AI修复老照片时，哪些细节不应该自动补全
清晰度提升与历史还原不是同一件事，算法生成的面孔、文字和建筑细节必须被标记。
先把资料放回发生的现场
AI修复可以减少划痕、噪点和模糊，但模型也可能创造原图从未记录的纹理。面孔、校徽、门牌和手写文字一旦被猜测，就可能改变照片的历史含义。
来源与版本如何互相校验
修复前要保存未经修改的扫描底稿，并记录工具、模型、参数和处理日期。公开展示时可同时提供原图局部，让读者知道哪些变化来自技术处理。
让另一位成员能够继续处理
颜色化属于解释，不是找回真实颜色。若没有服装、建筑或同期照片作为依据，应把颜色版本标明为视觉复原，不应代替黑白底稿。
从一次整理形成长期方法
人物辨认也不能只依赖人脸匹配。算法建议可以缩小范围，最终仍要结合活动时间、班级名单和多位参与者的确认。