AI 群像照将成为下一个 CT 趋势。并非因为它们看起来很酷，而是因为人们想要在内容中找到自己的身影。
预测： AI 群像照、创作者场景和社区海报将在 Crypto Twitter 上广泛传播。获胜的创作者将理解心理学，而不仅仅是提示词。
在 2026 年 5 月 5 日，我发布了一张包含 254 个 Web3 创作者字符的群像图。
帖子链接在此：https://x.com/pawnie_/status/2051634460324516344
在我为 W3Match 适配此内容时，该帖子拥有：
这篇帖子不仅仅是一张 AI 生成的图片。它是一台参与机器。
人们在寻找自己。接着他们寻找朋友。然后他们放大图片，因为也许他们的 PFP 隐藏在背景的某个地方。
如果他们找到了自己，他们就有理由做出反应。如果他们没找到自己，他们仍然有理由做出反应。
这就是人们观看的内容与人们进入的内容之间的区别。
为什么群像照片有效
加密货币 Twitter 早已有了这种机制的早期版本：包含数十个 PFP 的等级列表、社区等级列表、创作者列表以及排名图表。
它们之所以有效，原因都是一样的。它们让许多人成为了内容的一部分。
当有人看到一张充满可辨认人物的图表时，第一个问题不是“这漂亮吗？”
第一个问题是：
我在里面吗？
这创造了一种不同类型的注意力。
如果你被包含在内
你会获得社交货币。你可以回复、引用、分享，并表明你是这个群体的一员。
如果你没被包含在内
你可以抱怨、开玩笑、假装自己是隐藏角色、说你在拍照，或者为那些没被包含在内的人发布反向帖子。
两种反应都有助于推文的传播。
我的群像照比普通的 PFP 梯队列表更深入，因为它包含 254 个角色和许多微小的细节。
有些角色比它们原本该有的尺寸还要小，所以人们对此开起了玩笑。@Deebs_DeFi 漂浮在所有人上方，因此他瞬间变得显眼。有些角色则隐藏在背景的建筑物上。
微小的细节创造微小的互动。在宏观规模上，这很重要。
隐藏的参与度
显而易见的参与度表现很好：点赞、回复、转发、引用转发和收藏。
但更安静的信号是图片浏览量。
在捕捉到的快照中，该推文显示有 33,750 次浏览和 2K 次图片浏览。图片浏览量是一个媒体互动指标；它们并不代表有 2K 个独立用户。
图片浏览量显示媒体吸引了直接互动。它并不单独测量谁放大了图片、谁在寻找某个角色或谁返回了多次。
图片上只有 254 个角色，但媒体仍然记录了数千次浏览。评论表明，有些观众正在寻找他们自己或朋友。
这就是这种格式强大的原因。X 不仅仅看到一个点赞。它看到了注意力。当有人搜索你的图片时，他们是在为你的推文贡献时间。
该推文结合了自我意识、归属感、好奇心、FOMO（错失恐惧症）、社区地位以及在媒体上花费的时间。这是一个强有力的组合。
当一个推文变成一种格式时
真正重要的时刻是，当人们不再把它视为你的帖子，而是开始把它当作他们自己的模版时。
这种情况很快就发生了。
“如果你在这张照片里
我爱你”
“如果你像我一样不在照片里
我爱你”
就在那时，内容变得比原始图形更重要了。
人们用它来表达他们喜欢谁。他们用它来开玩笑说被排除在外。他们用它来谈论他们自己的群体。
这张图形甚至出现在 X Explore 的趋势中。
这就是病毒式帖子与趋势种子之间的区别。
我是如何制作它的
第一个计划失败了。
我想测试 ChatGPT 能在单张图像中放入多少个字符。它始于这个帖子：
“想出现在这张图形里吗？
在下方评论。我会把所有人加进去
（粉丝优先）”
计划很简单：
- 生成图像。
- 添加 4 到 5 个角色。
- 生成下一个版本。
- 重复此过程。
这个方法在达到大约 15 个角色时奏效。随后，之前的角色开始变差。ChatGPT 并没有在干净地编辑图像，而是在不断地重新生成它。
在达到 27 个角色时，我停止了。ChatGPT 开始移除旧角色并用新角色替换它们。
那就是失败点。
我本可以称之为失败的实验。但已经有太多人发表评论了。我不希望浪费他们的参与度。
所以我改变了工作流。
生产工作流
我下载了在帖子下评论的人的 PFP。然后我在 ChatGPT 内部构建了一个简单的生产系统。
角色规则是：
- 保留可辨识的特征。
- 让所有人呈现人类形态。
- 如果 PFP 不是人类，将其转换为类人角色。
- 如果 PFP 已经是人类，则制作动画版本。
- 保持统一的视觉风格。
然后我分批生成 4 到 5 个角色。
第一次测试效果很好，所以我使用分支功能复制了有效的对话。我打开了 4 个对话并并行使用它们。
- 上传 4 个 PFP。
- 请求下一组角色。
- 切换到下一个对话。
- 重复此过程。
当我完成向第四个对话上传图像时，第一个对话已经有了结果。
这就是整个机器运作的过程。
并非魔法。而是并行生产加上人工组装。
在那之后，我下载了所有生成的角色批次，并在 Canva 中组装了最终的图形。我去除了背景，逐一放置角色，调整了尺寸，添加了背景角色，并让图像看起来更饱满。
最后一步是手动操作。
这一趋势的下一步走向
偷懒的版本显而易见：制作一张更大的集体照。
这可行。如果有人制作出比我更大的，人们会注意到。但复制同样的东西是最没意思的版本。
更好的版本将对机制进行重混。
1. 朋友集体照
与其使用 254 个角色，不如在同一个场景中使用 5 到 10 个内容创作者：一张餐桌、一个交易台、一张学校合照、一次创始人会议，或者将混乱的 CT 群聊转化为一张图像。
较小的场景制作速度更快，且感觉更具个性。
2. 包含内容创作者的模因场景
采用已经有效的互动格式：
你会坐在谁旁边？
你要加入哪张桌子？
选择你的 CT 午餐小组
哪个小队能熬过熊市？
加入辨识度高的人物，帖子就会变得更有力。
人们不仅是回答。他们还会艾特、开玩笑、争论并比较排名。
3. 主题社区海报
这是针对项目最强力的版本。
选取一个生态系统，例如 MegaETH。包含创始人、建设者、内容创作者、忠实的社区成员，以及该领域内知名度高的账号。
然后将这个群体转化为一个视觉对象。
现在，你不仅是在激活图像中的人物。你是在激活所有认同该生态系统的人。
这就是这种形式成为社区内容，而不仅仅是内容创作者内容的所在。
4. 更具电影感的场景
@zemoon_xbt 已经在朝着更写实的方向制作有趣的创作者图形了。
这可以演变成更具电影感的创作者场景、AI 海报，并最终发展成短视频。但工具并不是重点。
情感对象才是重点。
为什么大多数模仿都会失败
许多人只会模仿表面。
他们会制作一张人群图像，并期望获得同样的结果。
这并不总是奏效的。
获奖者将理解其中的心理学：
身份
人们想要能够表达他们是谁的内容。
归属感
被包含在图像中会让人们感到自己是群体的一部分。
地位
公开的包含变成了一种微小的社交信号。
好奇心
人们会放大、搜索、扫描并再次检查。
图像本身并不是趋势。
被包含其中才是。
真正的策略
它之所以走红，并不是因为它是一张 AI 生成的图像。
它之所以走红，是因为人们有了寻找自己、做出反应并拉入他人的理由。
策略： 创作让人想要在其中找到自己的内容。
这可以是一张集体照。也可以是一个迷因场景。也可以是一张社区海报。也可以是一个短片。形式可以改变，但机制保持不变。
如果我们看到在接下来的几周里，CT 上充满了 AI 集体照、创作者场景和社区海报，请记住这一点：
这一趋势并不是为了制作更漂亮的图像。
这一趋势是为了让人们成为内容的一部分。