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NSFW JS
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Rilevamento di immagini NSFW (2)

NSFW JS

Filtraggio dei contenuti nelle immagini.

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Informazioni sullo strumento

NSFWJS è una pratica libreria JavaScript che aiuta i browser a individuare immagini potenzialmente inappropriate senza la necessità di caricarle da nessuna parte.

Alla base, NSFWJS è costruito utilizzando TensorFlowJS, un potente strumento di machine learning open-source che funziona nel tuo browser. Ciò che lo rende davvero speciale è la sua capacità di riconoscere determinati schemi nelle immagini che potrebbero essere inappropriate, vantando un impressionante tasso di accuratezza del 93%.

Una delle caratteristiche distintive di NSFWJS è la sua Protezione CameraBlur. Questo strumento sfoca automaticamente le immagini ritenute potenzialmente inadatte, offrendo agli utenti un ulteriore livello di sicurezza senza compromettere la loro privacy. Inoltre, la libreria è in costante miglioramento, con aggiornamenti regolari e nuovi modelli rilasciati per migliorare le sue prestazioni.

La parte migliore? NSFWJS è completamente gratuito da usare! Puoi anche modificarlo per adattarlo alle tue esigenze, poiché è disponibile sotto la licenza MIT. Per coloro che sono ansiosi di provarlo, c'è una demo mobile disponibile, che ti consente di testare varie immagini direttamente dal tuo telefono.

Puoi facilmente scaricare NSFWJS da GitHub, dove puoi anche contribuire al suo sviluppo. E se ti imbatti in falsi positivi, la comunità ti incoraggia a segnalarli affinché tutti possano beneficiare di continui miglioramenti.

Pro e contro

Pro

  • Evita la trasmissione dei dati delle immagini
  • Modificabile per le esigenze degli utenti
  • Aggiornamenti e miglioramenti costanti
  • Riconoscimento di schemi NSFW
  • Gratuito da usare
  • Leggero (4.2MB)
  • Non richiede interazione con il server
  • Tasso di accuratezza del 93%
  • Riduzione dei rischi per la privacy
  • Rilevamento delle immagini lato client
  • Demo mobile inclusa
  • Valutazione delle immagini nel browser
  • Open-source (Licenza MIT)
  • Apprendimento e adattamento costanti
  • Contributi della comunità incoraggiati
  • Include protezione contro il blur della fotocamera
  • Powered by TensorFlowJS
  • Disponibile su GitHub
  • Consente di segnalare falsi positivi
  • Filtraggio dei contenuti per le immagini

Contro

  • Richiede aggiornamenti regolari
  • Possibili preoccupazioni sulla privacy con CameraBlur
  • Supporto limitato per gli utenti
  • Dipende da TensorFlowJS
  • Utilizzo limitato su diverse piattaforme
  • Nessuna rilevazione in tempo reale
  • Nessun elaborazione sul server
  • Funziona solo con Javascript
  • Dipende dal riconoscimento dei modelli
  • 93% Precisione (falsi positivi)