AI 修复老照片时，可能会出现以下失真情况：
色彩还原偏差
过度校正或失真：AI 可能按现代照片标准自动校正色彩，导致老照片的历史氛围消失。例如将泛黄老照片强行转为冷色调，去除了其原本的暖黄调；或者在黑白照片上色时，为天空填充过于鲜艳的蓝色，与同时期胶片的淡蓝质感不符。
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。
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时，可能生成不符合原图风格的纹理。比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，如格子衬衫变成条纹，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。例如照片边缘破损处被 AI 自动填充无关元素，如凭空添加树木、人物；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。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，如眼睛大小不一。
噪点与伪像
噪点异常增强：老照片的胶片颗粒本是历史质感的一部分，但 AI 可能将其误判为 “噪点”，过度降噪导致画面平滑，或在锐化时放大噪点，形成 “雪花感”。
伪像与光晕：修复划痕、污渍时，AI 可能在边缘产生异常光晕或色块。比如去除照片上的划痕后，周围出现模糊的白边；深色区域修复后出现彩色噪点，如暗部泛绿、泛红。