AI 修复照片虽能提升质量，但也会留下一些痕迹，可通过以下几个方面判断照片是否被 AI 修复：
观察细节处理：
纹理失真：AI 修复可能会使人物皮肤过度平滑，失去皱纹、毛孔等真实细节，呈现出 “蜡像感” 或 “塑料感”。对于布料等物体，其纹路可能被错误填充，如格子衬衫变成条纹，或因降噪过度导致纹理模糊。
内容错误补全：在修复破损、模糊区域时，AI 可能会 “臆造” 内容。例如照片边缘破损处被自动填充无关元素，如凭空添加树木、人物等；文字模糊时，AI 可能错误识别并生成错别字。
几何扭曲：修复倾斜、变形的照片时，AI 可能错误校正透视关系，导致建筑线条失衡，或人像面部因锐化过度出现五官变形，如眼睛大小不一等情况。
查看色彩表现：
色彩还原偏差：AI 可能按现代照片标准自动校正色彩，导致老照片失去原有的年代氛围。例如将泛黄老照片强行转为冷色调，或者黑白照片上色时，为天空填充过于鲜艳的蓝色，与同时期胶片的淡蓝质感不符。
局部色彩错误：对复杂场景的色彩判断不准确，可能会出现老照片中泛黄的白墙被误判为 “黄色物体”，校正后变成过白的墙面，与人物肤色反差过大；或者褪色的红色印章被过度增强，变成不自然的亮红色等情况。
留意噪点与伪像：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”。在修复划痕、污渍时，AI 可能在边缘产生异常光晕或色块，如去除照片上的划痕后，周围出现模糊的白边，或深色区域修复后出现彩色噪点。
分析光影逻辑：AI 修复可能难以准确复制自然的光影效果，照片中可能会出现 lighting 和 shadows 不一致的情况，如物体的阴影方向与光源方向不匹配，或者阴影的深浅、虚实不符合常理等。
检查图像质量一致性：由于 AI 生成图像的方式，可能会导致照片不同部分的质量或分辨率存在差异。例如，照片的主体部分修复得较为清晰，但边缘或角落等部位却显得模糊或分辨率较低。


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