KI-Gruppenfotos werden der nächste CT-Trend werden. Nicht, weil sie cool aussehen. Weil die Leute sich selbst im Content finden wollen.
Vorhersage: KI-Gruppenfotos, Creator-Szenen und Community-Poster werden sich auf Crypto Twitter verbreiten. Die Content-Creator, die gewinnen, werden die Psychologie verstehen, nicht nur den Prompt.
Am 5. Mai 2026 habe ich eine Gruppen-Grafik mit 254 Web3-Creator-Charakteren gepostet.
Der Post ist hier: https://x.com/pawnie_/status/2051634460324516344
Zum Zeitpunkt, als ich dies für W3Match anpasste, hatte der Post:
Der Post war nicht nur ein KI-Bild. Er war eine Mitmach-Maschine.
Die Leute suchten nach sich selbst. Dann suchten sie nach Freunden. Dann zoomten sie in das Bild hinein, weil vielleicht ihr PFP irgendwo im Hintergrund versteckt war.
Wenn sie sich selbst fanden, hatten sie einen Grund zu reagieren. Wenn sie sich nicht selbst fanden, hatten sie trotzdem einen Grund zu reagieren.
Das ist der Unterschied zwischen Content, den die Leute ansehen, und Content, in den die Leute eintauchen.
Warum Gruppenfotos funktionieren
Crypto Twitter hatte bereits frühere Versionen dieser Mechanik: Tier-Listen mit Dutzenden von PFPs, Community-Tier-Listen, Creator-Listen und Ranking-Grafiken.
Alle funktionieren aus demselben Grund. Sie machen viele Menschen zu einem Teil des Contents.
Wenn jemand eine Grafik voller erkennbarer Personen sieht, ist die erste Frage nicht „Ist das schön?“
Die erste Frage ist:
Bin ich dabei?
Das erzeugt eine andere Art von Aufmerksamkeit.
Wenn du eingeschlossen bist
Du erhältst soziale Währung. Du kannst antworten, zitieren, teilen und signalisieren, dass du Teil der Gruppe bist.
Wenn du nicht eingeschlossen bist
Du kannst dich beschweren, Witze machen, so tun, als wärst du versteckt, sagen, dass du das Foto machst, oder einen Gegen-Post für die Leute erstellen, die nicht dabei waren.
Beide Reaktionen helfen dabei, dass der Post verbreitet wird.
Mein Gruppenfoto ging tiefer als eine normale PFP-Tier-Liste, weil es 254 Charaktere und viele winzige Details enthielt.
Einige Charaktere waren kleiner als sie sein sollten, also haben die Leute darüber gescherzt. @Deebs_DeFi schwebte über allen anderen und wurde dadurch sofort sichtbar. Einige Charaktere waren auf Gebäuden im Hintergrund versteckt.
Kleine Details erzeugen kleine Interaktionen. Im großen Maßstab spielt das eine Rolle.
Das versteckte Engagement
Das offensichtliche Engagement war gut: Likes, Antworten, Retweets, Quote-Retweets und Lesezeichen.
Aber das leise Signal waren die Bildaufrufe.
Zum Zeitpunkt des aufgenommenen Snapshots zeigte der Post 33.750 Aufrufe und 2K Bildaufrufe. Bildaufrufe zählen als Medien-Interaktionsmetrik; sie belegen nicht 2K einzigartige Personen.
Die Anzahl der Bildaufrufe zeigt, dass die Medien direkte Interaktion erzeugt haben. Sie misst nicht separat, wer hineingezoomt hat, nach einem Charakter sucht oder mehr als einmal zurückkehrt.
Nur 254 Charaktere waren auf dem Bild, aber die Medien verzeichneten trotzdem Tausende von Aufrufen. Die Kommentare deuteten darauf hin, dass einige Zuschauer nach sich selbst oder Freunden gesucht haben.
Genau deshalb ist dieses Format so kraftvoll. X sieht nicht nur ein Like. Es sieht Aufmerksamkeit. Wenn jemand durch dein Bild sucht, schenkt er deinem Post Zeit.
Der Post kombiniert Ego, Zugehörigkeit, Neugier, FOMO, Community-Status und die Zeit, die auf den Medien verbracht wird. Das ist eine starke Mischung.
Wenn ein Post zu einem Format wird
Der Moment, der zählt, ist der, in dem die Leute aufhören, es als deinen Post zu betrachten, und anfangen, es als ihr eigenes Format zu nutzen.
Das geschah schnell.
„wenn du auf diesem Bild bist
liebe ich dich“
„wenn du NICHT auf dem Foto bist wie ich
liebe ich dich“
Das war der Moment, in dem der Content größer wurde als die ursprüngliche Grafik.
Die Leute nutzten es, um zu signalisieren, wen sie mögen. Sie nutzten es, um über Ausgrenzung zu scherzen. Sie nutzten es, um über ihre eigene Gruppe zu sprechen.
Die Grafik erschien sogar als Trend in X Explore.
Das ist der Unterschied zwischen einem viralen Post und einem Trend-Seed.
Wie ich es gemacht habe
Der erste Plan scheiterte.
Ich wollte testen, wie viele Charaktere ChatGPT in ein einziges Bild packen konnte. Es begann mit diesem Post:
„Willst du auf dieser Grafik sein?
Kommentiere unten. Ich füge jeden hinzu
(Follower zuerst)“
Der Plan war simpel:
- Das Bild generieren.
- 4 bis 5 Charaktere hinzufügen.
- Die nächste Version generieren.
- Wiederholen.
Es funktionierte bis zu etwa 15 Charakteren. Dann begannen die früheren Charaktere schlechter zu werden. ChatGPT hat das Bild nicht sauber bearbeitet. Es hat es immer und immer wieder neu generiert.
Bei 27 Charakteren hörte ich auf. ChatGPT begann, alte Charaktere zu entfernen und sie durch neue zu ersetzen.
Das war der Punkt, an dem es scheiterte.
Ich hätte es als gescheitertes Experiment bezeichnen können. Aber zu viele Leute hatten bereits kommentiert. Ich wollte ihr Engagement nicht verschwenden.
Also änderte ich den Workflow.
Der Produktions-Workflow
Ich lud die PFPs der Leute herunter, die unter dem Post kommentiert hatten. Dann baute ich ein einfaches Produktionssystem innerhalb von ChatGPT auf.
Die Regeln für die Charaktere waren:
- Behalte erkennbare Merkmale bei.
- Mache alle menschenähnlich.
- Wenn ein PFP kein Mensch ist, verwandle ihn in einen menschenähnlichen Charakter.
- Wenn das PFP bereits ein Mensch ist, erstelle eine animierte Version.
- Behalte einen einheitlichen visuellen Stil bei.
Dann generierte ich die Charaktere in Batches von 4 bis 5.
Der erste Test sah gut aus, also duplizierte ich den funktionierenden Chat mit der Branch-Funktion. Ich öffnete 4 Chats und nutzte sie parallel.
- Lade 4 PFPs hoch.
- Frage nach der nächsten Gruppe von Charakteren.
- Wechsle zum nächsten Chat.
- Wiederhole das.
Als ich mit dem Hochladen der Bilder in den vierten Chat fertig war, war im ersten Chat bereits ein Ergebnis bereit.
Das war die ganze Maschinerie.
Keine Magie. Parallele Produktion plus manuelle Montage.
Danach habe ich alle generierten Charakter-Batches heruntergeladen und die finale Grafik in Canva zusammengesetzt. Ich habe Hintergründe entfernt, die Charaktere einzeln platziert, Größen angepasst, Hintergrundcharaktere hinzugefügt und das Bild so gestaltet, dass es voll wirkt.
Der letzte Schritt war manuelle Arbeit.
Wohin dieser Trend als Nächstes geht
Die faule Version ist offensichtlich: ein größeres Gruppenfoto erstellen.
Das kann funktionieren. Wenn jemand ein größeres Foto als meines erstellt, werden die Leute es bemerken. Aber das Kopieren derselben Sache ist die am wenigsten interessante Version.
Die besseren Versionen werden den Mechanismus remixen.
1. Freundesgruppen-Fotos
Anstatt 254 Charaktere zu verwenden, nutze 5 bis 10 Content-Creator in einer Szene: ein Esstisch, ein Trading-Desk, ein Schulfoto, ein Gründer-Meeting oder ein chaotischer CT-Gruppenchat, der in ein Bild verwandelt wurde.
Kleinere Szenen sind schneller zu erstellen und wirken persönlicher.
2. Meme-Szenen mit Creators
Nimm Engagement-Formate, die bereits funktionieren:
neben wem würdest du sitzen?
an welchen Tisch setzt du dich?
wähle deine CT-Lunch-Gruppe
welches Squad überlebt den Bärenmarkt?
Füge erkennbare Personen hinzu und der Post wird stärker.
Die Leute antworten nicht nur. Sie taggen, witzeln, streiten und vergleichen ihre Platzierungen.
3. Thematische Community-Poster
Dies ist die stärkste Version für Projekte.
Nimm ein Ökosystem, wie zum Beispiel MegaETH. Schließe Gründer, Builder, Content-Creator, loyale Community-Mitglieder und erkennbare Accounts aus dieser Nische ein.
Verwandle die Gruppe dann in ein visuelles Objekt.
Jetzt aktivierst du nicht nur die Personen im Bild. Du aktivierst jeden, der sich mit diesem Ökosystem identifiziert.
Hier wird aus diesem Format Community-Content, nicht nur Content-Creator-Content.
4. Mehr filmische Szenen
@zemoon_xbt erstellt bereits interessante Creator-Grafiken in einer realistischeren Richtung.
Dies kann sich zu mehr filmischen Creator-Szenen, KI-Postern und schließlich zu Kurzvideos entwickeln. Aber das Tool ist nicht der Punkt.
Das emotionale Objekt ist der Punkt.
Warum die meisten Kopien scheitern werden
Viele Leute werden die Oberfläche kopieren.
Sie werden ein Bild mit einer Menschenmenge erstellen und dasselbe Ergebnis erwarten.
Das wird nicht immer funktionieren.
Die Gewinner werden die Psychologie verstehen:
Identität
Menschen wollen Content, der etwas darüber aussagt, wer sie sind.
Zugehörigkeit
Die Aufnahme in das Bild gibt den Menschen das Gefühl, Teil der Gruppe zu sein.
Status
Die öffentliche Einbindung wird zu einem kleinen sozialen Signal.
Neugier
Menschen zoomen, suchen, scannen und prüfen noch einmal.
Das Bild selbst ist nicht der Trend.
Die Einbindung ist es.
Die wahre Taktik
Das ging nicht viral, weil es ein KI-Bild war.
Es ging viral, weil die Menschen einen Grund hatten, nach sich selbst zu suchen, zu reagieren und andere mit hineinzuziehen.
Die Taktik: Erstelle Content, in dem sich die Leute selbst wiederfinden wollen.
Das kann ein Gruppenfoto sein. Es kann eine Meme-Szene sein. Es kann ein Community-Poster sein. Es kann ein kurzer Clip sein. Das Format kann sich ändern, aber der Mechanismus bleibt derselbe.
Wenn wir in den nächsten Wochen CT voller KI-Gruppenfotos, Creator-Szenen und Community-Postern sehen, denk an Folgendes:
Beim Trend geht es nicht darum, schönere Bilder zu erstellen.
Beim Trend geht es darum, die Leute Teil des Contents zu machen.
Willst du deine eigene Version erstellen?
Ich habe die Bilder, die ich für die Grafik verwendet habe, an einem Ort gesammelt. Nutze sie, wenn du Zeit sparen willst:
Behalte @w3match im Auge.
Ich baue etwas Größeres für Web3-Content-Creator und Communities.
Hast du schon eine Idee für deine eigene Interpretation dieses Trends?