs/320n.onnx # 色情识别模型（随仓库分发，离线可用） ├── lib/human_nwfs/320n.onnx # 色情识别模型（随仓库分发，离线可用）
├── lib/wd-tagger/ # 二次元识别模型（首次启动自动下载，约 1.5GB） ├── lib/wd-tagger/ # 二次元识别模型（首次启动自动下载，约 1.5GB）
├── build.sh # 编译脚本 ├── build.sh # 编译脚本
├── internal/ ├── internal/
application.properties
+1 -1
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@@ -14,7 +14,7 @@ organize.rotateImages=false
organize.workers=8 organize.workers=8
# 色情图片识别（需本机安装 python 与 nudenet：pip install nudenet） # 色情图片识别（需本机安装 python 与 nudenet：pip install nudenet）
# true=开启，判为色情的图片移入「图片_敏感_*」目录（明暗子目录照常）；false=关闭（默认） # true=开启，判为色情的图片移入「图片_敏感_*」目录（明暗子目录照常）；false=关闭（默认）
# 模型：优先加载程序运行目录下 lib/nwfs/320n.onnx（推荐随程序分发，离线可用）； # 模型：优先加载程序运行目录下 lib/human_nwfs/320n.onnx（推荐随程序分发，离线可用）；
# 本地没有会自动下载到该位置，下载失败再回退用 nudenet 自带模型 # 本地没有会自动下载到该位置，下载失败再回退用 nudenet 自带模型
# NSFW是用来识别真人图片的 # NSFW是用来识别真人图片的
nsfw.enabled=false nsfw.enabled=false
internal/nsfw/detector.go
+5 -5
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@@ -92,7 +92,7 @@ func Start(pythonPath string, threshold float64) (*Detector, error) {
} }
// 模型目录：程序运行目录下的 lib（和 application.properties / media-info.db 同一根目录）。 // 模型目录：程序运行目录下的 lib（和 application.properties / media-info.db 同一根目录）。
// 服务脚本优先加载 lib/nwfs/320n.onnx；本地没有会自己下载到那里，下载失败再回退用 pip 自带模型。 // 服务脚本优先加载 lib/human_nwfs/320n.onnx；本地没有会自己下载到那里，下载失败再回退用 pip 自带模型。
modelDir := "" modelDir := ""
if wd, err := os.Getwd(); err == nil { if wd, err := os.Getwd(); err == nil {
modelDir = filepath.Join(wd, "lib") modelDir = filepath.Join(wd, "lib")
@@ -285,10 +285,10 @@ func (d *Detector) detectOnce(path string) (score float64, nsfw bool, err error)
return 0, false, err return 0, false, err
} }
var out struct { var out struct {
Ok bool `json:"ok"` Ok bool `json:"ok"`
Error string `json:"error"` Error string `json:"error"`
Nsfw bool `json:"nsfw"` Nsfw bool `json:"nsfw"`
Score float64 `json:"score"` Score float64 `json:"score"`
Detections []map[string]interface{} `json:"detections"` Detections []map[string]interface{} `json:"detections"`
} }
if err := json.Unmarshal(data, &out); err != nil { if err := json.Unmarshal(data, &out); err != nil {
internal/nsfw/server.py
+3 -3
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@@ -6,9 +6,9 @@ onnxruntime 的 InferenceSession 不是线程安全的，同一个实例并发
所以这里用一个固定大小的推理线程池：每个 worker 线程各持一份独立模型实例， 所以这里用一个固定大小的推理线程池：每个 worker 线程各持一份独立模型实例，
N 个请求可以真·并行推理。收到 /detect 就把图片喂给 NudeDetector，返回结果 JSON。 N 个请求可以真·并行推理。收到 /detect 就把图片喂给 NudeDetector，返回结果 JSON。
模型加载优先级（模型放在 <程序运行目录>/lib/nwfs/320n.onnx）： 模型加载优先级（模型放在 <程序运行目录>/lib/human_nwfs/320n.onnx）：
1. 本地已有该文件 → 直接加载（离线可用，适合随程序分发）； 1. 本地已有该文件 → 直接加载（离线可用，适合随程序分发）；
2. 本地没有 → 自动下载到 lib/nwfs/320n.onnx 再加载（仅第一次需要网络）； 2. 本地没有 → 自动下载到 lib/human_nwfs/320n.onnx 再加载（仅第一次需要网络）；
3. 下载失败 → 回退用 nudenet 包自带的模型。 3. 下载失败 → 回退用 nudenet 包自带的模型。
下载地址是 NudeNet 官方 release 的 320n.onnx（约 11.6MB）。 下载地址是 NudeNet 官方 release 的 320n.onnx（约 11.6MB）。
@@ -49,7 +49,7 @@ SENSITIVE = {
} }
# 模型文件与官方下载地址 # 模型文件与官方下载地址
MODEL_FILENAME = "nwfs/320n.onnx" MODEL_FILENAME = "human_nwfs/320n.onnx"
MODEL_URL = "https://github.com/notAI-tech/NudeNet/releases/download/v3.4-weights/320n.onnx" MODEL_URL = "https://github.com/notAI-tech/NudeNet/releases/download/v3.4-weights/320n.onnx"
# 模型目录由 Go 侧作为第二个参数传入（程序运行目录下的 lib）；没传则回退用包自带模型 # 模型目录由 Go 侧作为第二个参数传入（程序运行目录下的 lib）；没传则回退用包自带模型
lib/nwfs/320n.onnx → lib/human_nwfs/320n.onnx
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x20260829.md
+1 -1
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@@ -19,7 +19,7 @@
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| 真人 vs 动漫 | `dghs-imgutils` `anime_real` | 二分类，输出 real/anime 概率 | | 真人 vs 动漫 | `dghs-imgutils` `anime_real` | 二分类，输出 real/anime 概率 |
| 真人 vs 风景 | 真人检测器 | 检测到人脸/人物 → 真人，否则风景 | | 真人 vs 风景 | 真人检测器 | 检测到人脸/人物 → 真人，否则风景 |
| 真人鉴黄 | NudeNet（已有 `lib/nwfs/320n.onnx`） | 保持现状 | | 真人鉴黄 | NudeNet（已有 `lib/human_nwfs/320n.onnx`） | 保持现状 |
| 动漫鉴黄 | `dghs-imgutils` `anime_rating` / `nsfw_pred` | danbooru 评级：safe/questionable/explicit 分数 | | 动漫鉴黄 | `dghs-imgutils` `anime_rating` / `nsfw_pred` | danbooru 评级：safe/questionable/explicit 分数 |
- `dghs-imgutils`（`pip install dghs-imgutils`）一个包覆盖「真人/动漫判定」+「动漫鉴黄」+「动漫分类」， - `dghs-imgutils`（`pip install dghs-imgutils`）一个包覆盖「真人/动漫判定」+「动漫鉴黄」+「动漫分类」，