近日，管理学院张星教授团队在旅游管理领域国际顶级期刊《Tourism Management》在线发表学术论文《Can AI-Generated Images Match Human-Generated Images in Inspiring Travel? A Visual Feature Analysis of Audience Perceptions and Visit Intention》（AI生成图像能否媲美人类生成图像激发旅行意愿？一项关于受众感知与访问意图的视觉特征分析）。论文第一作者为武汉纺织大学管理学院硕士研究生纪欣雨，通讯作者为管理学院张星教授，武汉纺织大学为唯一完成单位。

在生成式人工智能迅速进入视觉营销的背景下，低成本、高保真的AI旅游图像正被目的地推广机构广泛采用。然而，“看起来像照片”并不等于“能激发同样强的出行意愿”。本研究以启发式-系统式加工模型为理论框架，通过三项研究，系统比较两类图像在心理感知与视觉特征上的差异。

研究一通过行为实验发现：AI生成图像在感知审美上评分更高，但在感知真实性、叙事传输与访问意愿上均显著低于人类摄影图像。换言之，AI图更“好看”，却更难让人相信“这地方真实可去”、也更难让人“把自己放进画面里”。研究二从计算视觉角度提取19项可量化图像特征，覆盖视觉图式、视觉强度与视觉结构三个维度。结果表明：AI图像更强调构图规则、色彩和谐与高对比暖调；人类图像则具备更丰富的纹理细节、图底层次与景深关系。研究三进一步采用XGBoost与SHAP可解释机器学习方法，识别影响不同心理反应的关键视觉特征。研究发现，美感主要由色彩和谐与构图规整驱动（AI占优），而真实感与叙事沉浸更依赖纹理复杂度和空间深度（人类摄影占优），进而决定访问意愿的最终差异。

该研究理论上将计算视觉分析与旅游消费者行为相衔接，揭示了AI图像在旅游营销中的美感红利与真实感短板并存机制；实践上为目的地机构使用AI内容提供警示：仅追求视觉精致并不足够，应兼顾地方真实感、纹理丰富度与空间叙事性，并在必要时进行生成内容标识。

《Tourism Management》创刊于1980年，由Elsevier出版，是旅游管理领域公认的国际顶级期刊，为ABS/AJG四星、JCR一区、中科院一区TOP及FMS A类期刊，2026年影响因子达14.5。

论文在线链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0261517726001597