1、前期预处理

先把破损照片数字化扫描，AI自动识别损坏区域：
划痕、霉斑、褶皱、缺失窟窿、褪色泛黄、模糊虚化区域，用掩码标注出需要修补的地方。

2、模型学习（训练阶段）

1、收集大量清晰完整的老照片、人像、风景素材；
2、人为给完好照片刻意制造破损、划痕、褪色、模糊；
3、把“破损图+破损掩码”输入网络，以原图完好画面作为标准答案；
4、神经网络反复迭代，学习：人脸五官对称规律、皮肤纹理、衣物褶皱、建筑线条、光影明暗、复古色调搭配。

主流常用网络架构：

-GAN生成对抗网络：生成器修补画面，判别器分辨修复效果真假，互相博弈，画面越来越自然；
-Transformer/扩散模型：现在主流，擅长大面积残缺、人脸五官重建，细节更细腻；
-卷积神经网络CNN：多用于去除细小划痕、降噪、调色。

3、推理修复（实际修复照片）

把待修旧照片和破损掩码送入训练好的模型：

1、细小划痕、噪点：直接平滑去除，还原底层原有纹理；
2、大面积缺失（缺半边脸、破损孔洞）：AI依靠学到的人脸结构、场景逻辑，推算出合理五官、景物线条；
3、褪色黑白照：依据年代色彩、肤色、环境光影自动上色；
4、模糊虚化：补充像素细节，提升清晰度。

4、后期微调

AI初修完成后，校正色彩偏差、消除违和拼接痕迹，最终输出清晰完整的修复照片。