要避免 AI 修复后的照片模糊，需从原始素材质量、工具选择、参数设置、人工干预等多个环节入手，结合 AI 技术特点优化流程。以下是具体方法：
一、保证原始照片的输入质量
AI 修复的效果很大程度上依赖原始素材的基础信息，输入质量越高，AI 可学习的细节越多，输出越清晰。
高清扫描原始照片：
用扫描仪（而非手机拍照）处理老照片，分辨率设置为300 - 600 dpi（dpi 越高，像素信息越丰富），避免压缩格式（如 JPG 默认压缩），优先保存为 TIFF 或 PNG 格式（无损压缩）。
例：一张 200dpi 扫描的老照片，AI 修复后可能仍模糊；而 600dpi 扫描件能保留更多纹理（如衣服布料、发丝），为 AI 提供足够修复依据。
减少原始素材二次损伤：
扫描前用软毛刷清理照片表面灰尘，避免折叠、污渍遮挡关键区域（如人脸），若照片有撕裂，先手动对齐边缘再扫描，减少 AI 识别缺失内容的难度。
二、选择适合 “高清化” 的 AI 工具
不同 AI 工具的算法侧重不同，部分工具擅长修复破损，部分则专精于提升清晰度，需针对性选择：
优先选 “超分辨率 + 细节增强” 双功能工具：
Remini：强项是人脸高清化，通过深度学习还原五官细节（如皱纹、眼神），避免修复后人脸像 “蜡像” 般模糊。
Let’s Enhance：主打 “智能锐化”，能识别照片中的模糊边缘（如老照片的文字、物体轮廓），增强对比度同时保留自然质感。
Topaz Gigapixel AI：专业级超分辨率工具，放大照片时通过 AI 预测缺失像素，适合修复低分辨率老照片（如老胶卷扫描件），避免放大后出现马赛克。
避免过度依赖 “一键修复” 工具：
入门级工具（如部分小程序）为追求速度，可能牺牲细节（如自动磨皮过度导致人脸模糊），复杂修复建议用专业软件分步骤处理（先去痕，再高清化）。
三、控制 AI 修复参数，避免过度处理
AI 修复并非 “强度越高越好”，参数设置不当可能导致细节失真或模糊：
调整 “降噪” 和 “锐化” 参数：
老照片常因年代久远有噪点（颗粒感），AI 降噪过度会抹除细节（如皮肤纹理），建议降噪强度设为50% - 70%；锐化参数过高会产生边缘白边，保持在 “自然清晰” 即可（如 Topaz 中选 “Balanced” 模式）。
分区域修复，避免全局模糊：
用支持局部处理的工具（如 PS 的 AI 插件 “Neural Filters”），对人脸、文字等关键区域单独增强，背景区域适当降低修复强度，防止因算法 “平均处理” 导致重点区域模糊。
四、人工微调修正 AI 的 “失误”
AI 修复可能出现 “脑补错误”（如把皱纹修复成模糊色块），需手动修正：
用专业软件细化细节：
修复后导入 PS，用 “画笔工具” 手动补充模糊的局部（如眼睛瞳孔、眉毛线条），用 “锐化工具” 加强边缘（如衣领、相框轮廓）；若色彩模糊，调整 “色阶”“曲线” 增强对比度，让细节更突出。
对比原图，避免过度 “创作”：
AI 可能为了 “清晰” 而虚构细节（如老照片中不存在的装饰），修复后需对比原图，删除 AI 错误添加的内容，保证真实性的同时提升清晰度。
总结
避免 AI 修复后模糊的核心是：高质量输入 + 适配工具 + 适度参数 + 人工校准。对于珍贵老照片，建议先用 AI 快速修复基础问题，再花 10 - 20 分钟手动微调，既能利用 AI 效率，又能保证细节清晰自然。