一个仿真数字人的呈现，其面部的皮肤纹理、表情变化，细到毛孔和一颗痣，都要在不同镜头里保持一致，这是AI生成影像延续了几年的难题。

　　这些细节放在手机、电视等画面上可能很难被发现，但到了大银幕上，可能经不起放大。特别是影片里经常出现的青铜面具，换了角度和光线，纹样、形态和细节仍要对应；人物的位置、视线和动作，要能在前后镜头之间接得上。

　　剧组的解法之一是把角色攥在自己手里，主要角色由团队自己训练，先有定妆照，再用大量素材喂养，沉淀为自有的数字资产。剩下的部分，再靠电影工业的传统手段如建模、迁移来补，最后靠人工再次校对修正。

　　修正的过程枯燥到近乎煎熬。制作团队被分为几人一组逐帧检查影片画面，一组人看完，再换一组人接着看，直到在画面细节中找不到瑕疵为止，这一过程被大家称为“车轮战”。等制作人员修改过后再次提交画面，大家还要“拿着放大镜”再走一遍这个过程。

　　博纳影业第二部AI电影《计划外：广寒行动》的导演李天昂举过一个例子：制作一个百人方阵，现有模型可以稳定生成，跑、跳等行为也能分辨清晰，但在大银幕上能看清千人方阵，这时候就要用两个画面拼接、多层渲染或者局部生成的方式去处理，否则外围士兵的脸就会变形。

　　此外，旧模型生成的画面里，镜头一移动，所有人物的脸就会轻微晃动一下，在手机屏幕上完全看不出来，放到大银幕上却很明显。李天昂说：“在做AI电影时，导演需要知道每一个模型的长处是什么，边界是什么。”