提高 AI 修复老照片准确性的方法有很多，以下是一些常见的方法：
选择合适的修复模型：不同的 AI 修复模型具有不同的特点和优势。例如，2025 年出现的智能复原大模型 HYPIR，融合了对抗生成网络和扩散生成模型的优点，处理速度快，修复效果出色，稳定性强，能生成 8K 级别的超高清细节，还能根据用户输入的提示词进行个性化智能修复。
优化训练数据：使用大量高质量的 “瑕疵 — 完好” 图像对来训练 AI 模型。可以人为制造各种图像瑕疵，构建丰富的训练数据集，让模型学习到更多的瑕疵类型和对应的修复方法，从而提高模型对不同损坏情况的老照片的修复能力。此外，确保训练数据的多样性，包括不同的场景、人物、物体等，也有助于提升模型的泛化能力。
调整参数设置：根据老照片的内容和算法特性调整参数。例如，对于人物照片，使用基于 GAN 的算法工具时，可适当提高生成器对人物肤色、毛发等细节的关注度参数；对于风景照片，使用基于语义分割上色的算法时，可针对天空、草地、水体等不同区域分别调整颜色饱和度与亮度参数。
使用提示词和 ControlNet：在使用 Stable Diffusion 等模型修复老照片时，合理使用提示词可以帮助 AI 更好地理解修复需求。例如，使用 “old photograph restoration”“restore facial features, fix eyes”“vintage style preservation” 等提示词来引导 AI 修复。同时，ControlNet 可以确保 AI 更加精确地跟随原图的结构进行修复，通过选择合适的预训练模型和调整参数，如权重、Resize Mode 等，让 AI 在修复时不会偏离原始图片的形态。
进行高分辨率修复：利用 AI 模型对图像进行高分辨率修复，通过图像扩展、细化处理和重建等阶段，对图像的像素进行智能推测，去除噪点和伪影，增强真实细节，对整个图像进行全局性的重建和优化，使修复后的照片更加清晰、逼真。
结合多种算法和技术：可以将不同的 AI 修复算法结合起来，发挥各自的优势。例如，先使用语义分割上色算法对图像进行语义分割，再结合 GAN 或 CNN 算法进行颜色填充和细节修复，以提高修复的准确性和效果。