Model
.ai
urmărim modelele AI deschise

[WAN2.2] WindowSeat Redmond T2V 14B

7685°
[WAN2.2] WindowSeat   Redmond   T2V 14B
Creat de
artificialguybr
pe Civitai
by artificialguybr - [WAN2.2] WindowSeat - Redmond - T2V-14B
Notele creatorului
💖 Support My Work & Explore More If this model is useful to you, your support helps me keep publishing free models and open-source AI tools. - Patreon: - Ko-fi: - Buy Me a Coffee: Discover more of my models, projects, and practical AI resources: - Portfolio: — models, projects, and experiments. - Prompt library: — curated prompts for image and language models. - AI tools directory: — a curated directory of useful AI tools. - Twitter/X: — new models announced here first. Special Thanks: This project was made possible thanks to generous sponsorship and GPU time provided by Redmond Ai. We are grateful for their support in training this LoRA. Window Seat LoRA for Wan Model Description This LoRA captures the contemplative, surreal experience of looking through windows while traveling. Each scene presents a view from buses, trains, planes, and trams that reveals extraordinary moments beyond ordinary reality - from floating islands above clouds to orchestras performing in wheat fields, from breathing forests to submerged cities. The style combines cinematic framing with surreal elements, creating dreamlike journeys that transform the mundane act of looking out a window into a portal to other worlds. Trigger Words The trigger phrase is Window Seat. For best results, start your prompt with “Window Seat” followed by a description of a view through a vehicle window that reveals something surreal or extraordinary. The model will render these scenes with a cinematic, contemplative quality. Setup for ComfyUI To use this LoRA in ComfyUI, simply place the file in your loras directory: - Download [WAN2.2]WindowSeat_Redmond_high_noise.safetensors and place it in ComfyUI/models/loras/ Ensure your ComfyUI environment is already configured to run Wan models. Example Workflow (ComfyUI) In your ComfyUI workflow, add a Load LoRA node after your base model loader. - Load your base Wan model. - Connect the output of the model loader to the model input of the Load LoRA node. - Select [WAN2.2]WindowSeat_Redmond_high_noise.safetensors in the Load LoRA node. - Connect the MODEL output of the LoRA node to your KSampler. - Adjust the strength_model as needed (0.8-1.0 is a good starting point). Example Prompts Here are some example prompts to get you started with Window Seat: - Window Seat. A handheld wide shot from inside a moving bus, looking through dirty windows at a one-room schoolhouse that sits isolated in the middle of a vast sunflower field in late summer. - Window Seat. From a plane window during turbulence: a vast desert below turns into a sea of mirror-like salt flats reflecting storm clouds. A lone horse gallops across the reflection. - Window Seat. Through airplane window at cruising altitude: floating islands drift above cloud layer, connected by hanging bridges made of ropes and lanterns. - Window Seat. A locked-off shot from the interior of a moving subway captures the window view of an old theater stage where a single spotlight illuminates a giraffe standing center stage. - Window Seat. Fixed side view from within a moving train, the window perfectly framing a surreal orchestral moment in an empty wheat field under stormy grey skies. ​
Cuvinte declanșatoare
Window Seat
286 descărcări · 21 aprecieri pe Civitai
SHA256
E8EB3B532C53772BDE39D829EDE406234AB586D71C0E27A1F61CD9242E6FB6A3
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
[WAN2.2] WindowSeat Redmond T2V 14B pe ModelTrends.ai: Heat 7,685°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Tendința de popularitate a [WAN2.2] WindowSeat Redmond T2V 14B
Scor de căldură din 24 Oct 2025
Scor de popularitate
7,685°
Săptămâna aceasta
n/a
Nu a fost lansat/urmărit
Luna aceasta
n/a
Nu a fost lansat/urmărit
Ultimul an
n/a
Nu a fost lansat/urmărit
[WAN2.2] WindowSeat Redmond T2V 14B: Scor de căldură din 24 Oct 20257,000°7,264°7,528°7,792°8,056°Oct 2025Jan 2026Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,685°ModelTrends.ai
7,000°
Prag minim
Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.
+739°
Descărcări Civitai
286 descărcări ale acestei versiuni exacte pe Civitai. Descărcările sunt ingredientul cel mai important și sunt numărate pe o scară logaritmică: de zece ori mai multe descărcări adaugă același 300°, deci un model cu un milion de descărcări nu este de o mie de ori mai popular decât unul cu o mie. Cele șase surse de descărcări împart acest termen, proporțional cu numărul lor.
+201°
Apăsări de like
21 like-uri și aprecieri pe toate sursele. Un like valorează jumătate de descărcare, pe aceeași scară logaritmică.
+3°
Rata de adoptare
Aproximativ 0 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.
−258°
Vârstă
−258° pentru că greutățile Wan au fost lansate în 2025. Fiecare model moștenește vârsta greutăților pe care se bazează: 150° pe an, până la 750°, și continuă să crească până atunci. Fără asta, topul listei ar fi checkpoint-urile din 2022 și 2023 bazate pe descărcări acumulate în ani.
Arată detalii
Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 7,685°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.
  1. 1
    Începe de la prag.
    De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
    7,000°
    total curent
  2. 2
    Adaugă descărcările.
    286 echivalente de descărcări în total, de la Descărcări Civitai. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
    +739°
    7,739°
    total curent
  3. 3
    Adaugă aprecierile.
    21 aprecieri și like-uri, la jumătate din greutatea unei descărcări.
    +201°
    7,940°
    total curent
  4. 4
    Adaugă rata de adoptare.
    Aproximativ 0 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
    +3°
    7,943°
    total curent
  5. 5
    Scoate vârsta.
    Greutățile Wan au fost lansate în 2025: 150° pe an, până la 750°, crescând până atunci.
    −258°
    7,685°
    total curent
  6. =
    Scorul de căldură.
    Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
    7,685°
Glosar: termenii folosiți aici
Scor de căldură
Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag
7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări
Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică
Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri
Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare
Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat
Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder
Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde
O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare
Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter
Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint)
Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding
Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți
Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă
Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie
Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă
Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație)
Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință
Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic
Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.
Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.
Exemple de randări
Prompturi și setări partajate de cei care au făcut aceste randări pe Civitai. Alege o randare pentru a vedea cum a fost făcută.
Setări
Mărime
1440x1920
Prompt
Window Seat, side view from within a rapidly moving vintage train with two leather seat and a table in between, under the sea. a woman sitting on one side on the seat, while sipping on a cup of coffee. fishes swimming, view of sunken ships and wreckages. a moment later a shark swim pass the window and startle the woman.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Nu a fost partajat niciun prompt cu această randare.
Rulează local
[WAN2.2]WindowSeat_Redmond.zip
459 MB · Diffusers
Descărcările sunt servite de Civitai. Unii creatori cer mai întâi autentificarea pe Civitai.