绘画特效生成失败的情况多种多样，以下是部分常见的疑问及简要介绍：

1. 数据不足：实小编训练时倘若所采用的数据集不足或品质不高，将引起生成的绘画特效无法达到预期效果。

2. 模型不匹配：选用不适合当前任务的模型，或模型参数设置不当，都可能使得生成的特效与期望不。

3. 过拟合或欠拟合：训练期间，模型可能出现过拟合或欠拟合现象致使生成的特效过于简单或过于复杂，无法满足实际需求。

4. 噪声干扰：在数据解决期间若存在噪声干扰，可能致使生成的绘画特效出现杂乱无章的图案。

5. 计算资源不足：在生成复杂特效时，若计算资源不足可能致使生成过程缓慢甚至无法完成。

6. 颜色失真：实小编在应对颜色时可能存在偏差，造成生成的绘画特效颜色失真。

7. 纹理模糊：生成的特效中，纹理可能模糊不清，作用整体效果。

8. 细节丢失：在生成期间，若干细节可能被忽略或丢失使得特效显得不够精细。

9. 光照和阴影解决不当：实小编在应对光照和阴影时可能存在误差造成生成的特效不够真实。

10. 客户指导不足：客户提供的信息不足或指导不清，可能造成无法准确理解使用者需求，生成失败的特效。

以上疑惑均可能造成绘画特效生成失败，需要针对性地实优化和改进。