1、传统手工修复
原理：用修补工具、仿制图章、画笔、曲线色阶，手动补破损、调色、修瑕疵。
优点：可控性强，细节、人脸五官还原准确，复杂大面积破损也能处理，成品真实自然。
缺点：耗时长，对修图师技术要求高，一张重度破损老照片要几小时甚至更久，成本高。
2、AI自动修复
-原理：深度学习训练大量老照片数据集，模型自动去噪、补划痕、提升清晰度、人脸补全、上色。
-优点：速度极快，一键出图，门槛低，普通用户也能用，适合轻微磨损、模糊老照片。
-缺点：重度破损容易“脑补错误”，五官变形、五官失真，衣服纹理、背景容易乱生成；上色容易颜色浮夸，缺少历史真实感，缺块大的地方容易乱造细节。
3、AI+人工精修
流程：AI先做基础处理→去噪、初步去划痕、初步清晰化；再人工PS修正AI错误，校正人脸，修补残缺，校准色彩，微调光影。
优点：兼顾速度与质量，规避AI幻觉错误，兼顾效率和真实度。
缺点：依旧需要人工成本，完全依赖AI依然不行。
上色补充
1、AI上色：速度快，但经常颜色不符合年代；
2、人工上色：参考时代服饰、器物历史颜色，还原更贴合史实，但工作量大。
技术局限
1、如果照片实物大面积缺失、人脸几乎完全损毁，没有信息的空白区域，只能AI推测生成，无法还原真实原貌；
2、老照片原始底片/扫描件清晰度决定上限，扫描质量差，再强修复技术也很难凭空变出细节。
