AI 修复老照片是否会改变原图，取决于修复的方式、工具的设计以及用户的操作选择，核心在于 “是否保留原始信息” 和 “修复过程是否可逆”。总体来说，**AI 修复本身是对原图的 “处理” 而非 “替换”，但可能在修复过程中产生局部或整体的改变，具体可分为以下几种情况：
一、“非破坏性” 修复：不改变原图，仅生成修复后的副本
大多数正规的 AI 修复工具（如专业图像软件、在线修复平台）默认采用 “非破坏性编辑” 模式，即：
修复操作基于原图进行计算，但不会直接修改原始文件本身；
修复后的结果会以新文件（如副本）的形式保存，原图仍保持完整（如拍摄时的原始像素、瑕疵、历史痕迹等）。
这种情况下，原图不会被改变，用户可以随时对比修复前后的效果，甚至重新调整参数再次修复。
二、修复过程中可能产生的 “改变”：针对修复目标的调整
AI 修复的核心是解决老照片的问题（如模糊、褪色、划痕、折痕等），因此必然会对图像的局部或整体进行修改，但这些修改通常是 “目标导向” 的，而非随意改变：
1. 必要的修复性改变
去除瑕疵：消除划痕、折痕、霉斑等损伤，这会直接覆盖原图中这些瑕疵所在的像素（但属于 “还原” 而非 “创造”）；
增强清晰度：对模糊区域补充细节（如人脸五官、文字轮廓），可能改变原图中模糊区域的像素分布（如让模糊的眼睛边缘更清晰）；
调整色彩：修复褪色照片时，会修正色温、饱和度（如让泛黄的老照片恢复更自然的肤色），改变原图的色彩信息；
填补缺失：若照片有撕裂、缺失的区域（如边角破损），AI 会根据周围内容生成填补内容（如延续背景纹理、补全人物轮廓），这部分属于 “新增像素”，是对原图的补充性改变。
2. 可能的 “非预期改变”
若 AI 模型训练不足或参数设置不当，可能生成不符合原图逻辑的细节（如错误的纹理、变形的五官），这属于对原图的 “错误改变”；
过度修复（如高强度锐化、过度磨皮）可能导致原图的自然质感丢失（如老照片的胶片颗粒感被消除），变成 “不真实的清晰”。
三、如何避免原图被误改？
用户可以通过操作习惯和工具选择，确保原图安全：
保存原图副本：修复前先备份原始文件（如另存为新文件名），避免操作失误导致原图丢失；
使用支持 “分层编辑” 的工具：如专业软件（Photoshop、GIMP）的 “智能滤镜” 功能，修复效果以 “图层” 形式存在，可随时关闭或修改，不影响底层原图；
选择 “可逆性修复” 工具：部分 AI 工具支持 “参数回溯”，可调整修复强度、撤销错误操作，避免不可逆的改变。
总结
AI 修复老照片的本质是 “优化图像质量”，原图本身不会被自动改变（除非用户主动覆盖保存），但修复后的结果会对原图中的瑕疵、模糊区域等进行针对性修改。只要做好备份并合理操作，既能实现修复效果，又能保留原图的原始信息（如历史痕迹、时代特征），平衡 “修复” 与 “保真” 的需求。