safe-clip

给 CLIP 模型装上安全阀,自动过滤 NSFW 内容

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🐛 待处理 3 👀 关注 6
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GitHub 星标 ★ 68
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,可自行部署使用,完全免费。

项目预览

safe-clip 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队aimagelab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,可自行部署使用,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型eccv2024,image-to-text,nsfw,retrieval,safety,text-to-image,trustworthy-ai,vision-and-language
GitHub 星标★ 68
上线时间2023-11-27 00:00:00
代码更新2024-08-10
仓库体积18.0 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Safe-CLIP 是一个针对视觉-语言模型的安全增强工具,主要解决 CLIP 类模型在图像生成和检索任务中可能生成或检索到 NSFW(不宜工作场所)内容的问题。它通过移除模型中与 NSFW 概念相关的知识,使模型在文本到图像生成、图像到文本检索等任务中自动规避敏感内容,同时尽量保持原有模型在正常任务上的性能。核心能力包括:对 CLIP 模型进行安全微调,过滤敏感概念;提供与现有生成和检索流程的无缝集成;基于 ECCV 2024 论文实现,具有学术可靠性。项目处于早期阶段,代码和文档正在完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 68

核心亮点

  • 直接针对 CLIP 模型的安全漏洞,有效移除 NSFW 概念,提升生成和检索安全性
  • 基于 ECCV 2024 论文,方法经过学术验证,可信度高
  • 支持文本到图像和图像到文本两种任务,适用面广

不足之处

  • 项目早期,星标少,社区活跃度低,文档和示例可能不完善
  • 安全过滤可能影响模型在正常内容上的性能,需权衡

适用场景

  • 内容审核平台:过滤用户生成图像中的敏感内容
  • 企业级 AI 服务:确保文本生成图像 API 的输出安全合规
  • 视觉检索系统:避免检索结果中出现 NSFW 图片

替代项目

CLIP、OpenCLIP、LAION-SAFETY

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