论文图片可以用AI画图吗？学术论文插图AI生成指南与注意事项

在人工智能技术快速发展的今天，AI画图（如MidJourney、DALL·E、Stable Diffusion等）已成为创意设计领域的热门工具。对于科研工作者而言，论文图片可以用AI画图吗？这一问题不仅关乎效率提升，更涉及学术规范、伦理风险与期刊要求。本文将从可行性、规范、风险及解决方案展开分析，为研究者提供清晰指引。

一、论文图片使用AI画图的现状与争议

随着AI生成内容（AIGC）技术的普及，越来越多的研究者尝试用AI辅助制作论文插图——从实验流程示意图、数据可视化图表到机制模型图，AI画图的高效性（分钟级生成多版方案）和创意性（突破人类思维局限）确实具有吸引力。但学术界对此并未形成统一态度：

• 支持方认为：AI作为工具，其产出本质是“辅助创作”，只要研究者对内容进行审核、修改并承担学术责任，即可合理使用；
• 反对方则强调：AI生成的图片可能存在“不可追溯性”（无法验证原始数据或创作逻辑），易引发学术不端质疑，尤其涉及实验结果的插图时风险更高。

二、论文图片使用AI画图的核心规范

目前，国内外主流学术期刊（如《Nature》《Science》《中国科学》）虽未完全禁止AI画图，但均明确要求：论文中所有图片需满足“可追溯、可验证、无版权争议”三大原则。具体到AI生成的图片，需遵守以下规范：

1. 明确标注来源：需在图注中说明“本图为AI生成（使用工具：XXX，提示词：XXX）”，部分期刊要求提供AI生成过程的原始记录（如提示词日志、参数设置）；
2. 避免直接呈现实验结果：AI生成的图片不可替代真实实验数据（如显微镜下的细胞图像、光谱图），仅可用于“示意图、概念模型、流程图”等非实证类插图；
3. 确保版权合规：若使用商用AI工具生成图片，需确认工具的版权协议（部分工具要求使用者拥有最终作品的版权，或禁止用于学术出版）；
4. 人工审核与修改：AI生成的图片可能存在逻辑错误（如解剖结构偏差、数据趋势矛盾），需研究者逐帧核对并调整，确保科学性。

三、AI画图用于论文的潜在风险

即使遵守上述规范，AI画图仍可能带来隐性风险：

四、降AIGC需求与解决方案：小发猫降AIGC工具的使用

针对“论文中AI生成内容需降低检测率”的需求（即“降AIGC”），核心目标是通过技术手段优化AI生成内容的“人类特征”，使其更接近人工创作的风格，同时保留内容的准确性。在此场景下，小发猫降AIGC工具是一款针对学术场景优化的实用工具，其使用逻辑围绕“检测-优化-验证”三步展开：

五、结论：理性看待AI画图在论文中的应用

回到最初的问题：论文图片可以用AI画图吗？答案是“有限制地合理使用”——AI画图可作为“创意辅助工具”用于非实证类插图，但需严格遵守学术规范、主动标注来源，并通过降AIGC工具降低检测风险。对于研究者而言，更重要的是：AI是“提效工具”，而非“替代者”，论文的核心价值始终在于研究的创新性与数据的真实性，AI画图只能服务于这一核心，而非喧宾夺主。