AI 修复老照片可能会出现以下问题：
细节处理缺陷
纹理失真与 “塑料感”：AI 通过深度学习预测缺失细节，但可能生成不符合原图风格的纹理。例如人物皮肤被过度平滑，失去皱纹、毛孔等真实细节，呈现 “蜡像感”；布料纹路被错误填充，或因降噪过度导致纹理模糊。
内容错误补全：对破损、模糊区域的修复可能 “臆造” 内容。如照片边缘破损处被 AI 自动填充无关元素，文字模糊时，AI 错误识别并生成错别字。
几何扭曲：修复倾斜、变形的照片时，AI 可能错误校正透视关系。例如建筑线条被强行拉正时，导致屋顶或门窗比例失衡；人像面部因锐化过度出现五官变形。
色彩还原问题
色彩失真或不自然：AI 可能对场景元素的颜色逻辑判断错误，如将阴天的天空误判为蓝色，或人物肤色偏黄、偏红，植被颜色过于饱和。修复后也可能出现色调失衡，对比度或饱和度调整过度，导致照片整体偏亮或偏暗，失去老照片的历史质感。
局部色彩错误：对复杂场景的色彩判断不准确，如老照片中泛黄的白墙被误判为 “黄色物体”，校正后变成过白的墙面，与人物肤色反差过大；褪色的红色印章被过度增强，变成不自然的亮红色。
画质相关问题
画质模糊或噪点残留：超分辨率修复时，AI 放大图片后可能产生 “伪细节”，如人物头发边缘出现锯齿状噪点，或模糊区域未有效改善，如老照片的褶皱部分修复后仍模糊。
历史质感与艺术风格破坏
年代感缺失：老照片的褪色、暗角、颗粒感本是历史痕迹的一部分，但 AI 修复可能过度 “现代化” 处理，去除自然的胶片颗粒，使照片显得过于光滑，失去复古质感；修复后色彩过于鲜艳，破坏原有的怀旧氛围。
艺术风格偏差：部分老照片可能存在摄影师刻意保留的光影效果，如逆光剪影，AI 修复可能误判为 “缺陷” 并强行调整，导致艺术表达被破坏。
语义理解局限
时代特征误判：AI 缺乏对历史场景的认知，可能破坏年代元素。如修复民国时期照片时，将人物服饰的暗纹错误增强为现代花纹；老建筑上的历史标语被模糊处理，或误判为 “污渍” 直接删除。
主体与背景失衡：对复杂构图的照片，AI 可能优先修复主体而忽略背景协调。如人像面部修复清晰，但背景树木、天空因过度调色显得突兀；多人合影中，部分人物肤色被校正，另一部分仍偏色，导致画面不协调。
算法局限性问题
破损严重时的修复失效：若照片大面积破损、褪色或折叠痕迹深刻，AI 可能无法准确识别内容，出现 “修复断层”，如破损处边缘颜色不衔接。
复杂场景的处理短板：包含多人物、复杂背景的老照片，AI 可能因语义分割错误，导致部分区域修复效果不佳，如人物与背景的边界模糊。
隐私与伦理风险
面部特征过度修改：修复人像时，AI 可能自动 “美化” 面容，如瘦脸、磨皮，改变人物真实样貌，尤其对历史人物照片可能造成认知偏差。
敏感信息误处理：照片中若包含文字、标识等敏感内容，AI 可能无法识别而直接保留或错误修改，存在隐私泄露风险，如家庭合影中的门牌号被清晰化。