AI 修复老照片虽然能快速改善画质、还原细节，但也可能带来一些副作用，需要用户注意：
过度修复导致 “失真”
AI 可能为了追求 “清晰” 或 “完整”，过度补充不存在的细节。例如，老照片中模糊的面部纹理，AI 可能强行生成不符合人物原貌的皮肤质感、皱纹甚至五官形态；破损照片的缺失部分，AI 可能根据训练数据中的 “常见模式” 填充内容（比如给原本无装饰的衣服添加花纹），导致修复结果与原照片的历史真实性偏离。
“AI 味” 破坏复古质感
老照片的胶片颗粒、轻微褪色、柔和光影等是其独特的时代印记，而 AI 修复可能过度去除噪点、强化锐度，使照片失去复古质感，变得像 “数字合成图像”。例如，黑白老照片上色时，AI 可能使用过于鲜艳、均匀的现代色彩，破坏原有的年代氛围感。
细节错误或逻辑矛盾
对于复杂场景（如多人合影、特殊服饰、老物件），AI 可能因对历史背景的理解不足，出现细节错误。比如，将民国时期的服饰花纹修复成现代样式，或把老照片中模糊的工具误判为其他物品，导致图像逻辑矛盾，甚至改变照片的历史信息。
丢失原始情感与记忆载体价值
老照片的破损（如折痕、污渍）有时承载着特殊的情感或历史痕迹（比如某道折痕是当年被反复翻看的证明），AI 的 “完美修复” 可能无意中抹去这些有意义的印记，使照片失去作为 “记忆载体” 的独特价值。
隐私与版权风险
若使用在线 AI 工具修复，上传的老照片（尤其是含人物肖像的）可能被平台用于模型训练，存在隐私泄露风险；此外，若修复后的照片被用于商业用途，而原始照片涉及版权或肖像权，可能引发法律纠纷。
为减少这些副作用，建议修复时结合手动检查，保留原始照片备份，必要时使用专业工具手动微调，平衡 “修复效果” 与 “历史真实性”。