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2.0 KiB
Properties
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# Web 服务基础配置（cmd/server/main.go 使用，CLI 整理功能不读取）
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appname=kenaito-media-picker
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server.port=8080
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# 启动后自动打开浏览器（false 则不自动打开）
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server.autoOpen=false
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# 媒体信息数据库路径；留空或相对路径时相对服务启动目录（如 media-info.db）
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database.dsn=media-info.db
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# ffmpeg 程序路径（用于把带 EXIF 旋转标记的图片转正）；留空自动在 PATH 里找
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ffmpeg.path=
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# 是否处理图片 EXIF 旋转（true=是，默认）：有 ffmpeg 就物理转正像素，没有则按显示方向归类
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# false=完全不处理：图片按存储方向/尺寸归类，不做任何旋转相关改动
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organize.rotateImages=false
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# 探测/认类型/移动阶段的并发 worker 数（默认 4；0 表示用满全部 CPU 核数）
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organize.workers=8
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# 色情图片识别（需本机安装 python 与 nudenet：pip install nudenet）
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# 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）
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# 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）；
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# 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
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# NSFW是用来识别真人图片的
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nsfw.enabled=false
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# python 可执行文件路径；留空自动在 PATH 里找 python/python3/py
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nsfw.python=C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\python.exe
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# 判定阈值 0~1，敏感部位检测分高于此才算色情
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nsfw.threshold=0.27
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# 动漫色情图片识别（需本机安装 python 与 onnxruntime/opencv/numpy：pip install onnxruntime opencv-python numpy）
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# true=开启，判定为色情的动漫图片同样移入「图片_敏感_*」目录；false=关闭（默认）
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# 模型：WD Tagger v3 (eva02-large)，首次启动自动从 HuggingFace 下载到 lib/anime_nsfw/（约 1.26GB）
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# AnimeNSFW是用来识别动漫/二次元图片的
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anime_nsfw.enabled=true
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# 判定阈值 0~1，explicit/questionable 分数高于此才算色情
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anime_nsfw.threshold=0.5
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