최고의 Wan 2.1 프롬프트: 작동하는 오픈소스 AI 비디오
A data-grounded guide to the best Wan 2.1 video prompts on Wikiprompt: what the open-source model does well, the prompt patterns that work, and 10 templates to steal.

Wan 2.1은 오픈소스 AI 비디오가 실제로 가능하다는 것을 증명한 모델입니다. 2025년 2월 알리바바의 Tongyi 연구소가 오픈 가중치로 출시했으며, 텍스트-비디오 및 이미지-비디오를 소비자 GPU(1.3B 변형은 8GB VRAM에 적합)에서 실행할 수 있어 Stable Diffusion 사용자들 사이에서 기본 로컬 비디오 모델로 빠르게 자리 잡았습니다. Wikiprompt는 420개 이상의 Wan 2.1 프롬프트와 생성 결과를 호스팅하며, 대부분 인간 선호도 점수와 함께 제공됩니다. 이 가이드는 그중에서 가져올 가치가 있는 것들을 선별합니다.
Wan 2.1이 잘하는 것
전체 Wan 2.1 코퍼스의 메타데이터를 읽어보면 세 가지 강점이 반복됩니다:
효과가 있는 패턴
높은 점수를 받은 프롬프트는 복사할 가치가 있는 구조를 공유합니다:
최고의 Wan 2.1 프롬프트
시작 레시피
이 뼈대를 복사하고 괄호를 채우세요:
[주제]가 [시간대]에 [장소]에서 [하나의 행동]을 합니다. 카메라가 [추적 / 글라이드 / 팬]하며 [하나의 보조 세부사항]이 보입니다. [빛 설명]. 시네마틱, 사실적.
예: "붉은 여우가 황혼에 얼어붙은 호수를 가로질러 trots합니다. 카메라가 눈이 내리기 시작할 때 낮게 옆으로 글라이드합니다. 마지막 주황색 빛이 얼음을 비춥니다. 시네마틱, 사실적."
이 프롬프트의 출처
Wikiprompt의 Wan 2.1 코퍼스 대부분은 Rapidata의 오픈 인간 선호도 데이터셋에서 비롯됩니다: 각 프롬프트는 여러 비디오 모델로 렌더링되고 수천 명의 인간 평가자가 점수를 매겼으므로, 보이는 결과는 실제 Wan 2.1 출력이며 선별된 마케팅 클립이 아닙니다. 각 프롬프트 페이지는 출처를 연결합니다.
전체 세트를 Wan 2.1 프롬프트에서 탐색하고, 프롬프트 아레나에서 모델을 나란히 비교하거나, 비디오 리더보드에서 Wan이 Veo, Kling, Seedance와 어떻게 비교되는지 확인하세요.
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