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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Creado por

zhaotutu

en Civitai

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

Notas del creador

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

Palabras de activación

tutujiguanghaisiv1

SHA256

1951BD138FE98E6BD4DEFB97415A38B5E8868A94ABE84F8BC96DB6B1637411CC

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Updated Oct 22, 2026

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Tendencia de popularidad de 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

Puntuación de calor desde 29 Nov 2025

Puntuación de popularidad

8,251°

Esta semana

▼

0.1%

8,253° entonces, 8,251° ahora

Este mes

▼

0.5%

8,259° entonces, 8,251° ahora

Último año

n/a

No fue lanzado/seguido

7,000°

Piso

La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.

+1,009°

Descargas en Civitai

2,098 descargas de esta versión exacta en Civitai. Las descargas son el ingrediente más pesado y se cuentan en escala logarítmica: diez veces las descargas suman los mismos 300°, así que un modelo con un millón de descargas no es mil veces más popular que uno con mil. Las seis fuentes de descargas comparten ese término, repartido entre ellas según sus conteos.

+360°

Me gusta

249 me gusta y pulgares arriba en todas las fuentes. Un me gusta pesa la mitad de una descarga, en la misma escala logarítmica.

+28°

Tasa de adopción

Unos 1 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.

−146°

Antigüedad

−146° porque los pesos Zimage salieron en 2025. Cada modelo hereda la antigüedad de los pesos en los que se basa: 150° por año, hasta 750°, y sigue creciendo hasta entonces. Sin esto, la cima de la lista serían checkpoints de 2022 y 2023 basados en descargas que tuvieron años para acumularse.

Mostrar desglose detallado

Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,251°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.

1
Empieza en el piso.
Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.
7,000°
total acumulado
2
Suma las descargas.
2,098 equivalentes a descargas en total, de Descargas en Civitai. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.
+1,009°
8,009°
total acumulado
3
Suma los likes.
249 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
+360°
8,369°
total acumulado
4
Añade la tasa de adopción.
Unos 1 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.
+28°
8,397°
total acumulado
5
Quita la antigüedad.
Los pesos de Zimage salieron en 2025: 150° por año, hasta 750°, creciendo hasta entonces.
−146°
8,251°
total acumulado
=
La puntuación heat.
Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
8,251°

Glosario: los términos usados aquí

Puntuación heat: Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso: Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas: Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica: Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes: Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción: Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado: Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder: Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde: Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación: Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter: Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding: Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos: La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad: Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia: Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional: Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia): Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia: Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico: El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.

Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.

Renders de ejemplo

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