AI修复老照片不是'魔法'，而是分两步走的技术活。
第一步：给照片'大扫除'
模型先识别并清理照片里的'小毛病'：抖动模糊、扫描噪点、压缩痕迹、折痕划痕等。这一步依靠深度学习网络完成，它看过大量'带瑕疵-干净'的图片对，学会了把脏旧的画面还原干净。
第二步：给照片'添细节'
清理完的照片往往偏平滑，缺少自然质感。这时生成式模型登场，它根据画面内容（人脸、服饰、场景）补出皮肤纹理、毛发等细节，让照片既清晰又自然。这一步类似'看着文字描述画画'，是在理解内容的基础上合理重建。
为什么效果有时好有时差
人脸、纹理清晰的老照片修复效果最佳；而严重破损、大面积缺失的区域只能靠AI'脑补'，可能与原貌有出入。另外，修复不等于'恢复原件'，它更接近'合理的艺术性重建'，这一点要有心理预期。