要提高 AI 修复照片的真实性，可从选择合适的工具与模型、合理设置参数、结合人工调整等方面入手，具体方法如下：
选择优质的修复工具和模型：不同的 AI 修复工具和模型各有特点，应根据照片的具体情况和修复需求进行选择。例如，GFPGAN 算法擅长修复人脸图像，能利用预训练的面部 GAN 中封装的先验信息，提高面部图像的真实性和保真度。StableSR 算法在图像放大时对原图还原较精准、重绘效果好。
合理设置参数：一些 AI 修复工具提供了丰富的参数设置选项，如修复强度、降噪程度、锐化程度等。要根据照片的实际情况进行调整，避免过度修复。例如，在人像修图中，为保留皮肤自然纹理，可将 Lightroom 中的 “纹理” 滑块保持在 + 15 到 + 25 之间。
分层处理不同区域：AI 工具常把整张照片统一处理，导致效果不自然。可采用分层处理的方式，对不同区域进行针对性调整。例如，使用 Photoshop 的 “表面模糊” 滤镜而非高斯模糊来处理皮肤，新建图层并设置透明度，用修复画笔轻微处理明显瑕疵，最后用 “添加杂色” 滤镜恢复 2-3% 的噪点，以保留皮肤自然纹理。
手动修正 AI 生成的错误：AI 修复可能会产生一些错误，如头发边缘模糊、牙齿过白、不自然阴影等，需要手动进行修正。可以使用 Photoshop 的 “选择并遮住” 工具精细调整头发边缘，用加深减淡工具手动修复不自然的阴影。
色彩科学调整：AI 修复照片时可能会出现色彩过度饱和或失衡的情况。可参考一些色彩调整公式，如降低饱和度 5-10%，单独调整色相（红色 + 2，蓝色 - 3），在曲线工具中轻微进行 S 型调整，最后添加 1% 的胶片颗粒，使色彩更自然。
模拟真实摄影特性：可以通过添加微妙的镜头眩光（强度 < 15%）、边缘轻微暗角（数量 - 8 到 - 12）等方式，模拟真实摄影的光学缺陷。还可以根据光源方向添加环境光反射，在物体接触面添加自然阴影，模拟真实世界的环境互动效果。
多模型结合与对抗训练：如华为的专利技术采用双网络对抗训练，通过图像生成网络和恢复网络的对抗学习，实现无监督训练，并结合对抗损失、恢复损失和语义一致性损失，提升生成图像的真实性。