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

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Creato da

zhaotutu

su Civitai

by zhaotutu - TuTu's Hi-Silk Image - Z-Image-Turbo (8D Black Aurora Glossy Black Stockings Over-the-Knee Stockings)

Note del creatore

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：粉丝福利：点击右上角头像 - 邀请码，填入 rh-v0990，可领取 1000 RH 币；每天登录还可领 100 RH 币。若没有自动到账，请在右上角绑定/激活邀请码 rh-v0990。 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. - Official website: - Tutu Trainer: - Tutu Annotator: - Bilibili: - YouTube: - Telegram: - TikTok: - Reddit: - GitHub: - Email: - 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. - Base model: Z-Image-Turbo / ZImageTurbo - Type: 8D black Aurora glossy over-knee stockings / black thighhigh stockings - Trigger word: tutujiguanghaisiv1 - Recommended LoRA weight: around 0.7 - Loader: can be loaded with a normal LoRA loader - Workflow: compatible with many Z-IMAGE workflows What this model is good at - Adding 8D black Aurora glossy stocking texture in Z-Image-Turbo workflows. - Improving black over-knee / thighhigh stocking presence. - Working with ordinary LoRA loading methods. - Using Tutu Annotator labels and subject filtering to keep the dataset cleaner. - 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 - Use a normal LoRA loader. - Start with LoRA weight around 0.7. - Try different weights if the effect is too weak or too strong. - In the prompt, write that the character is wearing black over-knee stockings / black thighhigh stockings. - If you want a stronger effect, add the trigger word tutujiguanghaisiv1. - Use it inside Z-IMAGE / Z-Image-Turbo workflows. Prompt keywords Main trigger: tutujiguanghaisiv1 Useful prompt phrases: - black over-knee stockings - black thighhigh stockings - 8D black stockings - Aurora glossy black stockings - glossy black hosiery - wearing black stockings - visible stocking top - 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 - You are fully responsible for any creative work made with this model. - Do not use this model to create or share illegal, harmful, malicious, defamatory, fraudulent, or political content. - 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 - 类型：8D 黑色极光油亮长筒袜 / 过膝袜 - 触发词：tutujiguanghaisiv1 - 推荐 LoRA 权重：0.7 左右 - 加载方式：正常 LoRA 加载器即可 - 工作流：兼容各种 Z-IMAGE 工作流这个模型适合什么 - 在 Z-Image-Turbo 工作流中增加 8D 黑色极光油亮丝袜质感。 - 强化黑色长筒袜 / 过膝袜效果。 - 使用普通 LoRA 加载方式即可加载。 - 使用图图打标器和智能主体过滤，让数据集标签更干净。 - 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 - 使用正常 LoRA 加载器即可。 - 推荐权重从 0.7 左右开始。 - 效果太弱或太强时，可以尝试不同权重。 - 提示词里写角色穿着黑色长筒袜 / 黑色过膝袜即可。 - 如果想进一步增强效果，可以加入触发词 tutujiguanghaisiv1。 - 放在 Z-IMAGE / Z-Image-Turbo 工作流里使用。出图关键词主触发词： tutujiguanghaisiv1 - black over-knee stockings - 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

Parole di attivazione

tutujiguanghaisiv1

SHA256

1951BD138FE98E6BD4DEFB97415A38B5E8868A94ABE84F8BC96DB6B1637411CC

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Updated Oct 22, 2026

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Tendenza di popolarità di 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

Punteggio di calore da 29 Nov 2025

Punteggio di popolarità

8,251°

Questa settimana

▼

0.1%

8,253° allora, 8,251° ora

Questo mese

▼

0.5%

8,259° allora, 8,251° ora

Ultimo anno

n/a

Non ancora rilasciato/tracciato

7,000°

Floor

La scala va da 0° a 9.999°. Tutto ciò che sta sotto 7,000° è riservato ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete. 7,000° è dove iniziano i dati misurati: un modello con dati reali ma quasi nessun download sta al floor, e le misurazioni riempiono i gradi sopra di esso. Il floor non dice nulla sul modello; solo i gradi sopra lo fanno, e sono quelli che distinguono un modello dall'altro.

+1,009°

Download da Civitai

2,098 download di questa versione esatta su Civitai. I download sono l’ingrediente più pesante e si contano su scala logaritmica: dieci volte i download aggiungono gli stessi 300°, quindi un modello con un milione di download non è mille volte più caldo di uno con mille. Le sei fonti di download condividono questo termine, diviso tra loro in proporzione ai loro conteggi.

+360°

249 like e pollici in su tra le fonti. Un like pesa la metà di un download, sulla stessa scala logaritmica.

+28°

Tasso di adozione

Circa 1 download al giorno, misurati tra due rilevazioni delle fonti, mai stimati da una media a vita. La velocità pesa un quarto del termine download, così una nuova impennata si vede senza che un picco di un giorno superi anni di uso.

−146°

Età

−146° perché i pesi Zimage sono usciti nel 2025. Ogni modello eredita l'età dei pesi su cui è costruito: 150° all'anno, fino a 750°, e continua a crescere fino a quel limite. Senza questo, la cima della lista sarebbe fatta da checkpoint del 2022 e 2023 basati solo sui download accumulati in anni.

Mostra dettagli

Ogni numero su questo sito può essere verificato. Il punteggio heat di questo modello è 8,251°, ed è costruito un ingrediente alla volta, con il totale progressivo dopo ogni passaggio: il floor, i gradi che ogni fonte aggiunge, il bonus per il tipo di modello e cosa toglie l'età dei suoi pesi. I colori corrispondono alle bande del grafico sopra. Il glossario alla fine definisce ogni termine.

1
Inizia dal floor.
Perché 7,000° e non zero: la scala va da 0° a 9.999°, e la parte sotto 7,000° è riservata ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete e non superare mai un modello con dati. 7,000° è dove iniziano i dati misurati. Un modello con dati reali ma quasi nessun download sta qui; tutto ciò che segue è misurazione, e lo spazio sopra il floor contiene dieci passi decuplici nei download a 300° ciascuno. Il floor è uguale per ogni modello, quindi non decide nulla; lo fanno i gradi sopra di esso.
7,000°
totale in corso
2
Aggiungi i download.
2,098 equivalenti di download in totale, da Download da Civitai. Dieci volte i download aggiungono lo stesso 300°, quindi la dimensione conta ma non domina mai il punteggio.
+1,009°
8,009°
totale in corso
3
Aggiungi i like.
249 like e pollici in su, con metà del peso di un download.
+360°
8,369°
totale in corso
4
Aggiungi il tasso di adozione.
Circa 1 download al giorno in questo momento, misurati tra due rilevazioni, con un peso di un quarto.
+28°
8,397°
totale in corso
5
Rimuovi l'età.
I pesi Zimage sono usciti nel 2025: 150° all’anno, fino a un massimo di 750°, che cresce fino a quel punto.
−146°
8,251°
totale in corso
=
Il punteggio heat.
Dove si posiziona questo modello in ogni lista di questo sito. Niente altro lo modifica.
8,251°

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come si è mosso questo modello rispetto al resto del catalogo: la sua crescita in download, like e utilizzo in ogni periodo, misurata rispetto alla crescita tipica dei modelli nello stesso periodo, con il suo punteggio di popolarità al momento. Sopra la crescita tipica indica un aumento, sotto una diminuzione. Il passato è ricostruito dai totali di oggi, dal primo giorno del modello e dalla sua velocità di download misurata quando ci sono due letture; un modello che non esisteva all'inizio del periodo mostra n/a.

Render di esempio

Prompt e impostazioni condivisi da chi ha realizzato questi render su Civitai. Scegli un render per vedere come è stato fatto.

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Render di JzPz su Civitai

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Impostazioni

Dimensioni

1536x2688

Prompt

workflow embedded

Render di JzPz su Civitai

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Prompt

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