Model
.ai
open AI-modellen volgen

KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B T2V

7842°
KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B T2V
Gemaakt door
Kytra
op Civitai
by Kytra - Example Prompts kxsr, a person flying in first-person perspective through a raging forest fire, the camera descends through burning trees with smoke and ash rising into the sky
Notities van de maker
KXSR First-Person Flight Concept LorA for WAN 2.1 14B and 1.3B T2V In collaboration with [ Labs presents: This LoRA enables the creation of cinematic first-person perspective flying. The hands can be customized in the prompt provided or omitted from the prompt for raw forward camera movement. The typical view will be from a first-person perspective with dynamic movement in horizontal aspect ratio generation. Can still create fun results at other aspect ratios/resolutions. Use the trigger word "kxsr" to activate the model's specialized training. Prompt Format kxsr, [flying in first-person perspective/a person flying in first-person perspective] [broad description of landscape] [describe visible body parts (hands/fists)] [describe movement direction and speed] [describe additional environmental details encountered during flight] Example Prompts kxsr, a person flying in first-person perspective through a raging forest fire, the camera descends through burning trees with smoke and ash rising into the sky ================================================= kxsr, a person flying in first-person perspective through an underwater atlantis city, mermaid hands with painted fingernails visible, the camera descends into bubbling water and zooms through the sunken ornate ruins Recommended Settings - CFG: 4 - Shift value: 4.0 - LoRA strength: 1.0 - ~73 frames - 720x1280 horizontal aspect ratio Technical Details - Base model: WAN 2.1 14B and 1.3B Text2Video - Training dataset: 62 clips - Resolution: 1280 x 720 (horizontal format) - Frame count: 73 frames per clip - For optimal results, maintain these specifications during inference This LoRA works best when you provide detailed descriptions of both the subject and the surrounding environment while following the prescribed format. Screenshot shows my typical inference testing setup for lora evals:
Triggerwoorden
kxsr
528 downloads · 76 likes op Civitai
SHA256
627E2DE8AB804C1DF0D911FE6EEC05CCDEB46555A2DE9949A266CC8BFE394031
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B T2V op ModelTrends.ai: #95 Hottest Wan model
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #86 Hottest Wan LoRA
Not this creator?
Populariteitstrend van KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B T2V
Heat score, laatste 12 maanden
Heat score
7,842°
Deze week
n.v.t.
Nog niet uitgebracht/getrackt
Deze maand
n.v.t.
Nog niet uitgebracht/getrackt
Afgelopen jaar
n.v.t.
Nog niet uitgebracht/getrackt
KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B…: Heat score, laatste 12 maanden7,000°7,308°7,616°7,924°8,232°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,842°ModelTrends.ai
7,000°
Basis
De schaal loopt van 0° tot 9.999°. Alles onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven. 7,000° is waar gemeten data begint: een model met echte data maar bijna geen downloads zit op de basis, en de metingen vullen de graden erboven. De basis zegt niets over het model; alleen de graden erboven doen dat, en die maken het verschil tussen modellen.
+817°
Civitai-downloads
528 downloads van deze exacte versie op Civitai. Downloads zijn het zwaarste ingrediënt en worden geteld op een logaritmische schaal: tien keer zoveel downloads voegt dezelfde 300° toe, dus een model met een miljoen downloads is niet duizend keer heter dan een met duizend. De zes downloadbronnen delen die ene term, verdeeld naar verhouding van hun aantallen.
+283°
Likes
76 likes en duimpjes omhoog over de bronnen heen. Een like weegt half zo zwaar als een download, op dezelfde logaritmische schaal.
−258°
Leeftijd
−258° omdat de Wan-gewichten uit 2025 komen. Elk model erft de leeftijd van de gewichten waarop het is gebouwd: 150° per jaar, tot 750°, en het blijft groeien tot die grens. Zonder dit zouden de top van de lijst checkpoints uit 2022 en 2023 zijn, puur op basis van downloads die jaren hadden om op te lopen.
Toon gedetailleerde uitsplitsing
Elk getal op deze site is te controleren. De heat-score van dit model is 7,842°, en hier wordt die stap voor stap opgebouwd, met de tussentijdse totalen na elke stap: de basis, de graden die elke bron toevoegt, de bonus voor het type model en wat de leeftijd van de gewichten eraf haalt. De kleuren zijn de banden van de grafiek hierboven. De woordenlijst achteraan legt elke term uit.
  1. 1
    Begin bij de basis.
    Waarom 7,000° en niet nul: de schaal loopt van 0° tot 9.999°, en het deel onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven en nooit hoger staan dan een model met data. 7,000° is waar gemeten data begint. Een model met echte data maar bijna geen downloads zit hier; alles wat volgt is meting, en de ruimte boven de basis bevat tien stappen van tien keer zoveel downloads, elk 300° waard. De basis is voor elk model hetzelfde, dus die zegt niets; de graden erboven wel.
    7,000°
    lopende totaal
  2. 2
    Voeg de downloads toe.
    528 download-equivalenten in totaal, van Civitai-downloads. Tien keer de downloads voegt dezelfde 300° toe, dus grootte telt mee maar bepaalt niet alles.
    +817°
    7,817°
    lopende totaal
  3. 3
    Voeg de likes toe.
    76 likes en duimen omhoog, met de helft van het gewicht van een download.
    +283°
    8,100°
    lopende totaal
  4. 4
    Haal de leeftijd eraf.
    De Wan gewichten kwamen uit in 2025: 150° per jaar, tot maximaal 750°, groeiend tot dat moment.
    −258°
    7,842°
    lopende totaal
  5. =
    De heat-score.
    Waar dit model staat op elke lijst van deze site. Niets anders beïnvloedt dit.
    7,842°
Woordenlijst: de gebruikte termen
Heat-score
Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer
De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten
Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal
Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes
Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid
Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat
Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder
Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde
Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites
Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens
Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint)
De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding
Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten
De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd
Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost
Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score
Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode)
Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend
Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model
Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.
Hoe de populariteit van dit model zich verhoudt tot de rest van de catalogus: de groei in downloads, likes en gebruik per periode, gemeten ten opzichte van de typische groei van modellen in dezelfde periode, met de heat score op dat moment. Boven de typische groei betekent stijging, eronder daling. Het verleden wordt herbouwd vanuit de huidige totalen, de eerste dag van het model en de gemeten downloadsnelheid als er twee metingen zijn; een model dat er aan het begin van een periode nog niet was, toont n.v.t.
Voorbeeldrenders
Prompts en instellingen gedeeld door de mensen die deze renders op Civitai maakten. Kies een render om te zien hoe hij is gemaakt.
Render by urijzelev780 on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Instellingen
Formaat
1280x720
Prompt
kxsr, first person view, a mermaid swims, parting the water with both hands, from a first person view through the underwater city of Atlantis, the mermaid's hands are visible, covered in scales, with painted nails, the camera descends into the seething water and moves through the sunken richly decorated ruins.
Instellingen
Stappen
50
Guidance
4
Formaat
1280x720
Prompt
kxsr, a person flying in first-person perspective above an elven city with ornate fantasy building, the camera descends into the marble streets, nightelf hands with painted fingernails visible
Lokaal uitvoeren
kxsr_WAN1-3B_fpv_flying_concept.safetensors
167 MB · SafeTensor
Downloads worden geleverd door Civitai. Sommige makers vragen eerst om in te loggen op Civitai.
Torrents
kxsr_WAN1-3B_fpv_flying_concept.safetensors
166.95 MB · WAN 1.3B T2V · 0 seeders ·
CivitasBay
kxsr_WAN14B_fpv_flying_concept.safetensors
292.59 MB · WAN 14B T2V · 0 seeders ·
CivitasBay
Torrents worden peer-to-peer gedeeld door hun seeders; ModelTrends.ai host geen bestanden. Open de magnet link met een BitTorrent-client en vergelijk de checksum van het voltooide bestand met die op de vermelding.