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Flying Tulip是什么？DeFi教父回歸創(chuàng)立Flying Tulip

2025-04-18 14:14:30 | 來源： | 作者：佚名

DeFi教父AndreCronje（AC）回歸創(chuàng)立FlyingTulip，旨在打造一個全面的去中心化金融平臺，現(xiàn)貨交易、永續(xù)合約、流動性池、貸款和期權(quán)等多種功能，無需KYC、無需錢包授權(quán)，交易費用低至0.02%，杠桿高達50倍以上，定位為新一代AMM+DEX平臺，或為超越Hyperliquid的一站式DEX

Flying Tulip是什么？DeFi 教父 Andre Cronje（AC）回歸創(chuàng)立 Flying Tulip，旨在打造一個全面的去中心化金融（DeFi）平臺，現(xiàn)貨交易、永續(xù)合約、流動性池、貸款和期權(quán)等多種功能，定位為新一代 AMM+DEX 平臺，或為超越 Hyperliquid 的一站式 DEX。

那么，F(xiàn)lying Tulip是什么？Flying Tulip有什么特點？Flying Tulip有什么功能？下面一起看看吧！

TL; DR

DeFi 教父 Andre Cronje（AC）回歸創(chuàng)立 Flying Tulip，旨在打造一個全面的去中心化金融（DeFi）平臺，現(xiàn)貨交易、永續(xù)合約、流動性池、貸款和期權(quán)等多種功能，無需 KYC、無需錢包授權(quán)，交易費用低至 0.02%，杠桿高達 50 倍以上，定位為新一代 AMM+DEX 平臺，或為超越 Hyperliquid 的一站式 DEX。
平臺擁有創(chuàng)新技術(shù)自適應(yīng)曲線 AMM 與動態(tài) LTV 模型。優(yōu)化了價格和流動性，滑點比傳統(tǒng) AMM 降低 42%。結(jié)合波動率、滑點和利用率動態(tài)調(diào)整貸款價值比（LTV），確保系統(tǒng)在市場波動下的穩(wěn)定性，適用于多種資產(chǎn)類型。

項目發(fā)展與概況

2.1 DeFi 教父的成長之路

Andre Cronje 是 DeFi 領(lǐng)域的關(guān)鍵人物，被譽為 “DeFi 教父”。他的職業(yè)生涯從傳統(tǒng)軟件開發(fā)起步，逐步轉(zhuǎn)向區(qū)塊鏈和 DeFi 創(chuàng)新。

AC 出生于南非開普敦，最初在 Stellenbosch University 學(xué)習(xí)法律，但因幫助朋友進行計算機科學(xué)實驗而對技術(shù)產(chǎn)生興趣。他隨后進入計算機培訓(xùn)學(xué)院（CTI）學(xué)習(xí)計算機科學(xué)，僅用五個月完成三年課程，并擔(dān)任講師，這一經(jīng)歷奠定了他后續(xù)職業(yè)發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)。

職業(yè)生涯早期，他加入南非第一家移動網(wǎng)絡(luò)公司 Vodacom，負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)、集群計算和機器學(xué)習(xí)項目，積累了處理復(fù)雜系統(tǒng)和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗。之后，他擔(dān)任多家軟件公司的 CTO，包括 Altron、Full Facing、Freedom Life 和 Shoprite Group。他的項目經(jīng)驗豐富，涵蓋移動應(yīng)用、網(wǎng)站、數(shù)據(jù)管理中心、貸款平臺、保險解決方案和零售系統(tǒng)，展示了他多領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力。

2017年，AC 開始深入研究加密貨幣技術(shù)，并在社交媒體上記錄學(xué)習(xí)過程和成果，這一舉動吸引了加密媒體 Crypto Briefing 的注意，邀請他開設(shè)專欄，顯著提升了他在加密社區(qū)的知名度。2018年，他正式加入?yún)^(qū)塊鏈行業(yè)，擔(dān)任 BitDiem 和 Aggero 的技術(shù)顧問，隨后在 CryptoCurve、Crypto Briefing 和 Fusion Foundation 等項目中擔(dān)任核心技術(shù)人員和 CTO，同時成為以太坊 DeFi 架構(gòu)師。

他的主要成就包括創(chuàng)立 yearn.finance，因此一戰(zhàn)成名。后來聯(lián)合創(chuàng)立 Sonic Foundation（原Fantom）。他還共同創(chuàng)立了 Keep3r Network。此外，他參與了多個知名 DeFi 項目，如 Hegic、Pickle、Cover、PowerPool、Cream V2、Akropolish、Sushiswap、Eminence、Bribe.crv.finance、Rarity 和 Solidly。在之后 2021 年的大牛市中，AC 又相繼推出跨鏈 Multichain、Chainlist、Cream Finance、Rarity 等項目，都成為當(dāng)時名噪一時的搶手項目。這些貢獻使他被海外社區(qū)稱為“DeFi 教父”，其影響力在 DeFi 領(lǐng)域無出其右。

2022年，AC 突然宣布退出 DeFi，這一決定在行業(yè)內(nèi)引發(fā)廣泛關(guān)注。2025年1月28日，他在 Medium 帖子中詳細解釋了退出原因，指出主要因美國 SEC 的監(jiān)管壓力。從2021年開始，SEC 對其 yearn.finance 項目展開調(diào)查，要求提供信息，調(diào)查范圍逐漸擴大到其他工作領(lǐng)域。這一過程耗費了他大量時間和資源，包括數(shù)周甚至數(shù)月的資料收集，常常需要數(shù)小時研究難以獲取的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致開發(fā)和研究活動完全停止。

AC 描述，這一過程持續(xù)了兩年，伴隨無盡的失眠和壓力，他面臨的選擇是繼續(xù)免費構(gòu)建項目，同時應(yīng)對持續(xù)的攻擊并花費大量時間和金錢進行防御，或選擇退出，他最終選擇了后者。

他對區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施的進展持積極但審慎的態(tài)度。他認(rèn)為，近年來取得了顯著進展，包括：

交易所注冊和法幣出入金過程更簡單；
Oracle 技術(shù)成熟，提高鏈上數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性；
智能合約開發(fā)工具更完善，降低開發(fā)門檻。

然而，他估計整體基礎(chǔ)設(shè)施僅完成 50 - 60%，距離真正成熟仍有很長一段路要走。他希望未來區(qū)塊鏈技術(shù)能像手機應(yīng)用一樣無縫集成，用戶無需意識到其存在，就像普通用戶不關(guān)心應(yīng)用服務(wù)器架設(shè)在哪里一樣。這一愿景強調(diào)了用戶體驗的重要性，技術(shù)應(yīng)成為幕后支持，而非影響用戶體驗的門檻。

AC 預(yù)測，未來 2 - 5 年內(nèi)，全球最大的加密交易所將是 DEX，而非 CEX。這一預(yù)測反映了他對去中心化技術(shù)的信心，預(yù)示著行業(yè)可能向更去中心化的方向發(fā)展。

2025年3月 AC 在 X 上宣布啟動新項目 Flying Tulip，目前產(chǎn)品還未正式上線，我們只能通過官網(wǎng)披露的內(nèi)容來管中窺豹。根據(jù)他對于未來 DEX賽道的看好，我們暫且可以將 Flying Tulip 對標(biāo) Hyperliquid，根植于 Sonic 的 Hyperliquid。

2.2 Flying Tulip 功能概況

根據(jù) Flying Tulip 官方網(wǎng)站的描述，這是一個一站式的 DeFi 平臺，我們不難看出 Flying Tulip 是 Hyperliquid 的競爭對手，提供了更廣泛的功能。其功能包括現(xiàn)貨交易（Spot Trading）、永續(xù)合約交易（Perps Trading）、流動性池（Liquidity Pool）、貸款（LTV Lending）和期權(quán)（Options）。其中，貸款和期權(quán)是 Hyperliquid 目前未提供的功能，這使得 Flying Tulip 相較于 Hyperliquid 更像是一個全面的交易所。

如果將其與其他 AMM 協(xié)議進行對比，它不僅是一個 AMM 平臺，還集成了現(xiàn)貨與永續(xù) DEX、貸款協(xié)議和期權(quán)功能。因此可以總結(jié)出 Flying Tulip 是一個無需 KYC，無需錢包授權(quán)，集成了借貸和衍生品功能的，完善的去中心化交易所，新一代的 AMM+DEX。

值得注意的是 Flying Tulip 還有兩點創(chuàng)新的功能：

不需要錢包授權(quán)：這降低了用戶的進入門檻，適合新手用戶。這意味著用戶無需復(fù)雜的錢包設(shè)置即可開始交易，簡化了操作流程。這與傳統(tǒng) DeFi 平臺不同，后者通常需要用戶連接錢包并進行多次確認(rèn)，增加了操作復(fù)雜性，也增加了用戶的使用風(fēng)險。
單一LP池：從一個單一的 LP 池子中，提供現(xiàn)貨、杠桿、合約交易，無需切換不同的協(xié)議轉(zhuǎn)換資金。同時能夠提供比傳統(tǒng) LP 高達 9 倍的回報。

2.3 競爭對手比較

Flying Tulip 針對不同用戶群體提供定制化服務(wù)，以下是按平臺參與者分類的優(yōu)勢：

Flying Tulip 不僅服務(wù)于零售交易者，還期望吸引機構(gòu)投資者，提供專業(yè)級執(zhí)行、深度流動性以及合規(guī)性支持（如 OFAC 篩查）。與 Coinbase、Binance 和 Hyperliquid 等競爭對手相比，它在交易費、杠桿和 LP 回報方面具有顯著優(yōu)勢，例如交易費可以根據(jù)市場情況動態(tài)調(diào)整，低于 0.02%，更高倍數(shù)的杠桿。除去這些優(yōu)化一外，值得一提的是相較于傳統(tǒng)的 AMM 平臺的 LP 池，F(xiàn)lying Tulip 的自適應(yīng)曲線算法能夠幫助交易者減少高達 42% 無償損失。平臺與競爭對手的詳細比較如下：

零售交易者：

流動性提供者：

機構(gòu)交易者：

2.4 創(chuàng)新技術(shù)

該項目的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

自適應(yīng)曲線 AMM：采用靈活的 AMM 機制，根據(jù)市場條件動態(tài)調(diào)整交易曲線，優(yōu)化價格和流動性。
rVOL、IV、TWAP 和 RWAP 預(yù)言機：整合多種預(yù)言機（數(shù)據(jù)源），包括實現(xiàn)波動率（rVOL）、隱含波動率（IV）、TWAP 和 RWAP，提供更精準(zhǔn)的市場數(shù)據(jù)支持。注：RWAP 不知是否是平臺筆誤，并沒有查詢到 RWAP 相關(guān)算法，可能是想表達 VWAP。
動態(tài)及波動率調(diào)整的 LTV 貨幣市場：基于市場波動性動態(tài)調(diào)整貸款價值比（LTV）的借貸市場。
高達 1000 倍杠桿：能夠提供高達 1000 倍的杠桿交易。
永續(xù)合約與期權(quán) LP：LP 可以為永續(xù)合約和期權(quán)交易提供流動性，增加收益來源。
創(chuàng)新功能：鏈上保險，無需 Gas、無需錢包、無需 KYC。

Flying Tulip 使用自適應(yīng)曲線技術(shù)（Adaptive Curve Technology），這是一種創(chuàng)新的機制，根據(jù)實時市場波動性自動在不同 AMM 模型之間切換：

常數(shù)乘積 AMM：在高波動率的市場條件下，平臺會切換到 x * y = k 的模型，以實現(xiàn)資產(chǎn)價格的穩(wěn)定性。
常數(shù)求和 AMM：在低波動率的市場條件下，平臺會切換到 x + y = k 的模型，以適應(yīng)不同的流動性需求，以降低交易滑點。
適應(yīng)多資產(chǎn)類別：模型可以優(yōu)化加密貨幣、穩(wěn)定幣和外匯。
交易者價格優(yōu)化：根據(jù)市場波動性動態(tài)調(diào)整 AMM 模型，確保交易者獲得最佳執(zhí)行價格，比傳統(tǒng) AMM 滑點降低 42%。例如，在 ETH/USDC 交易中，F(xiàn)lying Tulip 的最佳執(zhí)行價格為 19,874 USDC，價格影響僅 0.14%，相比 Uniswap V3（0.65%）和 Curve（0.36%）表現(xiàn)更優(yōu)。

Source: Flying Tulip

數(shù)學(xué)模型拆解

3.1 問題起源：AMM 恒定乘積公式的隱性風(fēng)險

在跨儲備借貸場景中，若使用傳統(tǒng)恒定乘積做市模型（如x × y = k），大規(guī)模資產(chǎn)清算會引發(fā)儲備再平衡的價格沖擊，導(dǎo)致抵押品實際價值被受到影響。如果使用恒定的 AMM 定價公式，假如交易過多的 A，隨著儲備再平衡會對 B 的收益產(chǎn)生遞減，同時對清算價格和滑點都會有不利的影響，大概會造成33%的價格影響在 B 上。

市場價格的動態(tài)變化會對 AMM 中的資產(chǎn)價格造成影響，為了減輕這種影響，于是引出了基于 AMM 的 LTV 動態(tài)調(diào)整模型。

Source: Flying Tulip

3.2 解決方案：將已實現(xiàn)波動率嵌入 LTV 公式

首先我們把波動率納入 LTV 模型。將 σ（資產(chǎn)波動率）與 t（持倉時間）結(jié)合，計算 δ（波動率折扣因子 Volatility Haircut），給具有波動率的抵押品進行估值。

我們設(shè)定 σ 是抵押資產(chǎn)的實際波動率（年化標(biāo)準(zhǔn)差），那么 δ（歷史波動率）則表達為
δ = σ (t^(1/2))

我們得到波動率動態(tài)調(diào)整 LTV 公式

貸款≤（1−δ）×（抵押品價值（按當(dāng)前價格計算））

因此一個資產(chǎn)最大的 LTV 是

LTVvol = 1−δ

最終能夠?qū)崿F(xiàn)的是：隨著實際波動率的上升，允許的最大 LTV 會下降，以減輕清算風(fēng)險。一個資產(chǎn)的波動性越大（或流動性較差），則得到更低的 LTV，即更多的抵押品。例如，如果一個資產(chǎn)的歷史波動率表明價格波動達到約 30%，LTV 會被限制在 70% 左右。

與傳統(tǒng) AMM 協(xié)議中的固定 LTV 比率不同，F(xiàn)lying Tulip 的模型更靈活，適應(yīng) DeFi 的去中心化特性。通過結(jié)合 AMM 的動態(tài)性和市場條件，模型提供了更精準(zhǔn)的風(fēng)險管理。

競品對比：

Source: Flying Tulip

3.3 解決方案：將滑點和波動率納入模型

接下來探討了 LTV 和清算價格之間的影響。其中滑點的影響尤其重要，因為在流動性不足的池中，大額清算可能導(dǎo)致價格大幅波動，從而增加系統(tǒng)風(fēng)險。當(dāng)清算抵押品 A 以換取債務(wù)B時，B 的實際可回收價值會因 AMM 價格影響以及波動導(dǎo)致的任何不利的價格變動而減少。

因此我們決定在模型中將滑點和波動率結(jié)合。首先我們要確認(rèn)清算后 B 的價值 ≥ 債務(wù)

我們將債務(wù)替換為

Debt = Loan = LTV × (Collateral Value) = LTV × ΔX × PA

只考慮滑點忽略波動性因子，AMM 深度的最大LTV為

LTVslip = 1 / (1 + ΔX/X)

公式中的 ΔX/X 是池子中出售 A 資產(chǎn)的部分，我們可以看到這對于 LTV 比率的調(diào)整如下

小額抵押：如果抵押品相對于池很小（ΔX ≤ X），滑點風(fēng)險低，理論上 LTV 可以達到100%。但實際中，協(xié)議不會允許 100% 的 LTV，因為這太冒險了。
中等抵押：如果抵押品等于池大小（ΔX = X），清算時賣出可能會導(dǎo)致價格大幅下跌（50% 的價格影響）。因此 LTV 降至 50%，意味著你只能借入抵押品價值的一半。
大額抵押：如果抵押品是池大小的兩倍（ΔX = 2X），滑點風(fēng)險更高，LTV 進一步降至約 33.3%，確保即使價格波動，協(xié)議也能覆蓋貸款。

現(xiàn)在我們已經(jīng)有了滑點因子，我們再加入波動性因子

(1−δ) (YΔX) / (X+ΔX) ≥ LTV ⋅ ΔX ⋅ (Y/X)

最終得到模型公式

LTVmax(ΔX) = (1−δ) / (1+ΔX/X)

這個公式囊括了兩種風(fēng)險來源：

波動性緩沖（1 − δ）降低可用抵押品價值
AMM深度因子 (1 + ΔX/X) 降低了價值被價格波動的影響。

對于給定的抵押品規(guī)模 ΔX，允許的 LTV 必須低于此曲線。

這套模型就像給你的貸款上了雙保險——既要防大額賣出導(dǎo)致的價格踩踏（AMM 滑點），又要防市場突然暴跌（波動率）。價格越不穩(wěn)，能借的錢越少（哪怕抵押品數(shù)量不變）。

越是波動大、池子小的幣種，能借的錢比例越低。當(dāng)市場又?。?Delta;X/X 大）、波動又高（δ 大）時，LTV 會被砍到很低（例如山寨幣借貸）。

LTV 模型的核心目標(biāo)是平衡風(fēng)險和效率。通過動態(tài)調(diào)整 LTV，F(xiàn)lying Tulip 確保即使市場條件變化，系統(tǒng)也能保持穩(wěn)定。例如：

對于價格穩(wěn)定的資產(chǎn)（如穩(wěn)定幣），波動性折扣 δ 較小，LTV 較高。
對于高波動性資產(chǎn)（如某些代幣），δ 較大，LTV 較低，以防止清算風(fēng)險。

以下是功能對比表，總結(jié)了不同場景下的LTV調(diào)整：

Source: Flying Tulip

3.4 動態(tài) LTV 調(diào)整對利用率和流動性的影響

隨著用戶用資產(chǎn) A 借入資產(chǎn) B ，資產(chǎn)池的構(gòu)成會發(fā)生變化。如果已經(jīng)提取了許多貸款，則可用的 B 的流動性（儲備）會減少，而A儲備會增加（資產(chǎn)池中的 A 變得很重）。B 的高利用率意味著任何新的清算都將面臨更嚴(yán)重的滑點（因為 Y 更小，X 更大）。

在模型中，池的當(dāng)前狀態(tài)（X，Y) 會對 LTV 中的新貸款造成動態(tài)影響。B 的利用率可以表達為

UB = 1 – (Y current / Y initial)

當(dāng) UB 趨近于1的時候，表明大部分的資產(chǎn) B 被使用，幾乎要用盡，整個池子會變得極不平衡，根據(jù) AMM 公式 A 的價格會迅速降低，之后若產(chǎn)生清算會導(dǎo)致 B 的價值大幅減少。因此我們引入一個新模型來平衡這種極端情況。如果 B 的流動性的一半已被利用（50% 已被消耗），新貸款只能使用正常 LTV 限額的 50%。

LTVallowed(UB) = LTVmax × (1−UB)

此模型的目標(biāo)是確保新借款不會過度消耗可用流動性或使現(xiàn)有貸款面臨風(fēng)險。該協(xié)議可能禁止任何單筆貸款消耗超過一定比例的剩余的 B 儲備。該系統(tǒng)還可能在高利用率時增加費用或利率，以阻止達到超出 LTV 的范圍的情況出現(xiàn)，屬于整體風(fēng)險管理的一部分。

通過圖表可以清晰看出，隨著波動性增加或預(yù)期借款規(guī)模擴大，安全的 LTV 范圍逐漸收窄，這正是基于動態(tài)調(diào)整的 LTV 模型相較于傳統(tǒng) AMM 的有利之處。

Source: Flying Tulip

3.5 模型優(yōu)點

LTV 動態(tài) AMM 模型通過綜合考慮滑點、利用率、流動性和波動率，實現(xiàn)了動態(tài)調(diào)整 LTV 的核心功能。它在風(fēng)險管理、系統(tǒng)穩(wěn)定性、資本效率和用戶體驗等方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，使其成為 DeFi 借貸領(lǐng)域的一項創(chuàng)新解決方案。

動態(tài)調(diào)整模型能夠根據(jù)市場條件實時調(diào)整 LTV，確保借貸限額與當(dāng)前的流動性、波動率等因素保持一致。例如，當(dāng)市場波動加劇時，LTV 會自動降低以應(yīng)對風(fēng)險。

風(fēng)險管理通過結(jié)合滑點和利用率，模型有效降低清算風(fēng)險：

滑點：在清算大額抵押品時，減少價格下滑帶來的損失。
利用率：當(dāng)借款需求增加、流動性池利用率上升時，LTV 會相應(yīng)降低，避免系統(tǒng)過載。

波動率適應(yīng)根據(jù)資產(chǎn)的波動性設(shè)置不同的 LTV：

低波動資產(chǎn)（如穩(wěn)定幣）：LTV 較高，借貸更寬松。
高波動資產(chǎn)（如某些代幣）：LTV 較低，控制風(fēng)險。

系統(tǒng)穩(wěn)定性綜合考慮滑點、利用率、流動性和波動率等多重因素，確保協(xié)議在市場壓力下仍能保持穩(wěn)定運行，避免系統(tǒng)性風(fēng)險。

資本效率在保證安全的前提下，模型最大化借貸額度，提升用戶的資本利用率。例如，在市場平穩(wěn)時，LTV 可以適當(dāng)提高以支持更多借款。

透明度模型的調(diào)整邏輯公開透明，用戶可以清楚了解 LTV 如何隨市場變化調(diào)整，增強對協(xié)議的信任。

適應(yīng)性適用于不同市場條件和資產(chǎn)類型，無論是穩(wěn)定幣還是高波動代幣，都能提供合理的 LTV 設(shè)置，具有廣泛的適用性。

創(chuàng)新性結(jié)合自動做市商（AMM）和借貸協(xié)議的設(shè)計，模型在 DeFi 領(lǐng)域展現(xiàn)出獨特的競爭力，為用戶提供更安全、高效的借貸體驗。

風(fēng)險

LTV 動態(tài) AMM 模型在風(fēng)險管理和系統(tǒng)穩(wěn)定性方面具有優(yōu)勢，但其復(fù)雜性、對數(shù)據(jù)的強依賴、計算密集性以及潛在的操縱風(fēng)險是不可忽視的缺點。為了在實際應(yīng)用中發(fā)揮其潛力，開發(fā)者需要通過優(yōu)化參數(shù)、增強透明度、進行安全審計等方式來緩解這些問題，確保模型的可靠性和安全性。

預(yù)測誤差例如，若對資產(chǎn)波動率的預(yù)測出現(xiàn)偏差，可能導(dǎo)致 LTV 設(shè)置過高或過低，影響借貸的安全性。

高數(shù)據(jù)依賴模型需要大量實時數(shù)據(jù)（如資產(chǎn)價格、流動性池深度和利用率等）來正常運行。如果數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、延遲或缺失，LTV 的動態(tài)調(diào)整可能失效。

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題在 DeFi 環(huán)境中，鏈上數(shù)據(jù)可能被惡意操縱（如價格操控），從而降低模型的可靠性。

系統(tǒng)性能壓力實時計算滑點、利用率和波動率等參數(shù)需要大量計算資源，可能使系統(tǒng)運行變慢，影響交易速度和用戶體驗。

參數(shù)依賴性模型的性能高度依賴于參數(shù)設(shè)置（如波動率折扣或清算閾值）。若參數(shù)配置不當(dāng)，LTV 調(diào)整可能不合理，影響系統(tǒng)效果。

調(diào)優(yōu)難度找到最優(yōu)的參數(shù)組合需要大量測試和調(diào)整，這增加了開發(fā)和維護的復(fù)雜性。

網(wǎng)絡(luò)擁堵在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)擁堵時，模型的實時調(diào)整可能受阻，進一步影響借貸的安全性。

以上就是腳本之家小編給大家分享的Flying Tulip是什么？DeFi教父回歸創(chuàng)立Flying Tulip的詳細解讀了，希望大家喜歡！

聲明：文章內(nèi)容不代表本站觀點及立場，不構(gòu)成本平臺任何投資建議。本文內(nèi)容僅供參考，風(fēng)險自擔(dān)！

Tag：Tulip flying

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