深夜，对着电脑屏幕，你终于把论文初稿的最后一个图表导了出来。长舒一口气，心里却冒出一个问号：查重的时候，这些图片怎么办？系统会“看”图吗？尤其是现在AI生成内容这么普遍，我用的图表工具、甚至论文里的示意图，会不会被查重系统误判为“AI生成”而导致重复率飙升？这恐怕是很多同学，尤其是理工科、设计类专业学生，在提交论文前最挠头的问题之一。
别急，这事儿咱们得掰开揉碎了说。首先，直接回答你最核心的焦虑：在目前主流的查重检测中，系统通常不会对图片本身的内容（比如图表里的曲线、照片中的景物、流程图里的逻辑框）进行“图像识别”并计算重复率。 为什么？因为查重技术的核心，是比对文本字符序列。系统在处理你的论文时，一般会先将PDF或Word文档进行解析，提取出其中的纯文本部分进行比对，图片、公式编辑器生成的复杂公式，通常会被视为“非文本元素”暂时忽略，或者仅提取图片下方的题注、图注文字进行检测。
所以，你精心绘制的实验数据图、拍摄的样本照片，其图像内容本身基本不会成为查重率的“贡献者”。但这并不意味着图片在查重环节就绝对安全，可以高枕无忧了。这里有几个关键的“灰色地带”和“连带责任区”，你必须清楚：
图片的“文本外套”与数据来源：隐藏的雷区
虽然图“身”安全，但图“名”和它的“出身”可就不一定了。具体来说：
第一，图片的标题、题注、图例说明。 这些环绕在图片周围的文字，是100%会被系统抓取并参与文本比对的。如果你直接从别人的论文里复制了一张图，连带着把“图1-1 XXX关系曲线”这段描述也原封不动地搬过来，那么这段文字就会被检测到重复。很多同学只顾着图的内容，忽略了这些“边角料”，结果在这上面栽了跟头。
第二，图片中的数据来源。 如果你的图表是基于某个公开数据库的标准化数据生成的，或者直接引用了他人论文中的原始数据表格（即便你重新画成了图），虽然图像不重复，但生成这张图的核心数据如果被以文本形式（如在附录或数据说明中）呈现，这部分文本是会被查重的。更常见的情况是，描述数据来源、处理方法的文字段落，如果与他人类似，也会被标红。
第三，也是最容易被忽视的一点：图片中的嵌入式文字。 比如你在流程图里用文本框写的步骤说明，在结构示意图里标注的部件名称。这些文字如果是在绘图软件里直接“打”上去的，当论文转换成PDF时，它们很可能依然以文本形式存在，而非成为图像像素的一部分。那么，查重系统就有可能识别并抓取它们。一个简单的自查方法是：在PDF里尝试用鼠标光标是否能选中图片里的那些字。如果能选中，危险系数就大大增加了。
聊完了传统查重，咱们再来看一个更“时髦”的焦虑点：AI检测。 现在很多学校和研究机构，除了查文字重复率，也开始关注内容的“原创生产过程”，即论文是否由AI大量生成。这就引出了两个新问题：
1. 我用AI辅助生成的图表、示意图，会被检测出来吗？
2. 我的论文文字部分，会不会因为使用了某些AI工具润色或扩写，而被误判为AI生成？
关于第一个问题，目前的AI图像检测技术主要针对的是“纯AI生成图像”（如用Midjourney、DALL-E生成的逼真图片）的识别，对于学术论文中常见的图表、数据图、流程图，AI检测工具很难判断其“出身”。因为一个标准的折线图，无论是你用Excel手动拉的，还是让AI根据数据生成的，最终输出的图像文件在像素层面可能并无本质区别。因此，当前阶段，专注于文本内容产出的AI检测报告，通常不会、也暂时难以将常规学术图表判定为AI生成物。 学校的关注重点，依然在文本内容上。
但第二个问题就关键得多。如果你的论文正文段落，大量依赖AI进行“重写”、“扩写”或“生成”，那么其语言模式、用词习惯、句式结构可能会留下统计学上的痕迹，被专业的AI检测算法识别出来。这和你“借鉴”了别人的文字一样，都属于学术不规范行为，甚至可能被认定为更严重的学术不端。
那么，面对查重和AI检测的双重压力，尤其是担心自己无意识中“踩雷”，该怎么办？核心原则就一条：把工作做在前面，主动检测，心中有数。 你不能等到学校统一查重结果出来，看到一个吓人的数字或者“AI生成嫌疑”的评语时，才追悔莫及。
借助PaperPass高效降低论文重复率与AI风险
这里，一个全面而精准的预检工具就显得至关重要。像PaperPass这样的专业查重平台，其价值远不止给你一个重复率数字。它更像一个事前的“学术体检中心”和“优化导航仪”。
首先，针对我们前面提到的文本查重核心，PaperPass依托其覆盖广泛的数据资源库，能帮你精准定位到所有“非图片”部分的文本重复问题。你的论文标题、摘要、各级标题、正文段落、参考文献列表（格式不对也会被查！）、以及我们强调的图片题注、图例文字，都会经过严格的交叉比对。它的检测报告会以清晰的色彩（如红色、橙色）标出重复部分，并直接链接到相似文献来源。你一眼就能看明白：哦，这段描述数据方法的句子和某篇已发表论文撞车了；这个图片的标题表述太常见，需要换个说法。
拿到报告后，真正的功夫才开始。PaperPass的报告不仅是“诊断书”，更是“处方笺”。你可以依据它的提示，对重复段落进行有针对性的修订：调整语序、替换同义词、改变句式结构，或者对必要的引用部分进行规范化的引述标注。这个过程，本身就是一次极好的学术规范训练。
更重要的是，面对日益凸显的AI生成内容检测需求，PaperPass提供了前沿的解决方案。它的系统能够对提交的文本进行深度分析，识别其中可能存在的AI生成特征。这相当于在传统的“抄袭”检测之外，又加装了一道“原创性生产过程”的安检门。你可以提前知道，自己的文字是否存在过度依赖AI的风险，从而有时间进行人工的、彻底的改写和重塑，确保论文的思想和表达都源于你自己的思考。特别值得一提的是，PaperPass为用户提供了免费的AIGC检测功能，让你无需额外成本，就能对论文的“AI含量”有一个清晰的把握，防患于未然。
对于修改起来头疼的大段重复内容，PaperPass还准备了高效的“智能降重”工具。这个功能并非简单的词语替换，而是在理解原文语义的基础上，进行通顺、专业的重述，能显著提升你的修改效率。同时，针对已检测出的AI生成嫌疑段落，其“智能降AIGC”功能可以辅助你快速调整文本特征，使其更贴近人类作者的写作风格，有效降低AI风险指数。而且，为了最大程度方便用户，PaperPass允许用户每天享受一定次数的免费查重服务，让你可以反复检测、修改、再检测，直到对重复率和原创性都充满信心。
回到我们开头关于图片的疑问。虽然PaperPass和当前其他常见查重系统一样，主要聚焦于文本检测，但它帮你扫清了图片周围所有文字“雷区”的障碍。当你确保所有环绕图片的文字、描述图表来源和方法的文本都独一无二后，你才能真正安心。而对于AI生成内容的警惕，则促使你回归学术写作的本质：用你自己的语言，阐述你的研究和发现。
所以，下次再看到论文里的图片，不必过度焦虑它“本身”会被查重，但要务必警惕它的“周边信息”。更明智的做法是，在提交最终稿前，将整篇论文——包括所有带文字的图片、题注、数据说明——交给像PaperPass这样值得信赖的专业工具进行一次全面的“体检”。查清文本重复，排查AI风险，然后依据清晰的报告进行精细化修改。这才是对自己学术成果真正负责的态度，也能让你在面对学校最终检测时，多一份从容和底气。
记住，在学术规范的道路上，主动权和安全感，永远来自于事前的充分准备和严谨自查。
