学术论文图表出版规范指南：AI-Research-SKILLs academic-plotting 技能的多会议风格体系

学术论文图表出版规范指南AI-Research-SKILLs academic-plotting 技能的多会议风格体系【免费下载链接】AI-Research-SKILLsComprehensive open-source library of AI research and engineering skills for any AI model. Package the skills and your claude code/codex/gemini agent will be an AI research agent with full horsepower. Maintained by Orchestra Research.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Research-SKILLs本文是 AI-Research-SKILLs 仓库中academic-plotting技能配套的**出版样式规范Publication Style Guide**详解面向需要向 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL/EMNLP、AAAI 等 ML/AI 顶会投稿的研究者。文章系统梳理了该技能定义的全套图形标准通用规则、各会议专属尺寸、色盲安全配色、LaTeX 字体匹配、图例/坐标轴排版约定、架构图风格体系与 LaTeX 集成方法。读完本文你将掌握一套可直接复制的从 matplotlib 画图到 LaTeX 成图的出版级工作流并能依据仓库中的真实生成脚本与演示项目demos/scientific-plotting-demo验证每一个规范的实际落地效果。一、通用规则所有论文图表的第一道门槛style-guide.md 开篇给出了六条适用于任何会议的通用规则这是判断一张图是否够格进论文的最低标准优先矢量格式— 面向 LaTeX 一律导出 PDFPNG 仅用于 AI 生成的架构图栅格图最低 300 DPI色盲安全配色— 绝不能只靠颜色区分信息必须叠加标记marker、图案pattern或文字标签全篇风格一致— 同一篇论文的所有图必须共享字体、配色与样式自包含Self-contained— 每张图不读 caption 也应能被独立理解零装饰元素— 禁用阴影、3D 效果、渐变和剪贴画。这些规则在技能的 SKILL.md 中进一步落实为可执行的 matplotlib 全局配置。仓库演示脚本 gen_fig_experiment_results.py 中的plt.rcParams.update({...})就是第 4、6 条的工程化实现统一 serif 字体、axes.spines.top/right: False去掉顶/右边框、savefig.dpi: 300、grid.alpha: 0.3的浅色网格。也就是说风格一致不应依赖作者自律而应通过 rcParams 一次性固化。二、各会议专属尺寸单栏还是通栏先看 venue不同会议的单栏文本宽度不同图表尺寸必须按目标 venue 计算否则排版时会溢出栏宽或被强制缩放。style-guide 给出了五大会场的权威尺寸会议布局单栏宽通栏宽最大高度模板宏NeurIPS单栏5.5 in5.5 in即单栏9 in\usepackage[final]{neurips_2025}ICML双栏3.25 in6.75 in9.25 in\usepackage{icml2026}ICLR单栏5.5 in5.5 in即单栏9 in\usepackage{iclr2026_conference}ACL / EMNLP双栏3.3 in6.8 in—\usepackage[hyperref]{acl2025}AAAI双栏3.3 in7.0 in——需要注意两点NeurIPS 和 ICLR 是单栏论文所谓通栏就是整页文本宽度 5.5 in不存在figure*通栏环境ICML、ACL、AAAI 是双栏论文跨两栏的宽图必须使用\begin{figure*}。这些数值与仓库中的 LaTeX 模板目录一一对应NeurIPS 模板见 20-ml-paper-writing/ml-paper-writing/templates/neurips2025、ICLR 见 iclr2026、ICML 见 icml2026、AAAI 见 aaai2026。在代码侧尺寸通过figsize(宽, 高)以英寸为单位指定。data-visualization.md 提供了对应常量例如 NeurIPS/ICLR 单栏(5.5, 3.5)、ICML 单栏(3.25, 2.5)、ICML 通栏(6.75, 2.5)、ACL 通栏(6.8, 3.0)。仓库演示的 CDF 三面板图 即采用figsize(9.5, 2.8)的横排多面板布局属于双栏通栏场景。三、配色体系色盲安全是底线梯度图按用途选 colormap3.1 推荐的色盲安全调色板deep 变体style-guide 提供了一组在所有类型色觉缺陷下均可区分的 8 色深色调色板适合折线与柱状图# deep variant — high contrast, good for lines and bars PALETTE_DEEP [ #4C72B0, # blue #DD8452, # orange #55A868, # green #C44E52, # red #8172B3, # purple #937860, # brown #DA8BC3, # pink #8C8C8C, # gray ]仓库演示脚本 gen_fig_experiment_results.py 原样使用了这组颜色blue/orange/green/red/purple/brown/pink/gray并进一步规定语义ours 用橙色#DD8452突出、baseline 用蓝色#4C72B0。这与 style-guide 的 Two-Color Schemes 建议一致。3.2 双色方案ours vs. baseline论文中我们的方法 vs 基线是最常见的对比场景style-guide 给出两套高对比组合# High contrast pair OURS #C44E52 # red — stands out BASELINE #8C8C8C # gray — recedes # Alternative pair OURS #4C72B0 # blue BASELINE #DD8452 # orange核心思想是一暖一冷、一进一退突出色红/蓝吸引注意力退后色灰/橙降低视觉权重。在 SKILL.md 的数据图工作流中这套思想体现为OUR_COLOR #E76F51珊瑚红与BASELINE_COLOR #B0BEC5冷灰的语义色对。3.3 连续数据与热力图按用途选 colormap使用场景Colormap代码单变量0 到最大值BluescmapBlues发散数据负到正RdBu_rcmapRdBu_r感知均匀perceptually uniformviridiscmapviridis相关矩阵coolwarmcmapcoolwarmAttention 权重YlOrRdcmapYlOrRddata-visualization.md 补充了更细的选择发散 colormap 用于相关/差分图时应设置center0, vmin-1, vmax1sns.light_palette(#264653, as_cmapTrue)可生成与正文配色一致的单色渐变。3.4 必须避免的颜色纯红 纯绿— 约 8% 的男性无法区分彩虹/jet colormap— 感知不均匀具有误导性白色背景上的浅黄— 对比度不足霓虹/高饱和色— 在学术论文中显得不专业。四、排版规范字体、字号与数学符号4.1 与 LaTeX 文档字体匹配五大会议的正文字体统一为Times因此 matplotlib 图表应做同样设置会议文档字体图表字体设置NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / AAAITimesfont.family: seriffont.serif: Times New RomanSKILL.md 中的出版样式模板给出了完整 rcParams 写法plt.rcParams.update({ font.family: serif, font.serif: [Times New Roman, DejaVu Serif], font.size: 10, axes.titlesize: 11, axes.titleweight: bold, axes.labelsize: 10, legend.fontsize: 8.5, legend.frameon: False, figure.dpi: 300, savefig.dpi: 300, savefig.bbox: tight, axes.spines.top: False, axes.spines.right: False, axes.grid: True, grid.alpha: 0.15, grid.linestyle: -, lines.linewidth: 1.8, lines.markersize: 5, })注意># For inline math ax.set_xlabel(rNumber of parameters $N$) # For display math ax.set_ylabel(rLoss $\mathcal{L}(\theta)$) # Greek letters ax.set_xlabel(rLearning rate $\alpha$) # Subscripts/superscripts ax.set_ylabel(r$R^2$ score)五、布局约定图例、网格、坐标轴与多面板标签5.1 图例放置优先级图内左上或右上— 空间允许时优先图下方—bbox_to_anchor(0.5, -0.15), locupper center, ncolN图右侧—bbox_to_anchor(1.05, 1), locupper left会占用额外宽度。# Clean legend (no frame, no extra spacing) ax.legend(frameonFalse, locupper left, handlelength1.5) # External legend below ax.legend(frameonFalse, bbox_to_anchor(0.5, -0.15), locupper center, ncol4)仓库演示的多面板爆突发强度图 fig_burst_intensity.png 采用了共享图例置顶的变体fig.legend(..., locupper center, ncol4, bbox_to_anchor(0.5, 1.02))避免 12 个子图重复绘制图例。5.2 网格线# Subtle grid (recommended) ax.grid(True, alpha0.3, linestyle--, linewidth0.5) # Major grid only (for log-scale plots) ax.grid(True, whichmajor, alpha0.3, linestyle--) ax.grid(True, whichminor, alpha0.1, linestyle:)5.3 坐标轴样式# Remove top and right spines (clean look) ax.spines[top].set_visible(False) ax.spines[right].set_visible(False) # Reduce tick padding ax.tick_params(axisboth, whichmajor, pad3)5.4 多面板标签 (a)(b)(c)# Standard (a), (b), (c) labels for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.set_title(f({chr(97 i)}), locleft, fontweightbold, fontsize11) # Or as text annotation ax.text(-0.1, 1.05, (a), transformax.transAxes, fontsize12, fontweightbold, vatop)data-visualization.md 建议用transformax.transAxes的坐标如(-0.12, 1.05)将标签钉在子图左上角不随数据范围变化。仓库 CDF 图的实现则使用ax.set_title((a) QoE, ...)的简化方式两者皆符合规范见 gen_fig_experiment_results.py。六、架构图/系统图的风格标准style-guide 针对AI 生成的架构图单独定义了配色与排版体系该工作流详见 diagram-generation.md 与 SKILL.md 的 Workflow 1。6.1 专业图表调色板Section accents: Blue #4A90D9, Teal #5BA58B, Amber #D4A252, Slate #7B8794 Failure/error: Red #D94A4A (dashed lines) Section fill: #F7F7F5 (very pale warm gray) Box borders: #DDDDDD Box fill: #FFFFFF Primary text: #333333 Secondary text: #666666 Background: #FFFFFF6.2 布局模式速查模式适用场景描述横向条带Horizontal bands分层架构分区块纵向堆叠框内元素横向排布从左到右流程Left-to-right flow顺序流水线输入 → 处理 → 输出中心辐射Hub-and-spoke中心组件中心节点向外辐射连线网格Grid组件矩阵规则排列便于对比树Tree层级决策自上而下的分支结构6.3 箭头约定箭头类型样式用途数据流实线颜色随源组件正常信息传递控制流实线灰色编排信号错误/失败虚线红色失败路径、反驳路径可选点线灰色条件路径双向双箭头相互依赖这些约定在演示项目的 Gemini 架构图 prompt 中得到完整实践Andes 架构图中正常请求用实线、抢占Preempt路径用dashed #BF616A红色、token 交付流用绿色实线见 gen_fig_andes_architecture_gemini.py 的 SECTION 5 — CONNECTIONS8 条箭头逐条规定了 source、target、style、color、label 与路由方向。七、LaTeX 集成从 PDF 到最终排版7.1 基础插图\begin{figure}[t] \centering \includegraphics[width\linewidth]{figures/fig_name.pdf} \caption{Clear description of what the figure shows. Best viewed in color.} \label{fig:name} \end{figure}7.2 通栏图双栏会议\begin{figure*}[t] \centering \includegraphics[width\textwidth]{figures/fig_overview.pdf} \caption{System overview showing the three main components.} \label{fig:overview} \end{figure*}7.3 并排子图\begin{figure}[t] \centering \begin{subfigure}[b]{0.48\linewidth} \centering \includegraphics[width\linewidth]{figures/fig_a.pdf} \caption{Training loss} \label{fig:a} \end{subfigure} \hfill \begin{subfigure}[b]{0.48\linewidth} \centering \includegraphics[width\linewidth]{figures/fig_b.pdf} \caption{Evaluation accuracy} \label{fig:b} \end{subfigure} \caption{Training dynamics. (a) Loss decreases steadily. (b) Accuracy plateaus after 50K steps.} \label{fig:training} \end{figure}7.4 Caption 最佳实践第一句话说明图展示的内容可独立理解关键结论读者应该注意到的要点颜色说明如果颜色承载语义注明 Best viewed in color不要写 Figure X shows...— 图号已由 LaTeX 自动生成。好的示例Training loss across model sizes. Larger models converge faster and to lower final loss. 坏的示例Figure 3 shows the training loss for different model sizes.八、无障碍Accessibility检查清单投稿前逐项核对灰度打印下依然可读print-friendly最终印刷尺寸下无小于 7pt 的文字使用色盲安全调色板除颜色外使用不同线型/标记区分数据与背景高对比度坐标轴标签存在且可读图例清晰且不与数据重叠九、规范落地仓库中的真实案例上述规范并非纸上谈兵仓库的 scientific-plotting-demo 以 Andes 论文为素材完整演示了两条工作流的落地可作为逐条对照规范的可运行范例Workflow 1AI 架构图gemini-3-pro-image-preview Modern Minimal 风格 Nord 调色板6 段式 prompt生成 3 次取最优脚本见 gen_fig_andes_architecture_gemini.py。Workflow 2数据图matplotlib 实现 CDF、多面板、柱状图与 QoE 定义示意脚本见 gen_fig_experiment_results.py其输出如 CDF 对比图、改进汇总柱状图在配色、面板标签、去顶/右边框、数值标注等方面与本文规范逐条吻合。若需要完整的数据图模式库训练曲线、分组柱状、热力图、散点、排行榜、多面板、小提琴图、堆叠条、scaling law 等九类图表的标准实现可继续阅读 contenteditable="false">【免费下载链接】AI-Research-SKILLsComprehensive open-source library of AI research and engineering skills for any AI model. Package the skills and your claude code/codex/gemini agent will be an AI research agent with full horsepower. 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