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# 2026-08-29：图像类型分类 + 双鉴黄 方案
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## 目标
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区分 **真人 / 动漫 / 风景** 三类图片，分别落不同目录；真人、动漫各用一套本地离线鉴黄，
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命中的敏感图按**分值档**落到对应目录。全程本地运行，不依赖在线大模型。
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## 分类定义
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| 类型 | 含义 | 敏感判定 |
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| 真人 | 真实照片且含人物 | NudeNet（现用，照片训练） |
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| 动漫 | 二次元/插画/3D 渲染 | wd14/danbooru 动漫鉴黄 |
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| 风景 | 真实照片无人物（纯场景） | 一般不做 |
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## 模型选型（全部本地 ONNX）
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| 阶段 | 模型 | 说明 |
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| 真人 vs 动漫 | `dghs-imgutils` `anime_real` | 二分类，输出 real/anime 概率 |
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| 真人 vs 风景 | 真人检测器 | 检测到人脸/人物 → 真人，否则风景 |
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| 真人鉴黄 | NudeNet（已有 `lib/human_nwfs/320n.onnx`） | 保持现状 |
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| 动漫鉴黄 | `dghs-imgutils` `anime_rating` / `nsfw_pred` | danbooru 评级：safe/questionable/explicit 分数 |
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- `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」，
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纯 ONNX、CPU、离线，与现有 NudeNet 同栈。
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- 「真人 vs 风景」需真人检测器，可选：
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- YOLOv8n person（COCO，约 6MB）：检测整个人，更符合「真人」语义
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- RetinaFace 人脸（约 1.6MB）：只认脸，快但漏掉没脸的人物照
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## 判定流程
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图片 → ① anime_real 判定
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├─ 动漫 → ② 动漫鉴黄(anime_rating/nsfw_pred) → 分值
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│ ├─ 正常 → 图片_动漫_方向_清晰度/明暗
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│ └─ 敏感 → 图片_敏感_动漫_<分值档>
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└─ 真人 → ③ 真人检测器
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├─ 无人物 → 风景 → 图片_风景_方向_清晰度/明暗
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└─ 有人物 → ④ NudeNet 鉴黄
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├─ 正常 → 图片_真人_方向_清晰度/明暗
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└─ 敏感 → 图片_敏感_真人_<分值档>
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## 落地改动点
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1. **`internal/nsfw/server.py`**：升级为「类型判定 + 双鉴黄」服务，`/detect` 返回
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`{subject, isAnime, nsfwScore, nsfwType}`（或拆多个接口）
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2. **`internal/classify`**：新增 subject 维度，拼目录名
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`图片_<subject>_方向_清晰度/明暗` 与 `图片_敏感_<subject>_<分值档>`
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3. **`internal/organize`**：probe 阶段收集 subject + 分值，分流到对应目录
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4. **`internal/store` + 前端**：媒体库加「真人/动漫/风景」筛选；色情识别页面标注类型与分值
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5. **`lib/`**：新增 imgutils 各模型 + 真人检测器模型（离线分发，同 `320n.onnx` 思路，
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首次联网下载进 lib）
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## 确认点（待用户拍板）
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1. **「真人」判定标准**：检测到**人脸**就算（RetinaFace，轻量），还是要检测到**整个人**
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（YOLO person）？宠物/静物照片归哪类（风景 or 单独「其他」）？
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2. **动漫风景**（二次元场景图）归「动漫」还是「风景」？（默认归「动漫」）
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3. **目录结构**：普通图保持 `图片_<类型>_方向_清晰度/明暗`；敏感图用
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`图片_敏感_<类型>_<分值档>`（分值档沿用 20/40/60/80/100 五档）。还是敏感图也要保留方向/明暗？
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4. **动漫鉴黄阈值/等级**：`questionable`（擦边）和 `explicit`（露骨）都算敏感，还是只有 `explicit` 算？
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5. **离线模型体积**：imgutils 各模型 + YOLO 合计约几十到几百 MB（wd14 动漫鉴黄模型较大），
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需首次联网下载进 `lib/` 再分发——接受吗？还是改用更小的动漫鉴黄模型（精度略降）？ |