AI 修复不能修复所有老照片。虽然 AI 修复技术在处理老照片方面取得了很大进展，但它仍然存在一定的局限性，具体如下：
严重损坏照片修复效果有限：对于大面积撕裂、缺失或严重褪色的老照片，AI 修复工具可能无法完全恢复。例如，照片边缘大面积残缺，或画面核心区域被污渍、划痕完全覆盖，AI 可能会生成逻辑矛盾的内容，反而破坏照片完整性。
细节恢复存在局限性：AI 修复工具虽然可以修复一些明显的缺陷，但对于一些细微的细节，如人物的面部特征、衣物的纹理等，可能无法完全恢复到原始状态。这主要是因为 AI 算法在处理这些细节时，缺乏足够的信息来进行精确的恢复。
色彩还原不够准确：AI 工具通常是基于大量的训练数据来预测色彩，但这些预测并不总是准确的。例如，AI 可能无法准确还原特定年代的服装颜色或环境色彩，也可能会按现代照片标准自动校正色彩，导致老照片的历史氛围消失。
处理复杂背景能力不足：当老照片中包含复杂的背景时，AI 修复工具可能会遇到困难，可能会出现模糊、失真或色彩不自然等问题。尤其是在背景中有多个物体或细节时，AI 算法可能无法准确区分和处理这些细节。
存在算法局限性：AI 修复工具的性能在很大程度上取决于其训练数据和算法。如果训练数据不足或不全面，AI 算法可能无法准确识别和修复某些类型的缺陷。此外，不同的 AI 工具在处理相同问题时，可能会有不同的表现，这取决于其算法的复杂性和优化程度。