AI 修复老照片技术中，可通过提示词精准控制、模型与参数调整、利用控制网络等方法实现个性化定制，以下是具体介绍：

使用提示词精准控制：在 Stable Diffusion 等工具中，可通过输入提示词来指定颜色、场景等。如描述 “黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服” 来为黑白照片上色，还可指定 “保留 80 年代胶片颗粒感，肤色调整为自然黄调” 等，让修复后的照片更具特定年代感。

选择与训练模型：不同模型对老照片修复的效果和风格有差异。可选择如 realisian 写实大模型用于人物照片还原。也可使用特定数据集对模型进行微调，使其针对特定类型老照片，如特定历史时期或场景的照片，产生更符合需求的修复效果。

调整参数设置：在 Topaz Photo AI 等软件中，可调整分辨率、锐化程度、降噪强度等参数。在 Stable Diffusion 中，可调整提示词引导系数、重绘强度等，以控制修复的程度和生成内容的方向，若生成效果不满意，可尝试调整这些参数。

利用控制网络（ControlNet）：在 ControlNet 中选择如 Recolor 模型，并搭配 “recolor_luminance” 预处理器，可更好地对老照片上色。还可加入第二个 ControlNet，如使用 t2ia_color 模型来控制颜色，通过输入 “蓝天、绿树、灰石砖” 等关键词，让照片色彩更符合预期。

蒙版与区域处理：在 Stable Diffusion 等工具中，可通过蒙版涂抹缺损区域，让 AI 针对性地修复指定部分。也可利用豆包 APP 的 AI 修图功能，通过画笔工具绘制需要重绘的部分，对图片的某个区域进行修饰或重新绘制。

结合参考图片：在 DeepAI 中，可使用 /retexture 命令结合参考图，生成风格化上色效果，适合需要特定风格的场景。也可找一张与老照片场景相似的图片，让 AI 参照其色调等进行修复，使颜色更自然。

后期处理与质感调整：修复完成后，可利用 Photoshop 等软件进行后期处理，如添加银盐颗粒层，设置不透明度为 8%-15%，增强老照片的质感，还可通过色调调整，让照片更符合特定年代的色彩风格。