现代老照片修复技术在速度、精度、细节处理、用户交互等方面都取得了显著突破，具体如下：
修复速度大幅提升：中国科学院深圳先进技术研究院发布的 HYPIR 图像复原大模型，修复一张高分辨率照片最快只需 1.7 秒，相较于传统的扩散模型修复速度提升了十几倍，能够快速满足用户的修复需求。
修复精度显著提高：腾讯 ARC 实验室的数据显示，现代 AI 修复技术在人脸重建方面的误差可小于 5%，能够更精准地还原人物面貌。例如 Topaz Photo AI 4.0 的 Dust&ScratchRepair 模块，可在几秒内完成对布满瑕疵老照片的修复，且保证修复效果自然逼真。
细节处理更加智能：HYPIR 大模型能够理解图像内容，合理地 “脑补” 出丢失的但又真实可信的细节，如修复狮子照片时，能基于对狮子毛发的理解，生成符合其生理特征和光影逻辑的毛发。此外，PhotoAI 4.0 的 Neck and Hair Controls 功能，可让用户调节颈部线条和发丝细节，使人物面部修复更加自然。
支持个性化修复：HYPIR 具备出色的自然语言理解能力，用户可以通过语言指令告诉模型自己的偏好，如希望更忠实还原或更具艺术感等，模型会根据用户需求进行个性化智能修复。
色彩重建更精准：AI 老照片修复技术可以通过对大量相似图片的学习，解析原始图像的色调和亮度，结合历史时期的常见颜色以及环境因素，对老照片进行更精准的色彩重建，让照片焕发出新的生机。
模型开源推动发展：一些先进的修复模型如 HYPIR 选择开源代码和模型权重，这使得全球的开发者、研究者和爱好者都可以免费使用、研究和改进技术，进一步推动了老照片修复技术的发展和普及。