交易模型过滤方法是指为了排除政治、seqing、db和暴力等内容，对交易模型进行筛选和过滤的方法。下面是一种常见的交易模型过滤方法：

1. 关键词过滤：通过设置关键词过滤规则，对交易模型中的文本进行匹配和筛选。可以事先设定一个包含政治、seqing、db和暴力等相关关键词的列表，对交易模型中的文本进行关键词匹配，如果匹配到相关关键词，则将该模型排除。

2. 图像识别过滤：对于包含图像的交易模型，可以利用图像识别技术进行过滤。通过训练模型，将政治、seqing、db和暴力等相关图像进行分类，然后对交易模型中的图像进行分类识别，如果被识别为相关图像，则将该模型排除。

3. 用户反馈过滤：建立一个用户反馈系统，让用户对交易模型的内容进行反馈。如果用户发现某个交易模型包含政治、seqing、db和暴力等内容，可以通过反馈系统进行举报。平台可以根据用户反馈进行审核和处理，将被举报的交易模型进行排除或进一步审查。

4. 人工审核过滤：对于交易模型中的内容进行人工审核。平台可以雇佣专业人员对交易模型进行审查，排除包含政治、seqing、db和暴力等内容的模型。人工审核可以提高过滤的准确性和可靠性，但也需要耗费大量的人力资源。

综上所述，交易模型过滤方法主要包括关键词过滤、图像识别过滤、用户反馈过滤和人工审核过滤等。通过这些方法的综合应用，可以有效地排除政治、seqing、db和暴力等内容，确保交易模型的合法性和道德性。