AI 修复照片虽然高效，但受限于算法逻辑和数据训练，实际操作中容易遇到各类问题，需要针对性规避。以下是常见问题及注意事项：
一、细节失真：过度 “脑补” 导致信息错误
常见问题：
AI 对模糊、残缺的细节（如老照片的五官、纹理、文字）会基于训练数据 “推测填充”，可能出现：
人脸五官比例失调（如大小眼、歪嘴）、发丝变成色块；
老照片的手写文字、徽章、服饰花纹被误判为其他图案；
古建筑的雕花、窗户轮廓被简化或扭曲。
注意事项：
优先选择支持 “保留原始细节” 的工具（如带 “控制网” 功能的专业工具），通过线条稿、关键点标记约束 AI 生成；
分步骤修复：先修复轮廓（如用 “线稿修复” 功能锁定边缘），再处理细节，避免 AI 一次性过度生成；
手动校验：放大细节逐一检查，尤其对人脸、文字、标志性图案等关键信息，发现错误后用局部修复工具修正。
二、色彩偏差：脱离时代 / 场景逻辑
常见问题：
AI 上色依赖通用色彩数据库，可能违背照片的时代背景或场景合理性：
老照片（如民国、80 年代）被赋予现代流行色（如荧光色、莫兰迪色）；
自然场景色彩混乱（如天空偏紫、树叶偏红，忽略光影逻辑）；
肤色失真（过白、过黄，或不同人种肤色混淆）。
注意事项：
提供时代线索：在上色时输入关键词（如 “1980 年代中国家庭照片，暖色调，红砖墙”），引导 AI 匹配对应年代的色彩风格；
参考历史资料：修复特定时期的照片前，查阅该年代的服饰、建筑、环境的典型色彩（如民国旗袍多为素色、蓝布衫，50 年代标语常用红色）；
手动调色：用工具的 “色彩校正” 功能微调，重点修正肤色、天空、地面等大面积色块。
三、破损修复不彻底：忽略 “隐性缺陷”
常见问题：
AI 对明显破损（如划痕、折痕）修复效果较好，但易忽略隐性问题：
老照片的 “褪色不均”（局部偏灰、偏黄）未被修正；
照片边缘的撕裂、污渍残留（尤其浅色背景上的淡色污渍）；
因扫描模糊导致的 “像素块” 未被优化，修复后仍显粗糙。
注意事项：
预处理优化：修复前先用扫描工具将老照片高清扫描（建议 300dpi 以上），减少原始图像的模糊问题；
分区域修复：对复杂破损（如大面积污渍 + 折痕），用工具的 “局部修复” 功能框选问题区域单独处理，避免 AI 分散注意力；
强化对比度：修复后适当提升对比度和清晰度，让隐性缺陷暴露后二次修复。
四、风格统一问题：修复后 “违和感” 强
常见问题：
照片不同区域的修复效果不一致，导致整体风格割裂：
人脸修复过度清晰，而背景仍模糊（如人物像 “贴” 在背景上）；
部分区域色彩鲜艳，其他区域色调灰暗，缺乏过渡；
老照片修复后完全失去 “复古质感”，变成 “现代合成照”。
注意事项：
保持风格一致性：修复时输入统一风格指令（如 “修复老照片，保留轻微颗粒感和复古色调”）；
全局调色：修复后用 “滤镜” 或 “色调统一” 功能，让人物、背景的亮度、饱和度匹配；
保留 “时代痕迹”：适度保留老照片的自然磨损（如轻微颗粒、边角泛旧），避免过度修复导致失真。
五、隐私与版权风险：数据滥用隐患
常见问题：
部分 AI 工具会默认将上传的照片纳入训练数据，可能导致个人隐私（如家庭老照片、肖像）泄露；若修复的是有版权的照片（如老电影海报、历史档案），可能涉及侵权。
注意事项：
选择隐私协议明确的工具：优先使用本地部署的 AI 工具（如 Stable Diffusion 本地版），或明确承诺 “不上传数据、不用于训练” 的平台；
规避版权问题：修复前确认照片的版权归属，个人所有的老照片可放心处理，涉及他人或机构版权的需获得授权；
敏感信息打码：若照片包含身份证号、地址等敏感信息，修复前先手动打码，避免 AI 误修复后暴露。
总结
AI 修复照片的核心是 “辅助工具”，而非 “全自动解决方案”。关键在于：用 AI 解决效率问题（如快速修复大面积破损、基础上色），用人的主观判断把控细节、风格和真实性，同时注意规避隐私与版权风险。对于珍贵的老照片，建议多次调试、手动修正，必要时结合人工修复提升效果。