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offene KI-Modelle im Blick

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

7842°
KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B T2V
Erstellt von
Kytra
auf 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
Notizen des Erstellers
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:
Triggerwörter
kxsr
528 Downloads · 76 Likes auf Civitai
SHA256
627E2DE8AB804C1DF0D911FE6EEC05CCDEB46555A2DE9949A266CC8BFE394031
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B T2V auf ModelTrends.ai: #95 Hottest Wan model
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Also ranked: #86 Hottest Wan LoRA
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Beliebtheitstrend von KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B T2V
Heat-Score, letzte 12 Monate
Heat-Score
7,842°
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Diesen Monat
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Noch nicht veröffentlicht/erfasst
Vergangenes Jahr
n/a
Noch nicht veröffentlicht/erfasst
KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B…: Heat-Score, letzte 12 Monate7,000°7,308°7,616°7,924°8,232°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,842°ModelTrends.ai
7,000°
Grundwert
Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.
+817°
Civitai-Downloads
528 Downloads dieser genauen Version auf Civitai. Downloads sind die wichtigste Zutat und werden auf einer Log-Skala gezählt: Zehnmal so viele Downloads erhöhen den Wert um 300°, sodass ein Modell mit einer Million Downloads nicht tausendmal heißer ist als eines mit tausend. Die sechs Download-Quellen teilen sich diesen Wert anteilig entsprechend ihrer Anzahl.
+283°
Likes
76 Likes und Daumen hoch über die Quellen hinweg. Ein Like zählt halb so viel wie ein Download, auf derselben logarithmischen Skala.
−258°
Alter
−258°, weil die Wan-Gewichte im 2025 erschienen sind. Jedes Modell übernimmt das Alter der Gewichte, auf denen es basiert: 150° pro Jahr, bis zu 750°, und es wächst bis dahin weiter. Ohne das wären die Spitzenplätze der Liste Checkpoints aus 2022 und 2023, die durch jahrelange Downloads so hoch gestiegen sind.
Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen
Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 7,842°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.
  1. 1
    Starte beim Grundwert.
    Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.
    7,000°
    laufende Summe
  2. 2
    Füge die Downloads hinzu.
    528 Download-Äquivalente insgesamt, von Civitai-Downloads. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
    +817°
    7,817°
    laufende Summe
  3. 3
    Füge die Likes hinzu.
    76 Likes und Daumen hoch, mit der halben Gewichtung eines Downloads.
    +283°
    8,100°
    laufende Summe
  4. 4
    Nimm das Alter weg.
    Die Wan-Gewichte kamen im 2025 heraus: 150° pro Jahr, bis zu 750°, steigend bis dahin.
    −258°
    7,842°
    laufende Summe
  5. =
    Der Heat-Score.
    Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
    7,842°
Glossar: die hier verwendeten Begriffe
Heat-Score
Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert
Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente
Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala
Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes
Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate
Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt
Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder
Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde
Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten
Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens
Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint)
Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding
Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte
Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter
Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost
Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert
Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist)
Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend
Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell
Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.
Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.
Beispielbilder
Prompts und Einstellungen, geteilt von den Leuten, die diese Bilder auf Civitai erstellt haben. Wähle ein Bild, um zu sehen, wie es entstanden ist.
Render by urijzelev780 on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Melden
Einstellungen
Größe
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.
Einstellungen
Schritte
50
Guidance
4
Größe
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
Lokal ausführen
kxsr_WAN1-3B_fpv_flying_concept.safetensors
167 MB · SafeTensor
Downloads werden von Civitai bereitgestellt. Manche Ersteller verlangen zuerst eine Anmeldung bei Civitai.
Torrents
kxsr_WAN1-3B_fpv_flying_concept.safetensors
166.95 MB · WAN 1.3B T2V · 0 Seeder ·
CivitasBay
kxsr_WAN14B_fpv_flying_concept.safetensors
292.59 MB · WAN 14B T2V · 0 Seeder ·
CivitasBay
Torrents werden von ihren Seedern Peer-to-Peer geteilt; ModelTrends.ai hostet keine Dateien. Öffne den Magnet-Link mit einem BitTorrent-Client und vergleiche die Prüfsumme der fertigen Datei mit der auf der Listenseite.