AI 主要通过超分辨率重建、去噪、锐化等技术来提高老照片的清晰度，具体如下：
超分辨率重建：利用深度学习模型，如 ESRGAN（Enhanced Super-Resolution GAN）、SwinIR 等，将低分辨率的老照片转换为高分辨率图像。ESRGAN 基于生成对抗网络，能够学习到低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，从而对老照片进行放大和细节增强，使图像看起来更加清晰自然。SwinIR 则是基于 Transformer 的图像超分方法，它可以在修复过程中更好地捕捉图像的长距离依赖关系，增强纹理细节，进一步提升图像的清晰度和真实感。
去噪处理：老照片通常会存在噪点，影响图像的清晰度。AI 可以使用卷积神经网络（CNN）来识别并去除这些噪点。例如 DnCNN（去噪卷积神经网络），它通过学习大量的有噪图像和干净图像对，能够自动检测出老照片中的噪点，并对其进行去除，从而提高图片的质量，使图像更加清晰。
锐化处理：通过增强图像的边缘和细节来提高清晰度。AI 可以使用一些传统的锐化算法，如拉普拉斯锐化、USM 锐化等，也可以通过深度学习模型来实现更智能的锐化处理。例如，在一些老照片修复工具中，会先对图像进行特征提取，然后根据图像的内容和结构，有针对性地对边缘和细节进行锐化，使模糊的部分更加清晰。
面部修复与增强：对于老照片中的人脸模糊问题，AI 可以利用专门的面部修复技术进行处理。如 GPEN（Generative Facial Prior Network）和 GFPGAN（Generative Facial Prior for Blind Face Restoration）等模型，能够自动识别人脸的结构，根据大量的人脸数据生成高清的五官和皮肤细节，对模糊的人脸进行修复和增强，使人物面部更加清晰可辨。
去除划痕和瑕疵：AI 可以使用掩膜 R-CNN 等目标检测模型来识别照片中的划痕、污渍、折痕等瑕疵，然后利用图像修复（Inpainting）技术自动填补这些损坏区域，使照片恢复完整，从而间接提高照片的整体清晰度和视觉效果。