目前AI生成的虚拟形象与真人相似度可以达到‌高度逼真‌的程度，尤其在‌静态图像和特定动态场景‌中几乎难辨真假，但受技术限制，在‌微表情、自然动作和情感表达‌方面仍存在差异。以下是具体分析：

1. ‌静态图像的相似度极高‌
   通过深度学习算法，AI能精准还原人脸的骨骼结构、肤色纹理甚至发丝细节。例如，部分AI绘图工具生成的肖像照，在光线、角度处理上已接近专业摄影效果，普通人难以肉眼分辨。

2. ‌动态表现存在明显短板‌
   视频或实时交互场景中，AI形象可能出现表情僵硬、眨眼频率不自然等问题。比如虚拟主播的嘴角弧度变化或手势连贯性，常暴露非生物特性。

3. ‌情感传递的局限性‌
   人类的情感表达依赖细微的肌肉颤动和声调变化，而AI目前仅能通过预设模板模拟，无法实现真实共情。部分高端产品虽能识别情绪并反馈，但反应速度和精准度不足。

4. ‌技术迭代缩短差距‌
   动作捕捉设备和生成对抗网络（GAN）的进步，正推动虚拟形象向"以假乱真"发展。例如2024年某发布会展示的AI代言人，已能完成咳嗽、抿嘴等下意识动作。

‌注意‌：AI形象的拟真程度取决于数据量和算法复杂度，日常应用中建议根据需求选择不同精度的模型，过度追求相似度可能引发伦理争议。