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近年来，生成人工智能（Gen-AI）迅速发展，可能在不久的将来对行业，社会和个人产生巨大影响。尤其是Gen-ai文本对图像模型，使人们可以轻松地创建可能彻底改变人类创造性实践的高质量图像。尽管使用了越来越多的使用，但是在人类计算机互动（HCI）社区中，更广泛的人群对Gen-Ai生成的图像的看法和理解仍然受到研究。这项研究调查了如何在分裂人中，包括那些不熟悉Gen-ai，感知的Gen-AI文本对图像（稳定扩散）输出的方法。研究结果表明，参与者根据其技术质量和代表主题的忠诚度评估了Gen-AI图像，通常将其视为原型或奇怪的：这些经历可能会提高人们对社会偏见的认识，并引起人们对Gen-ai本身扩展的令人不安的感觉。该研究还涵盖了参与者采用的几种“关系”策略来应对与Gen-AI相关的担忧，这有助于理解对不可思议的技术的反应以及智能代理的（DE）人性化。此外，该研究提供了有关如何使用文本对图像模型作为设计材料的拟人化的设计建议，以及对临界设计会话的支持。
计算机研究
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