NSFW JS - ai tOOler
Menu Fermer
NSFW JS
☆☆☆☆☆
Détection d'image NSFW (2)

NSFW JS

Filtrage de contenu dans les images.

Visiter l'outil

Prix de départ Gratuit

Informations sur l'outil

NSFWJS est une bibliothèque JavaScript pratique qui aide les navigateurs à repérer des images potentiellement inappropriées sans avoir besoin de les télécharger nulle part.

Au cœur de NSFWJS se trouve TensorFlowJS, un puissant outil d'apprentissage automatique open-source qui fonctionne dans votre navigateur. Ce qui le rend vraiment spécial, c'est sa capacité à reconnaître certains motifs dans les images qui pourraient être inappropriés, affichant un impressionnant taux de précision de 93%.

L'une des caractéristiques remarquables de NSFWJS est sa protection contre le flou de la caméra. Cet outil floute automatiquement les images jugées potentiellement inappropriées, offrant aux utilisateurs une couche de sécurité sans compromettre leur vie privée. De plus, la bibliothèque s'améliore constamment, avec des mises à jour régulières et de nouveaux modèles publiés pour améliorer ses performances.

Le meilleur dans tout ça ? NSFWJS est complètement gratuit à utiliser ! Vous pouvez même l'adapter à vos besoins, car il est disponible sous la licence MIT. Pour ceux qui sont impatients de l'essayer, il existe une démo mobile disponible, vous permettant de tester diverses images directement depuis votre téléphone.

Vous pouvez facilement télécharger NSFWJS depuis GitHub, où vous pouvez également contribuer à son développement. Et si vous rencontrez des faux positifs, la communauté vous encourage à les signaler afin que tout le monde puisse bénéficier d'améliorations continues.

Avantages et Inconvénients

Avantages

  • Évite la transmission de données d'image
  • Modifiable selon les besoins de l'utilisateur
  • Mises à jour et améliorations constantes
  • Reconnaissance de motifs NSFW
  • Gratuit à utiliser
  • Léger (4,2 Mo)
  • Ne nécessite pas d'interaction avec le serveur
  • Taux de précision de 93%
  • Risques de confidentialité réduits
  • Détection d'image côté client
  • Démo mobile incluse
  • Évaluation d'image dans le navigateur
  • Open-source (Licence MIT)
  • Apprentissage et adaptation constants
  • Contributions de la communauté encouragées
  • Inclut la protection contre le flou de la caméra
  • Propulsé par TensorFlowJS
  • Disponible sur GitHub
  • Permet de signaler des faux positifs
  • Filtrage de contenu pour les images

Inconvénients

  • Nécessite des mises à jour régulières
  • Possibles préoccupations en matière de confidentialité avec CameraBlur
  • Support limité pour les utilisateurs
  • Dépend de TensorFlowJS
  • Utilisation limitée sur les plateformes
  • Pas de détection en temps réel
  • Pas de traitement sur le serveur
  • Fonctionne uniquement avec Javascript
  • Dépend de la correspondance de motifs
  • 93% Précision (faux positifs)