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°
このモデルを実行
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by zhaotutu - TuTu's Hi-Silk Image - Z-Image-Turbo (8D Black Aurora Glossy Black Stockings Over-the-Knee Stockings)
作者のメモ
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.
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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.
-
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。
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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
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8D black stockings
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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
トリガーワード
tutujiguanghaisiv1
SHA256
1951BD138FE98E6BD4DEFB97415A38B5E8868A94ABE84F8BC96DB6B1637411CC
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
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 の人気トレンド
29 Nov 2025以降のヒートスコア
ヒートスコア
8,251°
今週
▼
0.1%
8,253° 当時、8,251° 今
今月
▼
0.5%
8,259° 当時、8,251° 今
過去1年
n/a
まだリリース/追跡されていません
7,000°
基準値
スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。
+1,009°
Civitaiのダウンロード数
この正確なバージョンはCivitaiで2,098ダウンロードされました。ダウンロード数は最も重い要素で、対数スケールでカウントされます:ダウンロード数が10倍になると300°上昇します。つまり100万ダウンロードのモデルは1000ダウンロードのモデルの1000倍熱いわけではありません。6つのダウンロードソースはこの1つの項目を共有し、それぞれの数に比例して分配されます。
+360°
いいね数
各ソースで249回のいいねや高評価があります。いいねはダウンロードの半分の重みで、同じ対数スケールで計算されます。
+28°
普及率
ソースの2回の読み取り間で測定された1日あたり約1回のダウンロードです。生涯平均からの推測ではありません。速度はダウンロード項目の4分の1の重みで、新しい急増を示しつつ、1日の急激な増加が何年もの使用を上回らないようにしています。
−146°
年齢
−146°はZimageの重みが2025にリリースされたからです。すべてのモデルは基にしている重みの年齢を引き継ぎます:1年あたり150°、最大750°までで、それまでは増え続けます。これがなければ、リストのトップはダウンロード数が何年も積み重なった2022年や2023年のチェックポイントばかりになってしまいます。
詳細な内訳を表示
このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは8,251°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています:基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。
- 1基準値から始めます。なぜ7,000°でゼロではないのか:スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。7,000°累計合計
- 2ダウンロード数を加算します。合計でCivitaiのダウンロード数から2,098のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。+1,009°8,009°累計合計
- 3いいね数を加算します。ダウンロードの半分の重みで249のいいねとサムズアップ。+360°8,369°累計合計
- 4普及率を追加します。現在、2回の計測間で約1ダウンロード/日で、重みは4分の1です。+28°8,397°累計合計
- 5年齢を除外します。Zimageの重みは2025にリリースされました:1年あたり150°、最大750°まで成長します。−146°8,251°累計合計
- =ヒートスコア。このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。8,251°
用語集:ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計:ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます:1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典:OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル(チェックポイント)
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます:1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着!(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着!」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。
作例
Civitai でこれらの作例を作った人たちが共有したプロンプトと設定です。作例を選ぶと、どのように作られたかが表示されます。
この作例にはプロンプトが共有されていません。
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設定
サイズ
1536x2688
プロンプト
workflow embedded
この作例にはプロンプトが共有されていません。
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プロンプト
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ローカルで実行
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