Exploring User Acceptance of Al Image Generator: Unveiling Influential Factors in Embracing an Artistic AIGC Software

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作者
Biao Gao,Huiqin Xie,Shuangshuang Yu,Yiming Wang,Wenxin Zuo,Wenhui Zeng
出处
期刊:Communications in computer and information science 卷期号:: 205-215
标识
DOI:10.1007/978-981-99-7587-7_17
摘要

This study aims to explore the user acceptance of AI Image Generators and offers an analysis based on their distinct features. Drawing from the Technology Acceptance Model (TAM), we examined the impact of factors such as creativity, accuracy, image quality, interactivity, and efficiency on users’ willingness to adopt. Furthermore, we evaluated the mediating effects of perceived usefulness and perceived ease of use. Data analysis reveals that both perceived usefulness and ease of use play a significant role in users’ intentions to adopt the AI Image Generator technology. The features of the AI Image Generator significantly influence users’ perceptions of its usefulness and ease of use. Additionally, perceived ease of use has a notable effect on perceived usefulness. The insights from this research offer valuable guidance for the design, development, and promotion of AI Image Generators, facilitating the industry in catering better to users’ needs and promoting its adoption in the art world.
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