TuTu's Hi Silk Image Z Image Turbo (8D Black Aurora Glossy Black Stockings Over the Knee Stockings)/图图的嗨丝造相 Z Image Tu
8251°
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by zhaotutu - TuTu's Hi-Silk Image - Z-Image-Turbo (8D Black Aurora Glossy Black Stockings Over-the-Knee Stockings)
创作者说明
RunningHub Online Workflow / RunningHub 在线工作流
Ready-to-use workflow (CN):
RunningHub model page (Overseas):
Fan benefit: use invite code rh-v0990 to claim 1000 RH coins, plus 100 RH coins every daily login. If the coins do not appear automatically, click the avatar in the upper right and bind/activate invite code rh-v0990.
国内站工作流:
RH 模型页:
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Created with Tutu AI Workflow
Tagged with Tutu Annotator. Trained with Tutu Trainer.
This LoRA is part of my Tutu AI workflow. Tutu Annotator is used for intelligent dataset annotation, prompt reverse engineering, subject-aware tag filtering, and cleaner searchable captions. For this Z-Image-Turbo experiment, the dataset was annotated with my Tutu intelligent labeling workflow and trained with Tutu Trainer.
This page also connects the model back to the wider Tutu tool ecosystem: Tutu Trainer, Tutu Annotator, model workflows, and my official website. The goal is not only to release models, but to build a reusable production workflow.
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Official website:
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Tutu Trainer:
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Tutu Annotator:
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Bilibili:
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YouTube:
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Telegram:
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TikTok:
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Reddit:
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GitHub:
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Email:
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QQ: 331506796
TuTu Hi-Silk Image for Z-Image-Turbo
This is a Z-Image-Turbo experimental Hi-Silk LoRA for 8D black Aurora glossy over-knee stockings / black thighhigh stockings. It is an experimental version of my Hi-Silk direction for the Z-IMAGE workflow.
The effect is already good, and the example images can be used as a reference, but there is still room for improvement. This is the first experimental version, and I may continue optimizing it later.
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Base model: Z-Image-Turbo / ZImageTurbo
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Type: 8D black Aurora glossy over-knee stockings / black thighhigh stockings
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Trigger word: tutujiguanghaisiv1
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Recommended LoRA weight: around 0.7
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Loader: can be loaded with a normal LoRA loader
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Workflow: compatible with many Z-IMAGE workflows
What this model is good at
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Adding 8D black Aurora glossy stocking texture in Z-Image-Turbo workflows.
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Improving black over-knee / thighhigh stocking presence.
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Working with ordinary LoRA loading methods.
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Using Tutu Annotator labels and subject filtering to keep the dataset cleaner.
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Serving as an early test for the Hi-Silk direction on Z-IMAGE.
Training notes
This model was made with carefully selected source material. The dataset was labeled with Tutu Annotator using the Banana 2 / Banana Pro model, then filtered with Tutu's intelligent subject filtering function. The training was completed with Tutu Trainer and the Tutu training workflow.
The point of this experiment is to see how the Hi-Silk material direction transfers to Z-Image-Turbo. It is not the final form of the series yet, but it already has a useful effect and is worth testing.
Recommended use
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Use a normal LoRA loader.
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Start with LoRA weight around 0.7.
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Try different weights if the effect is too weak or too strong.
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In the prompt, write that the character is wearing black over-knee stockings / black thighhigh stockings.
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If you want a stronger effect, add the trigger word tutujiguanghaisiv1.
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Use it inside Z-IMAGE / Z-Image-Turbo workflows.
Prompt keywords
Main trigger:
tutujiguanghaisiv1
Useful prompt phrases:
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black over-knee stockings
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black thighhigh stockings
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8D black stockings
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Aurora glossy black stockings
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glossy black hosiery
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wearing black stockings
-
visible stocking top
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fashion portrait
If the effect is weak, add tutujiguanghaisiv1 and strengthen the stocking description. If the effect is too strong, lower the LoRA weight before adding many negative prompts.
Workflow note
My Z-IMAGE workflow is still being supplemented and improved. If you are using my workflow resources, download and test them according to your own environment. Different Z-IMAGE workflows may need different weights and prompt details.
Workflow resource: . New users can use invite code rh-v0990 if needed.
FAQ
Is this a finished final version?
No. It is the first experimental version. The effect is already good, but I may continue optimizing it later.
Do I have to use the trigger word?
You can first write that the character is wearing black over-knee stockings. If you want a stronger effect, add tutujiguanghaisiv1.
Which workflow should I use?
It is compatible with many Z-IMAGE workflows. My own workflow resources are being expanded, so test with your local workflow and adjust weight as needed.
Responsible use
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You are fully responsible for any creative work made with this model.
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Do not use this model to create or share illegal, harmful, malicious, defamatory, fraudulent, or political content.
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If you use this model commercially, please inform me. Thank you.
中文说明
这是 图图嗨丝造相 - Z-Image-Turbo 实验版 LoRA,方向是 8D 黑色极光油亮黑丝长筒袜 / 过膝袜。它是我把嗨丝方向迁移到 Z-IMAGE 工作流里的一个实验版本。
这个版本效果已经不错,可以参考例图,但还有继续提升的空间。它是第一个实验版本,后续我可能会进一步优化。
-
基础模型:Z-Image-Turbo / ZImageTurbo
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类型:8D 黑色极光油亮长筒袜 / 过膝袜
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触发词:tutujiguanghaisiv1
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推荐 LoRA 权重:0.7 左右
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加载方式:正常 LoRA 加载器即可
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工作流:兼容各种 Z-IMAGE 工作流
这个模型适合什么
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在 Z-Image-Turbo 工作流中增加 8D 黑色极光油亮丝袜质感。
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强化黑色长筒袜 / 过膝袜效果。
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使用普通 LoRA 加载方式即可加载。
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使用图图打标器和智能主体过滤,让数据集标签更干净。
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作为嗨丝方向在 Z-IMAGE 上的早期实验版本。
训练说明
这个模型使用了比较理想的源素材。素材用图图打标器进行标注,使用 Banana 2 / Banana Pro 模型辅助打标,并用图图智能主体过滤功能过滤标签。训练使用图图训练器和图图训练工作流完成。
这个实验的重点,是测试嗨丝材质方向在 Z-Image-Turbo 里的迁移效果。它还不是这个系列的最终形态,但已经有不错效果,值得测试。
推荐用法
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使用正常 LoRA 加载器即可。
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推荐权重从 0.7 左右开始。
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效果太弱或太强时,可以尝试不同权重。
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提示词里写角色穿着黑色长筒袜 / 黑色过膝袜即可。
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如果想进一步增强效果,可以加入触发词 tutujiguanghaisiv1。
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放在 Z-IMAGE / Z-Image-Turbo 工作流里使用。
出图关键词
主触发词:
tutujiguanghaisiv1
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black over-knee stockings
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black thighhigh stockings
-
8D black stockings
-
Aurora glossy black stockings
-
glossy black hosiery
-
wearing black stockings
-
visible stocking top
-
fashion portrait
如果效果不明显,加入 tutujiguanghaisiv1 并加强黑色长筒袜描述。如果效果太强,先降低 LoRA 权重,不要一开始就堆很多负面词。
工作流说明
我的 Z-IMAGE 工作流还在补充和完善中。如果使用我的工作流资源,请根据自己的环境下载和测试。不同 Z-IM
触发词
tutujiguanghaisiv1
SHA256
1951BD138FE98E6BD4DEFB97415A38B5E8868A94ABE84F8BC96DB6B1637411CC
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #17 Hottest Zimage model · #15 Hottest Zimage LoRA
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TuTu's Hi Silk Image Z Image Turbo (8D Black Aurora Glossy Black Stockings Over the Knee Stockings)/图图的嗨丝造相 Z Image Tu 热度趋势
自29 Nov 2025以来的热度分数
热度评分
8,251°
本周
▼
0.1%
8,253° 当时,8,251° 现在
本月
▼
0.5%
8,259° 当时,8,251° 现在
过去一年
n/a
尚未发布/跟踪
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型,这些模型用替代数值填充,保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点:一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里,后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量,只有起点以上的度数才区分不同模型。
+1,009°
Civitai 下载量
该版本在Civitai上有2,098次下载。下载是最重要的因素,按对数刻度计数:下载量增加十倍,热度增加300°,所以百万下载的模型不会比千次下载的热度高一千倍。六个下载来源共享该指标,按各自下载量比例分配。
+360°
点赞数
各来源累计点赞数为 249。点赞权重是下载量的一半,按同样的对数比例计算。
+28°
采用率
每天大约 1 次下载,基于两次来源读取间的测量,不是用历史平均估算。下载速度权重是下载项的四分之一,这样能反映新热度,但不会让一天的峰值超过多年累计。
−146°
年龄
−146°,因为 Zimage 权重发布于 2025。每个模型继承其权重的年龄:每年扣 150°,最多扣 750°,直到达到上限。没有这个扣减,排行榜前列会被 2022 和 2023 年的检查点占据,因为它们下载量积累了多年。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 8,251°,这里一步步展示了它是如何组成的,每一步都有累计总分:起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零:评分范围是 0° 到 9,999°,低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型,这些模型用替代数值填充,保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里;后续的度数都是测量值,起点以上有十个十倍下载阶梯,每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样,不影响排名;区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共2,098个下载等价量,来自Civitai 下载量。下载量增加十倍,热度增加相同的300°,所以大小很重要,但不会让分数失控。+1,009°8,009°累计总数
- 3加上点赞数。249个点赞和竖起大拇指,权重是下载量的一半。+360°8,369°累计总数
- 4增加采用率。现在大约每天1次下载,基于两次读数的差值,权重是四分之一。+28°8,397°累计总数
- 5去除年龄。Zimage权重发布于2025:每年扣除150°,最多扣除750°,直到达到最大值。−146°8,251°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。8,251°
术语表:这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字,表示模型当前的使用和需求程度,范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序,别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°;基准线以下的部分保留给无数据的替代模型,这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同,不影响排名;超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和:下载本身,每个种子上传者算1,000,每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数,而不是以一为单位:从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指,每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数,基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数,且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数,过去的数据是根据模型的生命周期分配的;网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人,或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络,在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的,每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点,比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样,每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型,如Claude或GPT,没有权重需要下载,因此其使用量以令牌计量:过去30天内通过OpenRouter(一种许多应用使用的网关)读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源:OpenRouter (openrouter.ai/rankings),CC BY 4.0。
- 完整模型(检查点)
- 权重文件本身,是能独立生成的文件。它会获得额外加分,因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件,用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础,比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久,扣除的度数:每年150°,最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型,防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分,总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数,这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型!(宽限期)
- 不到7天的新模型显示“新模型!”而非分数,且不参与排名。其分数从第一天开始计算,但一天大的模型增长最快,若不等待,周榜#1总是昨天刚发布的模型,而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升,比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值:一半有数据的模型增长比它快,一半比它慢。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化:它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长,和同一时间段内典型模型的增长相比,以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升,低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度(如果有两次测量)推算出来的;如果模型在某个时间段开始时不存在,则显示为 n/a。
示例作品
以下提示词和参数由在 Civitai 上创作这些作品的人分享。选择一张作品查看它是如何生成的。
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参数
尺寸
1536x2688
提示词
workflow embedded
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1536x2688
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本地运行
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