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siguiendo los modelos de IA abiertos

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

7842°
KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B T2V
Creado por
Kytra
en 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
Notas del creador
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:
Palabras de activación
kxsr
528 descargas · 76 me gusta en Civitai
SHA256
627E2DE8AB804C1DF0D911FE6EEC05CCDEB46555A2DE9949A266CC8BFE394031
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B T2V en ModelTrends.ai: #95 Hottest Wan model
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Also ranked: #86 Hottest Wan LoRA
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Tendencia de popularidad de KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B T2V
Puntuación de calor, últimos 12 meses
Puntuación de popularidad
7,842°
Esta semana
n/a
No fue lanzado/seguido
Este mes
n/a
No fue lanzado/seguido
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
KXSR First Person Flight Concept WAN 14B + 1.3B…: Puntuación de calor, últimos 12 meses7,000°7,308°7,616°7,924°8,232°Oct 2025Dec 2025Mar 2026May 2026Aug 2026Oct 20267,842°ModelTrends.ai
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+817°
Descargas en Civitai
528 descargas de esta versión exacta en Civitai. Las descargas son el ingrediente más pesado y se cuentan en escala logarítmica: diez veces las descargas suman los mismos 300°, así que un modelo con un millón de descargas no es mil veces más popular que uno con mil. Las seis fuentes de descargas comparten ese término, repartido entre ellas según sus conteos.
+283°
Me gusta
76 me gusta y pulgares arriba en todas las fuentes. Un me gusta pesa la mitad de una descarga, en la misma escala logarítmica.
−258°
Antigüedad
−258° porque los pesos Wan salieron en 2025. Cada modelo hereda la antigüedad de los pesos en los que se basa: 150° por año, hasta 750°, y sigue creciendo hasta entonces. Sin esto, la cima de la lista serían checkpoints de 2022 y 2023 basados en descargas que tuvieron años para acumularse.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 7,842°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
  1. 1
    Empieza en el piso.
    Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.
    7,000°
    total acumulado
  2. 2
    Suma las descargas.
    528 equivalentes a descargas en total, de Descargas en Civitai. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.
    +817°
    7,817°
    total acumulado
  3. 3
    Suma los likes.
    76 likes y pulgares arriba, con la mitad del peso de una descarga.
    +283°
    8,100°
    total acumulado
  4. 4
    Quita la antigüedad.
    Los pesos de Wan salieron en 2025: 150° por año, hasta 750°, creciendo hasta entonces.
    −258°
    7,842°
    total acumulado
  5. =
    La puntuación heat.
    Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
    7,842°
Glosario: los términos usados aquí
Puntuación heat
Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso
Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas
Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica
Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes
Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción
Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado
Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder
Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde
Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación
Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter
Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint)
Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding
Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos
La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad
Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia
Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional
Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia)
Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia
Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico
El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
Renders de ejemplo
Prompts y ajustes compartidos por quienes hicieron estos renders en Civitai. Elige un render para ver cómo se hizo.
Render by urijzelev780 on
Civitai
·
Prompt on BunchaPrompts
Reportar
Ajustes
Tamaño
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.
Ajustes
Pasos
50
Guidance
4
Tamaño
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
Ejecutar en local
kxsr_WAN1-3B_fpv_flying_concept.safetensors
167 MB · SafeTensor
Las descargas las sirve Civitai. Algunos creadores piden iniciar sesión en Civitai primero.
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
Los torrents se comparten entre pares por sus seeders; ModelTrends.ai no aloja archivos. Abre el enlace magnet con un cliente BitTorrent y compara la suma de verificación del archivo terminado con la que aparece en el listado.