【笔记】Facefusion3.3.2 之 NSFW 检测屏蔽测试

记录于2025年08月21日

声明：

仅用于记录测试之用。

以下从修改意图和具体实现两方面，记录我们对 FaceFusion 中 NSFW 检测功能的定制化改动，清晰梳理代码调整逻辑：

一、核心目标

通过修改代码，保留模型下载流程（仍会获取 NSFW 检测模型文件，因为没有改动模型触发下载及模型下载后的哈希hash校验部分，只做最少改动），但强制关闭实际检测逻辑，让 NSFW 检测功能失效，视频 / 图像处理时不再执行内容安全校验。

二、关键文件与修改点

1. content_analyser.py（NSFW 检测核心模块）

• pre_check 函数：
  原逻辑：检查模型依赖、触发下载 / 加载。
  修改后：直接 return False，跳过模型加载校验流程（但不影响模型下载，仅阻止运行时加载）。

  def pre_check() -> bool:  return False  # 强制返回 False，阻止模型加载  
  

• detect_nsfw 函数：
  原逻辑：调用 nsfw_1/nsfw_2/nsfw_3 模型，综合判断内容是否违规。
  修改后：直接 return False，无论输入如何，都判定为 “内容安全”，完全禁用检测逻辑。

  def detect_nsfw(vision_frame: VisionFrame) -> bool:  return False  # 强制返回 False，禁用 NSFW 检测  
  

  

2. core.py（模块初始化与预检查）

• common_pre_check 函数：
  原逻辑：遍历 content_analyser 等模块，执行 pre_check 校验，确保功能可用。
  修改后：直接 return True，跳过所有模块的预检查流程（包括 content_analyser 的校验），让程序绕过 NSFW 模块的合法性验证。

  def common_pre_check() -> bool:  return True  # 强制返回 True，跳过模块预检查  
  

  

三、修改后效果总结

1. 模型下载：
   代码中未完全阻断模型下载触发逻辑（如 collect_model_downloads 仍可能被调用），因此 NSFW 模型仍会被下载，但下载后不会实际加载、使用。

2. 检测功能：
   detect_nsfw 直接返回 False，且原检测逻辑被注释，NSFW 检测完全失效，任何内容都会被判定为 “安全”。

3. 模块校验：
   common_pre_check 跳过校验并返回 True，程序不会因 NSFW 模块 “未正确加载” 报错，流程可正常执行（即使检测功能关闭）。

四、潜在影响与补充建议

• 潜在问题：

  • 若后续代码依赖 “NSFW 检测结果”（如内容过滤、安全提示），可能因始终返回 False 出现逻辑异常；
  • 模型下载会占用网络、存储资源，若需彻底禁用下载，需额外修改 collect_model_downloads 等触发下载的代码。

• 补充建议：
  若想彻底阻止模型下载，可进一步注释 / 删除 collect_model_downloads 中触发下载的逻辑（如 create_static_model_set、conditional_download_hashes 等调用）；
  若需 “保留检测能力但调整阈值”，可恢复原检测逻辑，修改返回条件（如调整 rate > 10.0 的判断）。

简言之，我们的修改通过 “注释关键逻辑 + 强制返回固定值”，实现了 “保留模型下载、完全关闭 NSFW 检测、绕过模块校验” 的效果，让 NSFW 功能在流程中 “仅保留资源下载，实际检测被剥离” 。

若后续有版本更新，原作者团队可能继续升级 NSFW 检测功能及在流程中改变检测逻辑，从而导致这种方式屏蔽失效，请知悉！

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