As Melhores Prompts do Wan 2.1: Vídeo de IA Open-Source Que Funciona
Um guia baseado em dados para os melhores prompts de vídeo Wan 2.1 no Wikiprompt: o que o modelo de código aberto faz bem, os padrões de prompt que funcionam e 10 modelos para copiar.

Wan 2.1 é o modelo que provou que IA de vídeo open-source é real. Lançado pelo laboratório Tongyi da Alibaba em fevereiro de 2025 com pesos abertos, ele roda text-to-video e image-to-video em GPUs de consumidor ( (a variante 1.3B cabe em 8 GB de VRAM) e rapidamente se tornou o modelo local padrão para a comunidade do Stable Diffusion. O Wikiprompt hospeda 420+ prompts do Wan 2.1 com seus resultados gerados, a maioria deles pareados com pontuações de preferência humana. Este guia seleciona os que valem a pena copiar.
No que Wan 2.1 é bom
Lendo os metadados em todo o corpus do Wan 2.1, três pontos fortes se repetem:
Padrões que funcionam
Os prompts de alta pontuação compartilham uma estrutura que vale copiar:
Os melhores prompts do Wan 2.1
Uma receita inicial
Copie este esqueleto e preencha os colchetes:
[SUJEITO] [faz uma ação] em [local] at [hora do dia]. A câmera [segue / desliza / faz panorâmica] enquanto [um detalhe secundário]. [Descrição da luz]. Cinematográfico, realista.
Exemplo: "Uma raposa vermelha trota através de um lago congelado ao entardecer. A câmera desliza baixa ao lado dela enquanto a neve começa a cair. A última luz laranja pega o gelo. Cinematográfico, realista."
De onde vêm esses prompts
A maior parte do corpus do Wan 2.1 no Wikiprompt vem dos datasets abertos de preferência humana da Rapidata: cada prompt foi renderizado por múltiplos modelos de vídeo e pontuado por milhares de avaliadores humanos, então os resultados que você vê são as saídas reais do Wan 2.1, não clipes de marketing selecionados. Toda página de prompt linka sua fonte.
Explore o conjunto completo em Wan 2.1 prompts, compare modelos lado a lado na Prompt Arena, ou verifique como o Wan se compara ao Veo, Kling e Seedance nos [leaderboards de vídeo](/benchmarks/text-to-video.
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