发表论文的图片可以用ai处理吗

1，形象生动富有立体感的示意图

根据我多年抠图的经验和camera中没有擦去的Throlabs图标来看，图中复杂的器件基本来自Throlabs公司官方提供的模板，Auto CAD，Solidworks文件，可以直接导入。Solidworks等软件容易入门，但是太费时间（主要是懒）

2，形象生动的示意图

这种我认为一般是Adobe illustrator ，也就是AI画出来的，矢量作图，清楚明了，谁用谁知道。当然同样是AI，至少不同波段可以用不同颜色

3，示意图

到了这种级别，我觉得软件已经不能限制画图的能力了，当然也有大神级别的，无论是上面的软件还是word,ppt，或者Windows自带的画图基本都可以实现，但是还是推荐AI，因为简单，改起来方便。

AI可以帮助你导出论文中的大小图片，只要将图片上传到AI系统中，AI会根据你的设定和要求进行识别和制作，然后生成指定大小的图片文件，最后你可以将生成的图片文件保存到你论文中。

俗话说，一图胜千言。质量上乘的SCI的图片表格无疑是论文的加分项，能极大得提高论文的质量。总体上还是建议大家先阅读目标期刊对图表投稿的具体要求，毕竟每个期刊对图表的要求都有略微的区别，这里给大家介绍一些图表的通用规则和注意要点，帮大家少走弯路。1.图表是放在正文中还是单独上传。绝大多数期刊要求正文、图片、表格、附加材料都单独上传；个别期刊要求正文里附带表格，图片另外上传；有的期刊要求将图表都添加到正文的末尾部分。2.期刊对彩色图表是否另外收费。3.版权问题。如果引用别人或者自己之前发表过的图表，要得到著作权持有者（各个作者、出版社）的许可，并说明图表的来源和用途。4.期刊对Figure legend要求是提倡详尽还是简略略写(是否需要写明缩写，图例，统计学差异等，对图表的描述是否要详细，还是体现在结果部分，还是把专业内学术常识部分省略，直接写图片要点)。最好参考已经发表的文献对图注的描述方法。5.图表的数量。大多数期刊对图表的数量没有要求，但小编也遇到有的期刊要求图表的数量总共不超过6个的情况，大家投稿前一定要按照期刊要求进行合理拼图或者删减不重要的图作为补充材料。6.图片格式。一般期刊更推荐作者提交矢量图。图片可提交的格式有：（1）矢量图格式.eps, .ai, .pdf, .svg,（2）用于位图的 .psd, .tiff, .jpeg, .png。.tiff格式的图片用PS处理后采用LZW格式无损压缩进行提交。（3） 没有格式影响可编辑的 .ppt最好将图表转换成图片时，就将图片格式设定为 .tiff或者.eps的矢量图格式。7.图片大小。出版社多采用分栏排版，分为左右两栏。一般排版的格式分为三种。图片左右最好不要留空白，或者仅留极少的空白。一般图片高度没有限制，不可过高超过20 cm；根据宽度分类，可分为三种：（1）半版图。图片总的宽度为8-9cm,（2）2/3版图。图片总宽度为12-15cm。（3）全版图。图片总宽度为17-19cm。8.图片色彩要求。RGB（red, green, blue)用于在线出版，CMYK(cyan, magenta, yellow, CMY) 为印刷业通用标准。如果期刊接受纸质出版，一般要求色彩模式为CMYK，现在越来越多期刊接受RGB模式的图片，一般不要求作者对色彩模式进行修改。如果文章按黑白模式印刷，应把所有的图片转化为灰度模式提交。9.图片的字体字号。英文标注大多使用和期刊正文相同的字体，一般是Arial, Times New Roman, Helvetica。图表上字体最大不能超过14号字，尽量使用8-12号字，尽量少使用6号以下的字体。同一张图内的字体大小尽量保持一致，如果不一致，相差字体的比例是否有要求。10.图片的标注方法，同一个大图不同小图的字母大小写；字母标注在图片内容的内部还是外部。11.图片分辨率。彩色图或者灰度图，分辨率要求300 dpi。复合型图，包括标注或者细线的图片，分辨率要求600 dpi。线条图，没有中间颜色的黑白图片，分辨率要求1200 dpi或者600 dpi。12.图片占内存容量。图片过大，会影响上传速度，有的期刊对单个附件的大小有要求。一般单张图片大小不可以超过10M。13.遵循统一和对齐原则。同一张大图的不同小图之间，尽量图片间水平和垂直对齐；相同类型的图片保持相同的规格。14.线条的粗细，一般在0.25-1.5pt之间。避免线条过粗影响美观或者线条过细出现裂痕。15.柱状图或者条形统计图的X轴、Y轴的legend部分的标注不要超过X轴和Y轴的边界两边的极值边界部分。16.图片中第一次出现的缩写、数字、字母、标注符号、不同的色彩，最好在图片的figure legend部分进行详细描述。

是的，AI技术可以用来制作图片。目前AI技术在图像处理方面有着广泛的应用，其中包括图像生成和编辑。生成图片的AI技术主要有两种类型：一种是使用GAN（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络）进行图像生成，另一种是使用VAE（Variational Autoencoder，变分自编码器）进行图像生成。这两种技术都可以模拟人类的创造力和想象力，通过学习大量的图像数据来生成新的图像。除了生成图像外，AI技术也可以用于图像编辑。例如，使用AI技术来自动去除照片中的水印、人物或其他不需要的物体。还有类似FaceApp的人脸变换应用，可以使用AI技术来自动识别和替换照片中的人脸等。总的来说，AI技术在图像处理方面的应用非常广泛，尤其是在图片生成和编辑方面，有着相当大的潜力和创造力。