AI 修复工具与传统修复软件在老照片修复效果上存在多方面区别，AI 修复工具操作简便、效率高，适合批量处理，能智能补全缺损区域，但细节处理可能有误判；传统软件对细节把控能力强，修复效果更精准，可高度定制，但操作复杂，学习成本高。具体如下：

修复效率：AI 修复工具效率较高，一般只需上传照片，系统就能快速完成修复，适合大批量处理老照片。例如许多手机 App 和在线修复平台，可在几秒内修复旧照片的划痕和褪色。传统软件如 Photoshop，修复过程依赖手动操作，需用户使用各种工具逐步修复，处理时间较长，修复大量照片时效率较低。

细节处理：AI 修复工具虽能自动识别损伤并修复，但处理细节时可能出现误判，导致人物面部表情失真或色彩偏差等情况。例如 360 智绘可能会出现人脸变形问题。传统软件如 Photoshop，用户可通过图章工具、修复画笔等精细操作，对照片的细节进行精准修复。专业修复师借助这些工具，能根据对历史年代、拍摄背景的理解，精准恢复照片中的细节，如面部纹理、服装质感等。

修复效果的一致性：AI 修复工具基于预设的算法和模型，修复效果有一定规律性，对于常见的划痕、褪色等问题，能提供相对一致的修复效果。但遇到复杂情况，可能因模型局限性而效果不佳。传统软件修复效果取决于用户的技术水平和经验，不同用户使用同一软件修复同一张照片，效果可能差异较大。专业修复师能处理复杂损伤，使修复效果达到较高水平，而新手可能难以达到理想效果。

智能补全能力：现代 AI 修复工具具备一定的智能 “补全” 能力，可对老照片中的缺损区域自动填充，如还原模糊的人脸、修补缺失的背景等。传统软件虽也能通过内容识别等功能进行补全，但通常需要用户手动操作并进行较多调整，对用户操作技巧要求较高，补全效果也更依赖于用户选取的样本和设置。

色彩还原：AI 修复工具可通过学习大量图片数据，自动识别老照片的色彩并进行还原或优化，部分工具还具备自动上色功能，能为黑白老照片添加较为自然的色彩。传统软件需要用户手动调整色彩参数，如色相、饱和度、明度等，虽能更精确地控制色彩，但对用户的色彩知识和操作技能要求较高。