老照片修复技术近期有诸多新进展，在文字修复、高分辨率还原、智能工作流以及风格化修复等方面都取得了不错的成果，以下是具体介绍：

文字感知图像修复技术突破：2025 年 6 月，韩国科学技术院（KAIST）AI 研究院闵在元、朴贤熙、金胜龙教授团队联合高丽大学、延世大学和三星电子，提出了文字感知图像修复（TAIR）技术，并开发了 TeReDiff 模型。该模型通过构建包含 10 万张高质量图像的 SA-Text 数据集，经过 “基础绘画训练”“文字专业训练”“协同训练” 三个阶段，让图像修复和文字识别两个模块协同工作。同时，引入 “智能提示机制”，能准确恢复老照片中的文字内容，解决了图像修复领域长期存在的文字恢复难题。

高分辨率修复技术优化：Stable Diffusion 模型在老照片高分辨率修复方面取得进展。它通过图像扩展，借助大量数据训练智能猜测图像细节，使模糊或低清晰度部分变清晰；利用生成对抗网络（GANs）进行细化处理，去除噪声和假影子；最后对整个图像进行重建优化，让每个像素在高分辨率下协调一致，可将模糊老照片修复为高清图像。

智能工作流提升修复效果：ComfyUI 工作流可用于老照片修复，结合 ControlNet 和 IPAdapter 等技术，前者能约束画面结构，后者可提取人物面部特征，从而保持人物基本形象不变。微软开发的 ComfyUI - Bringing - Old - Photos - Back - to - Life 插件，可实现破损识别修复和面部增强，能去除照片中严重的划痕、折痕和破损，还可增加高清修复和替换背景颜色等功能。

风格化修复模型开源：阿里妈妈创意团队开源了 AI 图像修复模型 FLUX - Controlnet - Inpainting。它结合了 FLUX.1 - dev 和 ControlNet 的优势，既能高精度修复图像，又能根据用户指令调整图像风格，适用于日常图像修复、老照片修复、艺术作品修复等多个场景，用户还可通过自然语言描述对图像进行修复，降低了使用门槛。