对于新手来说，学会 AI 修复老照片可以从了解修复流程、选择合适工具和不断实践练习等方面入手，以下是具体的步骤和方法：
了解老照片修复的基本流程
预处理：修复前需对老照片进行扫描，尽量使用分辨率≥1200dpi 的扫描仪，并将照片存储为 TIFF、RAW 或 PNG 格式，以保留更多细节。扫描时要禁用除尘功能，避免误判划痕，同时玻璃压板可留 0.5mm 缝隙，防止牛顿环产生。
修复破损：根据照片破损程度选择合适的工具。对于轻度破损，如模糊、轻度划痕等，可以使用即梦 AI、liblibAI 等新手友好型工具，通常上传照片后，按照提示操作即可完成修复。如果是严重破损，如大面积撕裂、缺失等，可尝试 ComfyUI 等专业级工具，但需要下载工作流模板，通过节点配置来精细控制修复区域。
照片上色：若老照片是黑白的，可进行上色处理。DeepAI 是一款免费且快速的上色工具，能自动还原自然肤色和场景色彩；Midjourney 则是创意上色工具，可使用 /retexture 命令结合参考图，生成风格化的上色效果；即梦 AI 可在修复破损的基础上，同步优化色彩与细节。
提升画质：使用 KreaAI 等细节增强工具，通过其 Enhancer 功能自动修复模糊区域，补充纹理细节。也可以利用星流 AI 的高清放大功能，提升照片的分辨率和清晰度，优化边缘锯齿。
后处理：可根据需要对修复后的照片进行色调还原、质感增强等后处理操作。例如，使用 Colorize 插件基于年代色谱库进行色调还原，或添加银盐颗粒层来增强质感，使照片更具历史感。
选择适合的 AI 修复工具
PhotoRestore：这是一款微信小程序，操作极简，适合修复中度破损的照片，如划痕面积小于 30% 的照片，其具有网纹自动消除功能。
Topaz Photo AI：修复精度较高，具有运动模糊修正等独家功能，适合有一定基础的用户，不过需要支付 199 美元买断。
Stable Diffusion 插件：属于开发者利器，通过提示词可以精准控制修复内容，如修复特定年代的服装纹理等，GitHub 上有相关的开源项目支持本地部署，但操作难度相对较大。
学习相关知识和技巧
在线教程学习：可以通过观看 B 站、抖音等平台上的 AI 修复老照片相关教程视频，了解不同工具的使用方法和技巧。例如，如何使用 ComfyUI 的节点进行图像修复，如何在 Stable Diffusion 中通过提示词生成想要的修复效果等。
阅读相关文章和博客：像博客园、CSDN 等技术博客网站上有很多关于 AI 修复老照片的文章，会介绍一些工具的使用心得、修复流程和注意事项等，如 “使用 AI 工具修复老照片全流程”“AI 修复老照片的完整教程” 等文章，都可以帮助新手快速入门。
参加培训课程：如果想系统学习，还可以参加一些线上或线下的培训课程，深入学习 AI 修复老照片的技术和理论知识。
实践与总结
大量练习：选择不同类型、不同破损程度的老照片进行修复实践，熟悉各种工具的功能和适用场景。在练习过程中，尝试不同的参数设置和修复方法，观察修复效果的差异。
总结经验：每次修复完成后，对修复过程和结果进行总结，分析哪些地方修复得好，哪些地方还存在问题，以及如何改进。也可以将自己的修复作品与他人的进行对比，学习他人的优点和技巧。
加入社区交流：加入 AI 修复老照片相关的社区或论坛，如豆瓣的 AI 修复小组等，与其他爱好者交流经验、分享作品、讨论问题，从他人那里获取反馈和建议，不断提升自己的修复水平。