在绘画中解决手的问题可以采取多种方法。

首先，可以通过增加训练数据集中手的样本数量来提高模型对手的识别和绘制能力。其次，可以使用更复杂的神经网络结构，如卷积神经网络，以提取手的更多细节和特征。此外，可以引入手部姿势估计算法，以帮助模型更准确地捕捉手的形状和姿势。最后，可以通过引入人工干预的方式，让专业艺术家或设计师对生成的手部进行修正和优化，以提高绘画的质量和真实感。