图图极光光泽连裤袜｜MiniMax H3 视频 LoRA
模型信息
本模型使用图图的图片视频提示词反推器制作和整理素材，并对素材进行精细编辑处理。模型由图图训练器训练完成。采用图图的图片+视频联合训练法制作。
图图的图片视频提示词反推器是一款 AI 驱动的图像与视频标注工具。专为模型训练标注优化，可以一键批量生成高质量训练数据集，并快速反推图片与视频的提示词。
图图训练器是免费的 LoRA 训练工具，支持模型训练、数据集管理、模型资源管理、参数预设、训练检查和发布前整理。它的目标是让创作者不需要反复折腾环境和参数，也能更快、更稳定地训练出高质量 LoRA。
官网：https://zhaotutu.xyz/
Bilibili：https://space.bilibili.com/431046154
YouTube：https://www.youtube.com/@zhaotutu/videos
X：https://x.com/bigpox12
Telegram：https://t.me/zhaotutu
TikTok：https://www.tiktok.com/@zhaotututu
GitHub：https://github.com/zhaotututu
Email：bigpox12@gmail.com
QQ：331506796
模型介绍：
图图极光光泽连裤袜是一款面向 MiniMax H3 的服饰材质视频 LoRA，主要用于表现明亮、细腻且富有流动反光感的缎面连裤袜质感。相比普通哑光连裤袜，这款模型更强调光线落在腿部时形成的柔和高光、细腻反射和具有视觉辨识度的极光光泽。
这不是只针对静态站姿制作的效果模型。测试内容覆盖人物行走、转身、慢跑、跨越台阶、坐姿换腿等连续动作，并包含步行街、办公室、商场、咖啡馆、公园和车站广场等不同环境。测试镜头同时包含远景、中景、全身镜头和腿部近景，用于观察光泽效果在不同动作、景别和光照条件下的表现。测试结果表明，模型在各种动态场景下都能有较好的表现。除真人写实视频外，本模型也测试了日式动漫场景，可以用于真人、时尚展示、广告感镜头以及动漫人物视频。
触发词：建议在文本中使用 "tutujiguang pantyhose"；
推荐权重：0.5 - 1.0
建议起始权重：0.8
使用建议：
使用官方的工作流先跑通模型效果，然后可以使用各类新技术进行加速或其他处理。
推荐模型以及参数搭配：
主模型（UNet，FL2VA 剪枝 int8）：minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors
文本编码器（Qwen3-VL-32B，NVFP4 量化）：qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors
视频 VAE（fp16）：minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors
音频 VAE（fp32）：minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors
采样器：res_multistep，调度器 simple，20 步，denoise 1.0
提示词：官方三段式结构（integrated_multimodal_description + overall_soundscape + non_diegetic_music），触发词 tutujiguang pantyhose + 一句光泽描述。
注意在生成时，如果对面部要求较高，可以适当采用多面部锚点的方式撰写提示词（发型/发色/表情）
本模型使用图图的图片视频提示词反推器制作和整理素材，并对素材进行精细编辑处理。模型由图图训练器训练完成。采用图图的图片+视频联合训练法制作。
图图的图片视频提示词反推器是一款 AI 驱动的图像与视频标注工具。专为模型训练标注优化，可以一键批量生成高质量训练数据集，并快速反推图片与视频的提示词。
图图训练器是免费的 LoRA 训练工具，支持模型训练、数据集管理、模型资源管理、参数预设、训练检查和发布前整理。它的目标是让创作者不需要反复折腾环境和参数，也能更快、更稳定地训练出高质量 LoRA。
官网：https://zhaotutu.xyz/
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QQ：331506796
模型介绍：
图图极光光泽连裤袜是一款面向 MiniMax H3 的服饰材质视频 LoRA，主要用于表现明亮、细腻且富有流动反光感的缎面连裤袜质感。相比普通哑光连裤袜，这款模型更强调光线落在腿部时形成的柔和高光、细腻反射和具有视觉辨识度的极光光泽。
这不是只针对静态站姿制作的效果模型。测试内容覆盖人物行走、转身、慢跑、跨越台阶、坐姿换腿等连续动作，并包含步行街、办公室、商场、咖啡馆、公园和车站广场等不同环境。测试镜头同时包含远景、中景、全身镜头和腿部近景，用于观察光泽效果在不同动作、景别和光照条件下的表现。测试结果表明，模型在各种动态场景下都能有较好的表现。除真人写实视频外，本模型也测试了日式动漫场景，可以用于真人、时尚展示、广告感镜头以及动漫人物视频。
触发词：建议在文本中使用 "tutujiguang pantyhose"；
推荐权重：0.5 - 1.0
建议起始权重：0.8
使用建议：
使用官方的工作流先跑通模型效果，然后可以使用各类新技术进行加速或其他处理。
推荐模型以及参数搭配：
主模型（UNet，FL2VA 剪枝 int8）：minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors
文本编码器（Qwen3-VL-32B，NVFP4 量化）：qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors
视频 VAE（fp16）：minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors
音频 VAE（fp32）：minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors
采样器：res_multistep，调度器 simple，20 步，denoise 1.0
提示词：官方三段式结构（integrated_multimodal_description + overall_soundscape + non_diegetic_music），触发词 tutujiguang pantyhose + 一句光泽描述。
注意在生成时，如果对面部要求较高，可以适当采用多面部锚点的方式撰写提示词（发型/发色/表情）