虽然 AI 修复老照片能解决很多问题，但并非所有老照片都适合用 AI 处理。以下几类老照片使用 AI 修复可能效果差、失真风险高，甚至失去原有的价值，需谨慎选择：
一、原始信息严重缺失的照片
AI 修复的核心是 “基于已有信息还原细节”，若照片关键内容缺失过多，AI 会强行 “臆造” 不存在的信息，导致修复结果失真：
大面积破损 / 缺失：例如照片撕裂成多块、核心区域（如人脸、重要景物）被完全遮挡或丢失（如虫蛀、火烧导致的大洞），AI 可能会凭空生成与原图无关的细节（比如把缺失的脸颊修复成错误的五官比例，或用杂乱纹理填充空白）。
过度模糊 / 失焦：老照片因保存不当（如受潮粘连后撕扯）或拍摄时严重失焦，导致画面几乎没有可识别的轮廓（如人脸变成模糊色块），AI 无法判断原始结构，修复后可能变成 “面目全非的模糊图像”。
二、具有特殊质感或艺术价值的照片
部分老照片的 “瑕疵” 本身是时代特征或艺术表达的一部分，AI 修复可能会破坏其独特性：
胶片颗粒 / 复古质感：一些老照片（如胶卷拍摄的黑白照）自带的颗粒感、轻微划痕、褪色色调，是其时代感和复古氛围的体现。AI 的 “降噪”“锐化” 功能可能会磨平颗粒、消除划痕，让照片失去原始的质感（如变成光滑的 “数码感” 图像）。
手工创作的特殊效果：例如老照片中的手绘上色（非均匀、有笔触的色彩）、后期手工添加的装饰（如贴纸、手写批注），AI 可能误判为 “瑕疵” 并修复，导致这些个性化元素被抹去。
三、需要精准还原历史细节的照片
对于承载历史信息的老照片（如历史事件、老建筑、传统服饰的记录），AI 修复可能因 “主观补全” 导致历史信息失真：
细节错误：例如老建筑的雕花、传统服饰的纹样因模糊被 AI 修复成错误样式，或历史人物的面部特征被 AI “美化” 得失去真实样貌，影响照片的史料价值。
色彩偏差：黑白老照片的 AI 上色功能可能基于现代审美选择颜色（如把民国时期的军装染成错误的色调），与历史真实不符，破坏照片的历史严肃性。
四、分辨率极低且尺寸过小的照片
一些老照片本身尺寸极小（如早期的一寸照、胶片负片裁剪后的小尺寸照片），且分辨率极低（像素不足 100×100），AI 强行放大或修复时，会因 “像素拉伸” 和 “无依据补全” 导致画面充满模糊的色块或错误的细节（如把眼睛修复成斑点），反而不如保留原图的原始状态。
总结
AI 修复更适合处理 “有基础细节但存在瑕疵” 的老照片（如轻微划痕、褪色、小面积污渍）。对于上述几类照片，若需修复，建议优先选择人工修复（由专业修图师根据经验和历史知识手动还原），或在使用 AI 后结合人工核对修正，避免破坏照片的原始价值和真实性。