AI 自动修复老照片主要依靠深度学习算法，通过识别和处理图像中的各种问题，实现去噪、修复破损、色彩还原和分辨率提升等功能，具体过程如下：
图像去噪和增强：老照片常存在噪点、色斑等问题，AI 可通过均值滤波、高斯滤波、双边滤波等算法，分析图像像素值分布，平滑像素间差异，去除噪点。同时，利用直方图均衡化等技术增强图像对比度，让照片更清晰。
破损区域修复：对于划痕、裂缝等破损，AI 基于纹理、区域或插值的图像修复算法，学习破损周围像素的模式和特征，自动填补缺失部分。例如，通过构建掩膜标记破损区域，再根据周围像素信息进行修复，使修复处与周围画面自然融合。
颜色还原和校正：老照片可能存在颜色失真和褪色问题。AI 利用颜色平衡和自动白平衡算法，如基于灰度世界假设的自动白平衡算法，自动调整图像的颜色分布和亮度。也可将图像转换到 LAB 等色彩空间，在特定通道上进行颜色校正，使颜色更自然真实。
超分辨率重建：针对分辨率较低的老照片，AI 通过深度学习网络，如 SRCNN、ESPCN 等，学习高分辨率图像和低分辨率图像之间的映射关系，将低分辨率图像转换为高分辨率图像，提升照片清晰度和细节，让画面更细腻。
黑白照片上色：AI 可根据对图像内容的理解和参考大量已上色的历史图像数据库，预测并为黑白照片添加合适的颜色。通过语义分割技术识别图像中的不同物体和区域，再应用颜色迁移算法，为每个区域赋予相应颜色，使上色效果自然、符合历史背景。
利用生成对抗网络（GAN）：GAN 由生成器和判别器组成。生成器尝试生成逼真的图像，判别器则判断图像真假。在老照片修复中，生成器学习大量高质量图像特征，将模糊、受损照片转换为清晰图像，判别器不断监督，促使生成器优化输出，最终得到细节丰富、逼真的修复图像。