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

نئے شروع کرنے والوں کے لیے بہترین۔ طاقتور ورک فلو، کم سیکھنے کی مشکل۔

PirateDiffusion ٹیلیگرام

Pro studio (SpyGlass) ویب

ویڈیوز، تصاویر، حسبِ منشا چیٹ پرسناز، اور بہت کچھ بنائیں۔

Discord bot (Vector) ڈسکارڈ

کسی بھی براؤزر یا فون سے ماڈلز دیکھیں، رینڈر کریں اور بہتر بنائیں۔

اپنے سرور میں Vector شامل کریں یا Vector Discord میں شامل ہوں۔ کچھ بھی بنائیں!

Unified Editor ویب

استعمال کے حساب سے ادائیگی

تصاویر اور ویڈیو کے لیے ایڈیٹر: ایک صفحے پر رینڈر، ایڈٹ، اپسکیل اور مزید۔

Civitai ویب

Civitai کی اپنی سائٹ پر جنریٹ کریں؛ ہر تصویر Buzz کریڈٹس سے ادا ہوتی ہے۔

لوکل ایپس

سیٹ اپ درکار ہے

اگر تمہارے کمپیوٹر میں اچھا ہارڈویئر ہے تو اپنے کمپیوٹر پر لوکل پروگرام انسٹال کرو۔

ModelDuel ویب

استعمال کے حساب سے ادائیگی

ایک وقت میں 50 تک چیک پوائنٹ/بیس ماڈلز پر ایک ہی پرامپٹ تیار کریں۔

کلاؤڈ پر GPU کرایہ پر لیں

Graydient کلاؤڈ GPU

Civitai پر 2,098 ڈاؤن لوڈز · 249 لائکس

فلیٹ فیس، لامحدود استعمال۔ یہ ماڈل ایک کلک میں انسٹال ہوتا ہے۔

RunPod کلاؤڈ GPU

فی منٹ چارج

فی منٹ GPU کرایہ پر لیں اور ماڈل خود سیٹ اپ کریں۔

بنانے والا

zhaotutu

Civitai پر

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

بنانے والے کے نوٹس

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

ٹرگر الفاظ

tutujiguanghaisiv1

SHA256

1951BD138FE98E6BD4DEFB97415A38B5E8868A94ABE84F8BC96DB6B1637411CC

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #17 Hottest Zimage model · #15 Hottest Zimage LoRA

Not this creator?

Get your own badge

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 کی مقبولیت کا رجحان

29 Nov 2025 سے ہیٹ اسکور

ہیٹ اسکور

8,251°

اس ہفتے

▼

0.1%

8,253° اس وقت، 8,251° اب

اس مہینے

▼

0.5%

8,259° اس وقت، 8,251° اب

گزشتہ سال

n/a

ابھی جاری یا ٹریک نہیں ہوا

7,000°

فلور

اس پیمانے کی حد 0° سے 9,999° تک ہے۔ جو کچھ 7,000° سے نیچے ہے وہ ان ماڈلز کے لیے مخصوص ہے جن کی رپورٹ کسی ذریعہ سے نہیں آئی، اور وہاں ایک عارضی نمبر رکھا جاتا ہے تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ 7,000° سے ماپا گیا ڈیٹا شروع ہوتا ہے: ایک ماڈل جس کے پاس اصل ڈیٹا ہے لیکن ڈاؤن لوڈز تقریباً نہیں ہیں، وہ فلور پر ہوتا ہے، اور اس کے اوپر کے ڈگریز ماپے جاتے ہیں۔ فلور ماڈل کے بارے میں کچھ نہیں بتاتا؛ صرف اس کے اوپر کے ڈگریز بتاتے ہیں، اور یہی ایک ماڈل کو دوسرے سے الگ کرتے ہیں۔

+1,009°

Civitai ڈاؤن لوڈز

Civitai پر اس عین ورژن کے 2,098 ڈاؤن لوڈز۔ ڈاؤن لوڈز سب سے زیادہ وزن رکھتے ہیں اور لاگ پیمانے پر شمار ہوتے ہیں: دس گنا ڈاؤن لوڈز سے 300° کا اضافہ ہوتا ہے، اس لیے ایک لاکھ ڈاؤن لوڈز والا ماڈل ہزار ڈاؤن لوڈز والے سے ہزار گنا زیادہ گرم نہیں ہوتا۔ چھ ڈاؤن لوڈ ذرائع اس ایک مدت کو اپنے تناسب سے تقسیم کرتے ہیں۔

+360°

پسند

مختلف ذرائع پر 249 پسند اور تھمز اپ۔ ایک پسند آدھے ڈاؤن لوڈ کے برابر وزن رکھتی ہے، اسی لاگ اسکیل پر۔

+28°

قبولیت کی شرح

روزانہ تقریباً 1 ڈاؤن لوڈز، ذرائع کی دو ریڈنگز کے درمیان ناپے گئے، کبھی بھی زندگی بھر کے اوسط سے اندازہ نہیں لگایا جاتا۔ رفتار ڈاؤن لوڈ اصطلاح کا ایک چوتھائی وزن رکھتی ہے، اس لیے تازہ اضافہ ظاہر ہوتا ہے بغیر ایک دن کی چوٹی کو سالوں کے استعمال سے زیادہ اہم بنائے۔

−146°

عمر

−146° کیونکہ Zimage کے وزن 2025 میں آئے۔ ہر ماڈل اس وزن کی عمر وراثت میں لیتا ہے جس پر وہ بنا ہے: سالانہ 150°، زیادہ سے زیادہ 750° تک، اور یہ تب تک بڑھتا رہتا ہے۔ اس کے بغیر فہرست کے اوپر 2022 اور 2023 کے چیک پوائنٹس ہوتے جو ڈاؤن لوڈز کی طاقت پر ہوتے جو سالوں میں جمع ہوئے۔

تفصیلی تجزیہ دکھائیں

اس سائٹ پر ہر نمبر چیک کیا جا سکتا ہے۔ اس ماڈل کا ہیٹ سکور 8,251° ہے، اور یہاں اسے ایک ایک جزو کے حساب سے بنایا گیا ہے، ہر جزو کے بعد کل سکور کے ساتھ: فلور، ہر ذریعہ کے اضافے والے ڈگریز، ماڈل کی قسم کے لیے بونس اور وزن کی عمر کا اثر۔ رنگ اوپر کے چارٹ کے بینڈز ہیں۔ آخر میں گلاسری ہر اصطلاح کی وضاحت کرتی ہے۔

1
فلور سے شروع کریں۔
کیوں 7,000° صفر نہیں: پیمانہ 0° سے 9,999° تک ہے، اور 7,000° سے نیچے کا حصہ ان ماڈلز کے لیے مخصوص ہے جن کی رپورٹ کسی ذریعہ سے نہیں آئی، جن کے لیے وہاں ایک عارضی نمبر رکھا جاتا ہے تاکہ فہرستیں مکمل رہیں اور وہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہ آئیں۔ 7,000° سے ماپا گیا ڈیٹا شروع ہوتا ہے۔ ایک ماڈل جس کے پاس اصل ڈیٹا ہے لیکن ڈاؤن لوڈز تقریباً نہیں ہیں وہ یہاں ہوتا ہے؛ جو کچھ بھی بعد میں آتا ہے وہ ماپ ہے، اور فلور کے اوپر جگہ میں ڈاؤن لوڈز کے دس دس گنا قدم ہوتے ہیں، ہر ایک 300° کے برابر۔ فلور ہر ماڈل کے لیے ایک جیسا ہے، اس لیے یہ کچھ فیصلہ نہیں کرتا؛ جو ڈگریز اس کے اوپر ہیں وہ فیصلہ کرتے ہیں۔
7,000°
چلتا ہوا کل
2
ڈاؤن لوڈز شامل کریں۔
کل 2,098 ڈاؤن لوڈ کے برابر، Civitai ڈاؤن لوڈز سے۔ ڈاؤن لوڈز کو دس گنا بڑھانے سے وہی 300° بڑھتا ہے، تو سائز اہم ہے لیکن اسکور پر قابو پاتا ہے۔
+1,009°
8,009°
چلتا ہوا کل
3
لائکس شامل کریں۔
249 لائکس اور تھمز اپ، جو ایک ڈاؤن لوڈ کے آدھے وزن کے برابر ہیں۔
+360°
8,369°
چلتا ہوا کل
4
قبولیت کی شرح شامل کریں۔
ابھی تقریباً 1 ڈاؤن لوڈز روزانہ، دو ریڈنگز کے درمیان ناپا گیا، وزن کا ایک چوتھائی حصہ۔
+28°
8,397°
چلتا ہوا کل
5
عمر نکالیں۔
Zimage کے وزن 2025 میں آئے: سالانہ 150°، زیادہ سے زیادہ 750°، تب تک بڑھتے رہے۔
−146°
8,251°
چلتا ہوا کل
=
ہیٹ اسکور۔
یہ ماڈل اس سائٹ کی ہر فہرست میں کہاں کھڑا ہے۔ کچھ اور اس میں تبدیلی نہیں کرتا۔
8,251°

اصطلاحات: یہاں استعمال ہونے والی باتیں

ہیٹ اسکور: ایک نمبر جو بتاتا ہے کہ ماڈل ابھی کتنا استعمال ہو رہا ہے اور چاہا جا رہا ہے، 0° سے 9,999° تک۔ اس سائٹ کی ہر 'ہottest' فہرست اسی کے حساب سے ترتیب دی جاتی ہے۔
فلور: 7,000° وہ نقطہ جہاں ہر ماڈل جس کے پاس اصل ڈیٹا ہے شروع ہوتا ہے۔ پیمانہ 0° سے 9,999° تک ہے؛ فلور سے نیچے کا حصہ اسٹینڈ انز (ڈیٹا کے بغیر ماڈلز) کے لیے مخصوص ہے، تاکہ ڈیٹا والا ماڈل ہمیشہ بغیر ڈیٹا والے سے اوپر رہے۔ فلور سب کے لیے ایک جیسا ہے اور کچھ فیصلہ نہیں کرتا؛ اس سے اوپر کے ڈگری پیمائش ہیں۔
ڈاؤن لوڈ کے برابر: وہ سب کچھ جو اسکور ڈاؤن لوڈ کے برابر سمجھتا ہے، جمع کیا گیا: خود ڈاؤن لوڈز، ہر ٹورینٹ سیڈر کو 1,000 کے برابر، ہر AI Horde تصویر اور ہر جنریشن سائٹ پر رن کو ایک کے برابر۔
لاگ پیمانہ: دس کے حساب سے گنتی، ایک کے حساب سے نہیں: 1,000 سے 10,000 ڈاؤن لوڈز جانا وہی ڈگری بڑھاتا ہے جو 10,000 سے 100,000 جانا۔ یہ بڑے ماڈلز کو سب کچھ دبا دینے سے بچاتا ہے۔
لائکس: ہر ماخذ سے تھمز اپ اور لائکس، لاگ پیمانے پر ہر ایک آدھے ڈاؤن لوڈ کے برابر۔
قبولیت کی شرح: ابھی ماڈل کو روزانہ کتنے ڈاؤن لوڈز مل رہے ہیں، دو ریڈنگز کے فرق سے۔ ڈاؤن لوڈ کی اصطلاح کے وزن کا ایک چوتھائی حصہ۔
ماپا گیا اور اندازہ لگایا گیا: ماپا گیا مطلب ہے کہ کسی ماخذ کے دو ریڈنگز موجود ہیں اور فرق حقیقی ہے۔ اندازہ لگایا گیا مطلب ہے کہ صرف آج کا کل معلوم ہے اور ماضی ماڈل کی زندگی میں تقسیم کیا گیا ہے؛ سائٹ بتاتی ہے کہ کون سا دکھا رہا ہے۔
سیڈر: کوئی شخص جو وزن کی کاپی آن لائن رکھتا ہے تاکہ دوسرے اسے ٹورینٹ کے ذریعے ڈاؤن لوڈ کر سکیں، یا کوئی ہوسٹ کیا ہوا آئینہ جو یہی کام کرتا ہے۔ ہر ایک کو 1,000 ڈاؤن لوڈز کے برابر گنا جاتا ہے۔
AI ہورڈ: ایک رضاکار نیٹ ورک جو عطیہ شدہ کمپیوٹرز پر مفت تصاویر بناتا ہے۔ اس نے کسی ماڈل کے ساتھ کتنی تصاویر بنائی ہیں یہ عوامی ہے، اور ہر ایک کو ایک ڈاؤن لوڈ کے طور پر گنا جاتا ہے۔
جنریشن سائٹس: ایسی سائٹس جو اپنے ماڈل کی کاپیاں ہوسٹ کرتی ہیں اور لوگوں کو اس کے ساتھ جنریشن کی اجازت دیتی ہیں، جیسے PixAI، SeaArt اور Yodayo۔ ان کے ڈاؤن لوڈز Civitai کی طرح گنے جاتے ہیں اور ہر جنریشن رن کو ایک ڈاؤن لوڈ سمجھا جاتا ہے۔
OpenRouter ٹوکنز: ایک ٹیکسٹ ماڈل جو API کے ذریعے فراہم کیا جاتا ہے، جیسے Claude یا GPT، اس کے وزن ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے نہیں ہوتے، اس لیے اس کا استعمال ٹوکنز میں ناپا جاتا ہے: وہ ٹکڑے متن کے جو اس نے OpenRouter کے ذریعے پچھلے 30 دنوں میں پڑھے اور لکھے۔ ہر 10,000,000 ٹوکنز کو ایک ڈاؤن لوڈ شمار کیا جاتا ہے۔ ماخذ: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
مکمل ماڈل (چیک پوائنٹ): خود جنریشن کرنے والی فائل، یعنی وزن خود۔ اسے بونس ملتا ہے کیونکہ اس پر ایڈ آنز منحصر ہوتے ہیں۔
LoRA اور ایمبیڈنگ: چھوٹی ایڈ آن فائلیں جو کسی اور کے وزن کو ایک انداز، کردار یا تصور کی طرف لے جاتی ہیں۔ یہ اکیلے نہیں چل سکتیں۔
خاندان اور وزن: بنیاد جس پر ماڈل بنایا گیا ہے، جیسے SD 1.5، SDXL، Flux یا Wan۔ ہر ماڈل اپنے خاندان کے وزن کی ریلیز تاریخ وراثت میں لیتا ہے۔
عمر: کتنے عرصہ پہلے خاندان کے وزن جاری ہوئے اس کے لیے نکالے گئے ڈگریز: سالانہ 150°، زیادہ سے زیادہ 750°۔ یہ پرانے ڈاؤن لوڈز کو رکھتا ہے جن کے پاس سالوں کا وقت جمع ہونے کا موقع تھا تاکہ فہرست کے اوپر کو منجمد کر سکے۔
خاندانی بوسٹ: ایک چھوٹا، محدود دھکا LoRA کے لیے جس خاندان کو یہ سائٹ اس وقت آگے بڑھا رہی ہے، ہمیشہ تفصیل میں شامل ہوتا ہے۔
اسٹینڈ ان اسکور: ایک مستحکم نمبر جو اس فلور سے نیچے ہوتا ہے جو ابھی تک کسی ماخذ نے رپورٹ نہیں کیا، تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہیں ہوتا۔
نیا! (گریس پیریڈ): ایک ماڈل جو 7 دن سے کم پرانا ہو، اس کی جگہ اسکور کی بجائے New! دکھائی جاتی ہے اور یہ درجہ بندی میں جگہ نہیں رکھتا۔ اس کا اسکور پہلے دن سے شمار کیا جاتا ہے، لیکن ایک دن پرانا ماڈل سب سے تیزی سے بڑھتا ہے، اس لیے بغیر انتظار کے ہفتے کا #1 ہمیشہ کل کا نیا ماڈل ہوتا، نہ کہ وہ جو ایک ہفتہ قائم رہا ہو۔
رجحان: کسی ماڈل کی ترقی کسی مدت میں عام ماڈل کی ترقی کے مقابلے میں کیسی ہے۔ عام سے تیز ترقی کو اضافہ سمجھا جاتا ہے، اور سست کو کمی۔
عام ماڈل: کتالوج کا وسط: نصف ماڈلز جن کے اعداد و شمار ہیں وہ اس مدت میں تیزی سے بڑھے، نصف سست۔

یہ ماڈل کی مقبولیت کیسی رہی ہے باقی کیٹلاگ کے مقابلے میں: ہر دورانیے میں ڈاؤن لوڈز، لائکس اور استعمال میں اس کی ترقی، عام ماڈل کی ترقی کے مقابلے میں، اور اس وقت کا اس کا ہیٹ اسکور۔ عام ترقی سے اوپر ہونا بڑھوتری ہے، نیچے ہونا کمی۔ ماضی کو آج کے کل اعداد و شمار، ماڈل کے پہلے دن اور جہاں دو ریڈنگز ہوں وہاں ڈاؤن لوڈ کی رفتار سے دوبارہ بنایا گیا ہے؛ اگر ماڈل دورانیے کے شروع میں موجود نہیں تھا تو n/a دکھایا جاتا ہے۔

مثالی رینڈرز

یہ پرامپٹس اور سیٹنگز Civitai پر ان لوگوں نے شیئر کیں جنہوں نے یہ رینڈرز بنائے۔ یہ دیکھنے کے لیے کوئی رینڈر چنیں کہ وہ کیسے بنا۔

یہ پرامپٹ حاصل کریں

اس رینڈر کے ساتھ کوئی پرامپٹ شیئر نہیں کیا گیا۔

اس رینڈر کے ساتھ کوئی پرامپٹ شیئر نہیں کیا گیا۔

Civitai پر JzPz کا رینڈر

سیٹنگز

سائز

1536x2688

پرامپٹ

workflow embedded

اس رینڈر کے ساتھ کوئی پرامپٹ شیئر نہیں کیا گیا۔

Civitai پر JzPz کا رینڈر

سیٹنگز

سائز

1536x2688

پرامپٹ

workflow embedded

اس رینڈر کے ساتھ کوئی پرامپٹ شیئر نہیں کیا گیا۔

اس رینڈر کے ساتھ کوئی پرامپٹ شیئر نہیں کیا گیا۔