一、选择合适的AI修复工具
了解工具的算法特点
不同的AI修复工具基于不同的算法。一些工具擅长基于大量图像数据进行深度学习，能够智能地填充图像细节、去除噪点等。例如，有些工具采用生成对抗*（GAN）算法，其中生成器负责生成修复后的图像，判别器则判断生成的图像是否接近真实和原貌。在选择工具时，需要了解其算法是否能够精准地对图像进行修复，同时保留原有细节。
查看工具的功能介绍和案例展示。专业的AI修复工具会提供详细的功能说明，如它是如何进行色彩还原、细节增强等操作的。同时，通过观察其修复后的案例，可以直观地了解该工具是否能满足保持原貌的要求。如果案例中存在过度修饰、改变原始照片风格等情况，可能需要谨慎考虑。
考虑工具的专业性和针对性
对于特定类型的照片修复，如老照片修复、风景照片修复或人物照片修复，有些工具可能更具针对性。例如，专门用于老照片修复的工具会重点关注去除划痕、修复褪色等问题，并且会根据老照片的特点，如色彩范围、颗粒感等进行适当的还原，以保持照片的年代感和原貌。
二、修复前的准备工作
备份原始照片
在进行AI修复之前，一定要对原始照片进行备份。可以将照片复制到另一个存储设备，如外置硬盘、云存储等。这样在修复过程中如果出现不满意的结果，还可以随时返回原始状态重新开始修复。
分析照片的特点和问题
仔细观察照片的内容和存在的问题。例如，对于模糊的照片，需要确定是因为拍摄时抖动造成的模糊，还是因为分辨率低导致的模糊。如果是有划痕或污渍的老照片，要记录划痕的位置和程度。同时，分析照片的风格和色彩特点，比如照片是暖色调还是冷色调，是高对比度还是柔和色调，以便在修复过程中能够更好地保持这些原有特征。
三、修复过程中的关键要点
控制修复参数
大多数AI修复工具会提供一系列参数调整选项。例如，在进行清晰度提升时，有锐化强度的参数。如果锐化过度，会导致照片出现明显的边缘锯齿和不自然的细节，所以要谨慎调整这个参数，从较低的值开始逐渐增加，同时观察照片的变化，找到一个既能提升清晰度又不会产生伪像的平衡点。
在色彩修复方面，一些工具可以调整色彩饱和度、色调等参数。要根据原始照片的色彩风格来控制这些参数，避免过度饱和或改变原始色调。比如，如果原始照片是淡雅的色调，就不应该将色彩饱和度调得过高。
关注细节保留
好的AI修复工具在去除噪点、修复瑕疵的同时会尽量保留细节。但有些情况下，可能需要手动干预。例如，在修复一张有纹理的照片（如古建筑的墙壁纹理）时，要注意防止AI将纹理当作噪点去除。可以通过工具中的细节保护选项或者蒙版功能，将需要保留的细节区域标记出来，让AI在修复过程中避开这些区域。
对于人物照片，要特别注意面部细节的保留。如眼睛的神韵、头发的质感等。有些AI修复工具可能会在磨皮等操作中过度平滑面部，这时可以通过调整磨皮强度或者使用局部修复功能，只对有瑕疵的小部分区域进行处理，保持面部其他部分的原貌。
四、修复后的检查和调整
对比原始照片和修复后照片
将修复后的照片与原始照片放在一起进行仔细对比。可以通过图像编辑软件中的对比功能，或者简单地将两张照片并排显示在屏幕上。检查照片的整体风格是否一致，包括色彩、光影等方面。同时，查看细节部分，如人物的表情、物体的形状等是否发生了改变。如果发现有不符合原貌的地方，及时进行调整。
获取他人意见
有时候自己可能会因为过于熟悉照片或者在修复过程中产生视觉疲劳，而难以发现一些细微的问题。可以将修复后的照片给熟悉原始照片的人（如照片中的人物本人或者拍摄者）看，让他们从不同的角度提出意见。例如，他们可能会发现照片中某个具有纪念意义的小物件的细节被改变了，这样就可以根据反馈进一步完善修复。