利用 AI 模型更好地修复老照片，需要从照片预处理、选择合适的 AI 工具、修复操作以及后期处理等多个环节入手，以下是具体方法：
照片预处理
高分辨率扫描：使用分辨率≥1200dpi 的扫描仪，将老照片扫描为 TIFF 格式，以保留更多细节。扫描时，玻璃压板留 0.5mm 缝隙，防止牛顿环产生。
基础修复：用 Photoshop 等工具进行初步处理，包括摆正图像角度、裁剪白边、去除明显折痕等。对于严重破损的照片，可以先用仿制图章工具手动修补关键部位。
选择合适的 AI 修复工具
全自动修复工具：如果是普通用户，对操作便捷性要求较高，可选择 PhotoRestore 等在线工具或美图秀秀 AI 修复、醒图老照片修复等 APP，这些工具操作简单，能自动去除网纹、进行轻度锐化等。
专业级修复软件：对于专业人士或对修复效果有较高要求的用户，Topaz Photo AI 是一个不错的选择，它支持 RAW 格式和专业参数调节，能进行运动模糊修正、超分辨率处理等。
开源工具与平台：技术爱好者可使用 Stable Diffusion 插件或 ComfyUI 等开源平台，通过编写代码或设置节点来定制修复流程，还可以利用 DeOldify、GFPGAN 等开源模型进行修复。
AI 修复操作
基础修复：将预处理后的照片上传到所选的 AI 修复工具中，进行基础的瑕疵消除、降噪等操作。例如，使用 Inpaint 技术消除剩余裂纹，通过遮罩编辑器精确涂抹需要修复的区域，AI 会自动计算并填补这些破损部分。
面部修复：如果照片中有人物面部，可使用 CodeFormer、GFPGAN 等专业面部修复模型。在 ComfyUI 或 Stable Diffusion 等平台加载相应节点，通常需要多次迭代修复，第一次修复后保存结果，再次导入进行二次修复可获得更好效果。
高清放大：选择合适的高清放大算法，如 R-ESRGAN 4X+、scuNet 或 BSRGAN 等，对修复后的照片进行放大处理，调整面部修复数值和噪点去除参数，一般面部修复数值建议 0.4 左右，噪点去除参数不超过 0.1。
上色处理：对于黑白照片，可通过 deepAI 等工具自动上色。这些工具会分析光影关系，推测符合年代的配色方案，为照片添加自然的色彩。
后期处理
色调还原与质感增强：使用 Colorize 插件等工具，基于年代色谱库进行色调还原，使照片色彩更符合当时的氛围。还可以添加银盐颗粒层，不透明度设置为 8%-15%，增强照片的复古质感。
真实性验证：使用 AI 检测工具，如 FotoForensics，确认真实修复效果，避免出现过度修复或伪造内容的情况。