以Doodles為例，看可組合自定義NFT的現狀、未來及挑戰

doodles 於上周剛公布了接下來的規劃，比較有趣的是可組合自定義 NFT，之前也和大家交流過，我認為 NFT 賽道的技術演進有三個：純鏈、可編程與和可組合，這三個結合起來將極大提升 NFT 的互操作性。 今天先和大家聊聊可組合這個方向的現狀，未來和挑戰。

眾所周知 NFT 目前幾乎絕大多數都為靜態小圖片，所以很難釋放出它更多的玩法和 utility，所以我很久也沒有寫關於 NFT 的內容了，主要沒看到有出現什麼新東西。有趣是吸引人進來的，有用是留住進來的人，所以 doodles 通過可組合打有趣可玩性我覺得是一條不錯的容易破圈的路，也會給行業帶來一些新鮮空氣。

其實可組合性是 NFT 一條比較明確的演進路徑，原因有 1. 剛才說到的 NFT 靜態小圖片問題，動態自然應該要成為一個趨勢 2.NFT 作為社交名片放在頭像上，類比 QQ 秀也能穿衣戴帽，刻舟求劍動態也應該是一個趨勢 看起來這種推演方式很粗暴且懶，但是大道至簡很多趨勢就是這樣具有肉眼確定性的。

其實之前已經出現一些可組合具備互操作性 NFT 的 EIP 如 998 和 3664，以及包括波卡的 RMRK 重點發力在這個方向，可組合 NFT 行業普遍共識認為將會爆發在遊戲領域，如人物的裝備、坐騎等，但實際上若想真正應用難度更大，因為在遊戲領域的可組合性之下還包括了可升級性、可消耗性等複雜場景。

我們還是以 doodles 為例，從其描述來看想實現的效果是可以對膚色、配飾等進行自定義，其實就是將目前 PFP 的屬性進行自定義，如下圖所示現在 NFT 表現層的圖片具有的多個對應屬性是不可拆分且項目方提前預置的狀態，即使有時候覺得某個墨鏡很酷但要買只能打包買。 

想實現的效果是每個屬性都能夠拆成獨立的 NFT 並進行組合，這裡需要講一下目前 NFT 技術實現幫助大家更好理解。 

一套 NFT 的生產流程是項目方先事先生成 1 萬張圖片和對應的 1 萬個 Json 文件作文 metadata，再將 metadata 上傳至 IPFS 等雲存，最後把 IPFS 鏈接寫入到合約的 baseURI 中。

每個 Json 文件的命名就是 123 數字，和 NFT 的 TokenID 可以對應上，比如我持有 doodles3179，則就去查詢文件名為 3179 的 metadata，如下圖所示，NFT 的名字、描述、圖片鏈接、屬性等。 具體 NFT 實現可以看我一年前寫的一篇教程  https://jason.mirror.xyz/bJcHIpahB9Rd5grPJdn-k_PuV66cO_dqOKS5AIRQ5cM

若想實現將每個屬性都拆為 NFT 且可組合的話，首先必須要解決 NFT 索引問題，在鏈上為多個 NFT 建立樹狀關聯關係，因為現在 NFT 每個都是獨立的，這是一個比較麻煩的事。如下圖所示每一個屬性都變成 NFT 的話，需要在合約中建立之間的索引，這是 ERC721 完全不具備的能力，需要自己去建立實現。  

第二則是要解決動態圖片的問題，剛才說到所有的圖片都是項目方實現生成的死圖片，那麼當我把墨鏡賣了，我的首先刪除與墨鏡 NFT 的索引關係，還要將圖片的墨鏡給「摘掉」，那怎麼摘是個問題，剛才說到每個 NFT 都對應着一個 Json 文件，則有兩種操作： 

1. 修改文件內容 

2. 指向一個新文件

若存在 IPFS 的話，則文件內容無法修改，只能指向新文件，那就會遇到一個很難搞的事，剛說到項目方需要將 NFT 圖片提前生成，如果每個屬性都變成 NFT 且可組合，把所有排列組合全部窮舉一遍並生成圖片，這個量級極其大，還要再和索引對應上，或者是單獨做個生成器隨用隨生成，doodles 大機率會選擇這種。

另一種方式則是直接存在 AWS 等中心化儲存，可以隨時進行修改，現在很多號稱「動態」的 NFT 其實都是這麼操作的，雖然沒啥毛病但是不符合 web3 政治正確當然這個問題也是純鏈的探索方向，後續為大家再擴展。

最後的問題在於需要交易市場的支持，交易市場都遵循 721 和 1155 的標準，但是如果 NFT 之間存在嵌套組合的話，需要由交易市場去支持兼容，如果不是該方向發展到一定體量，交易市場單獨為此兼容也不劃算，否則也許只能 doodles 自建一套，這個我現在也沒有想好 doodles 會如何處理。  

最後給大家一些參考資料 RMRK 建議大家可以了解一下，如果說現在對 NFT 是功能機，，RMRK 則是智能機 https://rmrk.app

關於 998 和 3664 的鏈接如下，可擴展閱讀  https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-998  https://github.com/DRepublic-io/EIPs/blob/master/EIPS/eip-3664.md

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