Moderator.
NSFW-Erkennung auf dem Gerät, die Nacktheit vor dem Upload markiert. Nur auf lizenzierten und synthetischen Daten trainiert, kommerziell unbedenklich.
Nacktheit vor Upload oder Anzeige markieren.
Fragwürdige Uploads erreichen weder Ihre Server noch Ihr CDN noch die Warteschlange eines Moderators. In die Bewertung fließen fünf getrennte Erkennungen ein (entblößte Brustwarzen, Genitalien, Gesäß, Nacktheit und sexuelle Handlungen), und Ihre Richtlinie entscheidet, welche davon zählen.
Jedes Bild, mit dem Moderator trainiert wurde, ist lizenziert oder synthetisch, sodass es ohne Urheberrechtsrisiko in ein kommerzielles Produkt einfließt. Das ganze Modell ist unter 8 MB, sodass die Prüfung auf dem Handy läuft, bevor der Upload beginnt.
Erfasst 87,8 % der NSFW-Bilder.
Erkennt 87,8 % der NSFW-Bilder und lässt 93,7 % der sicheren durch, bei einer Fehlblockierungsrate von 6,3 %, etwa der Hälfte von NudeNet, aus einem On-Device-Modell unter 8 MB.
Interne Evaluierung auf einem proprietären, zurückgehaltenen Datensatz, kein veröffentlichter Benchmark. Die Kennzahlen oben stammen aus dem Durchlauf mit 8 Ausschnitten, der für ein einzelnes Bild der richtige ist; bei Video ist ein Ausschnitt pro Frame günstiger und je Frame präziser, und Stichproben über mehrere Frames holen den Recall zurück. MobileNetV4-Backbone, 8,4M Parameter.
Filtern vor dem Upload
Prüfen Sie das Bild eines Nutzers auf dem Handy, bevor es hochgeladen wird. Nichts Fragwürdiges erreicht Ihre Server, und niemand in Ihrem Team muss sich das Bild ansehen, um es festzustellen.
Eine Richtlinie, die Sie bestimmen
Die .standard-Richtlinie zählt alle fünf Erkennungen. .allowTopless lässt entblößte Brustwarzen aus der Bewertung heraus, für Plattformen, deren Regeln sie erlauben.
Bei der Auswahl warnen, nicht nach dem Posten
Bewerten Sie ein Bild in dem Moment, in dem ein Nutzer es auswählt, und warnen Sie ihn sofort. Eine Entfernung eine Stunde später kostet Sie einen Support-Thread.
Was das Modell macht
- Ausschließlich mit freizügig lizenzierten und synthetischen Bildern trainiert, ohne gescrapte Daten.
- Bewertet jedes Bild und jeden Videoframe auf dem Gerät auf Nacktheit, vor dem Upload.
- Fünf Erkennungs-Heads: entblößte Brustwarzen, Genitalien, Gesäß, Nacktheit und sexuelle Aktivität.
- Eine Richtlinie entscheidet, was in die NSFW-Bewertung einfließt, von
.standard(alle fünf) bis.allowTopless(schließt entblößte Brustwarzen aus).
Technische Daten
- Genauigkeit
- Recall 87,8 %, Spezifität 93,7 % bei Schwellenwert 0,50
- Modell
- MobileNetV4-Conv-Medium @ 384
- Größe auf dem Gerät
- 7 MB (6-bit) bis 18 MB (fp16)
- Plattformen
- iOS 17+, macOS 14+, tvOS 17+, visionOS 1+; fp32-ONNX für Browser oder Server
Moderator ist eine Moderationshilfe, keine rechtliche Entscheidung. Geben Sie jede Markierung an einen menschlichen Prüfer, bevor etwas blockiert wird.
Moderator deckt nur Inhalte für Erwachsene ab. Minderjährige sind bewusst nicht Teil des Anwendungsbereichs und aus dem Trainingsdatensatz ausgeschlossen.
FAQ
Was ist Moderator?
NSFW-Erkennung auf dem Gerät, die Nacktheit vor dem Upload markiert. Nur auf lizenzierten und synthetischen Daten trainiert, kommerziell unbedenklich.
Läuft Moderator auf dem Gerät?
Ja. Moderator läuft auf dem Gerät, ohne Serveraufruf, sodass die Daten beim Nutzer bleiben.
Ist Moderator schon verfügbar?
Moderator befindet sich in einer geschlossenen Beta. Fordern Sie auf dieser Seite frühen Zugang an.
Was kostet Moderator?
Jedes Modell ist kostenlos für bis zu 100k monatlich aktive Geräte pro SDK. Unbegrenzte Inferenz pro Nutzer. Kontaktieren Sie uns für individuelle Lizenzen.
Wie genau oder schnell ist Moderator?
Erkennt 87,8 % der NSFW-Bilder und lässt 93,7 % der sicheren durch, bei einer Fehlblockierungsrate von 6,3 %, etwa der Hälfte von NudeNet, aus einem On-Device-Modell unter 8 MB.
Früher Zugang
Sagen Sie uns, was Sie entwickeln, und wir richten Ihnen alles ein.