人工智能在照片修复中的应用取得了诸多突破，主要体现在修复自动化程度提升、修复效果更逼真、修复功能多元化等方面，具体如下：

自动化智能修复：传统照片修复依赖人工，耗时费力且效果受修复者技艺限制。而人工智能通过深度学习算法，能学习和识别大量损坏照片及修复后图像的特征，自动识别照片中的污渍、划痕、褪色、模糊等问题，并进行智能修复，使照片修复实现自动化、高效化和智能化。

图像去噪与清晰化：老照片常受噪点影响，人工智能可通过训练有素的去噪模型去除噪点，同时保留细节信息。针对模糊照片，还能利用超分辨率技术，学习低分辨率与高分辨率图像的映射关系，将模糊图像清晰化。例如基于生成对抗网络（GAN）的超分辨率模型，可生成逼真的高分辨率图像。

颜色校正与修复：老照片易褪色、偏色，人工智能可学习不同色彩偏差，建立色彩校正模型，自动调整照片的亮度、对比度、饱和度等参数，恢复原始色彩。对于缺失颜色的区域，还能利用图像着色技术，根据周围像素颜色信息智能填充，使照片色彩更自然逼真。

污渍、划痕与破损修复：人工智能可通过图像修复技术，自动检测和修复老照片上的污渍、划痕、破损等。例如使用基于上下文信息的图像修复算法，分析破损区域周围像素信息，智能填充破损区域，使其与周围环境自然融合，一些先进算法还能针对性地修复照片中的人物和物体。

人脸修复与增强：人工智能能自动检测照片中的人脸并进行修复增强，可去除人脸上的污渍、皱纹、模糊等缺陷，使人脸更清晰、年轻。先进的人脸修复算法甚至能根据人脸信息，推断出缺失的人脸细节，如修复因过度曝光或遮挡而缺失的人脸部分。

修复效果更逼真：以 GAN 为代表的模型，通过生成器和判别器的对抗学习，不断优化生成的图片质量，让修复后的图像既逼真又细腻。将其与超分辨率技术结合，可把低分辨率的老照片放大到 4K 甚至更高分辨率，同时保持细节清晰，使老照片从模糊的 “胶片感” 跃升为高清晰的视觉盛宴。

修复功能多元化：部分 AI 修复工具除了基本的修复功能外，还新增了许多特色功能。如 PhotoRevive 可将修复后的老照片转换为动态 MP4 视频，还能添加自定义内容，让 AI 生成语言，使照片 “会说话”，为用户带来全新体验。