长期使用 AI 修复可能会对照片质量造成影响，具体如下：
提升照片质量：AI 修复技术可以通过深度学习算法，自动识别并修正各种瑕疵，如模糊、噪点、颜色失真等，从而使照片看起来更加清晰和完美。例如，一些模糊的老照片经过 AI 修复后，人物面部细节更加清晰，色彩也更加鲜艳自然。
导致过度修复：如果过度依赖 AI 修复，可能会导致照片失去原有的质感和风格，甚至可能引入新的问题。比如 AI 可能会过度平滑人物皮肤，使其失去皱纹、毛孔等真实细节，呈现出 “蜡像感”；也可能会对色彩进行过度校正，使照片颜色变得不自然。
产生细节处理缺陷：AI 修复在细节处理上可能存在缺陷，如纹理失真、内容错误补全、几何扭曲等。例如，修复老照片时，AI 可能会错误填充布料纹路，将格子衬衫变成条纹；或者在修复倾斜、变形的照片时，错误校正透视关系，导致建筑线条比例失衡。
出现噪点与伪像：AI 修复可能会带来噪点与伪像等问题。老照片的胶片颗粒本是历史质感的一部分，但 AI 可能将其误判为 “噪点”，过度降噪导致画面平滑，或在锐化时放大噪点，形成 “雪花感”。此外，在修复划痕、污渍时，AI 可能在边缘产生异常光晕或色块。
存在语义理解局限：AI 缺乏对历史场景的认知，可能会破坏年代元素。比如修复民国时期照片时，将人物服饰的暗纹错误增强为现代花纹；或者对老建筑上的历史标语进行模糊处理，误判为 “污渍” 直接删除。