一、细节还原度：看破损修复是否自然
1. 观察破损区域的修复痕迹
高质量修复：
裂痕、折痕、污渍等破损处与周围纹理完全融合，无明显修补边界。例如：
撕裂边缘的纸张纤维通过 “仿制图章” 或 “修补工具” 模拟出自然过渡（而非简单涂抹覆盖）；
霉斑清除后，背景纹理（如墙面纹路、衣物褶皱）保持连续，无断层或模糊区域。
低质量修复：
破损处呈现 “色块填充感”，边缘生硬（如用画笔直接涂盖裂痕，形成明显边界）；
重复使用同一区域的样本（如克隆图章工具反复取样同一地砖），导致纹理规律性重复（“瓷砖效应”）。
2. 检查细节保留程度
高质量修复：
原始照片的颗粒感、胶片纹路等质感被保留，人物发丝、衣物纤维、背景文字等细微元素清晰可辨。例如：
老照片特有的银盐颗粒（类似细沙质感）未被 “磨皮” 工具完全抹除，保留历史年代感；
模糊的人像五官通过 “高反差保留” 等技术锐化，眼神、睫毛等细节自然，无过度锐化导致的白边。
低质量修复：
细节过度模糊（如用 “高斯模糊” 降噪，导致人脸像 “面团”）；
强行锐化后产生大量噪点或伪像（如人物边缘出现彩色光晕）。
二、色彩真实性：避免失真或夸张
1. 对比原始照片的色彩倾向
高质量修复：
色彩还原符合老照片的历史特征（如 20 世纪中叶的黑白照片可能偏暖灰，80 年代彩色照片可能偏品红）；
手动上色的照片色调统一，肤色、服饰、背景颜色符合真实场景逻辑（如天空不会偏紫，树叶不会偏荧光绿）。
低质量修复：
黑白转彩色时颜色搭配突兀（如人物嘴唇涂成亮粉色，与年代背景不符）；
自动调色导致整体偏色（如泛黄照片被过度校正为冷白，失去复古质感）。
2. 检查色彩过渡与层次
高质量修复：
明暗过渡自然，暗部细节不丢失（如阴影中的衣物纹理可见），高光区域不曝白（如云层有层次）；
渐变色（如天空从蓝到白的过渡）平滑，无 “色阶断层”（即色块拼接感）。
低质量修复：
色彩断层明显（如用 “油漆桶” 工具填色，不同颜色交界处生硬）；
肤色单一（如整个面部只有一种颜色，缺乏腮红、阴影等立体感）。
三、整体自然感：避免 “数字感” 或 “塑料感”
1. 观察画面是否符合物理规律
高质量修复：
人物与背景的透视关系正确（如合影中人物大小比例一致，无 “大头贴” 式变形）；
修复后的元素符合光照逻辑（如补画的窗户阴影方向与原照片光源一致）。
低质量修复：
人物肢体比例失调（如手臂过长或过短）；
新增元素（如补全的背景）与原照片风格脱节（如老照片中的建筑被修成现代风格）。
2. 缩小视图看整体协调性
高质量修复：
将照片缩小至手机屏幕大小或打印成原图尺寸，整体观感自然，无局部 “跳脱” 区域。
低质量修复：
局部修复精细但整体色调不统一（如左半部分偏黄、右半部分偏蓝）；
过度使用滤镜导致画面 “油腻”（如 HDR 效果过强，对比度异常高）。
四、技术痕迹：检查是否过度依赖自动化工具
1. 识别 AI 修复的常见缺陷
高质量手动修复：
复杂破损（如人物面部缺失）通过手工绘制还原，特征（如痣、疤痕）与原照片其他角度一致。
低质量 AI 修复：
自动填充的内容逻辑混乱（如缺失的人脸被 AI 生成奇怪五官，双眼大小不一、位置偏移）；
重复元素错位（如多人合影中，AI 误将左侧人物复制到右侧，导致两人姿势完全相同）。
2. 查看文件元数据与保存格式
高质量修复：
提供原始扫描件（TIFF/PSD 格式）和修复后的 JPEG，PSD 文件保留图层结构（如 “背景层”“修复层”“调色层” 分离），证明非破坏性编辑。
低质量修复：
仅提供压缩过的 JPEG 文件，无法查看修复过程；
声称 “一键修复” 但无法解释具体修复步骤（如未说明如何处理某道裂痕）。
五、实用对比工具与方法
1. 新旧版本对比法
要求修复方提供修复前后对比图，重点观察：
破损区域是否从 “可见裂痕” 变为 “不可见” 而非 “模糊一团”；
色彩是否从 “偏色严重” 变为 “接近真实” 而非 “鲜艳但失真”。
2. 打印实物检验
高质量修复的照片打印后，细节（如文字、发丝）依然清晰，无网点化或像素颗粒感；
低质量修复的照片打印后可能出现 “马赛克” 或边缘锯齿，尤其是放大至原图尺寸时。
3. 专业软件检测
用 Photoshop 打开修复后的图片，使用 “直方图” 工具查看色彩分布：
高质量修复的直方图分布均匀，暗部（左侧）和高光（右侧）无极端峰值；
低质量修复可能因过度调色导致直方图出现 “断崖式” 缺口（如中间调缺失）。
总结：优质修复的核心特征
一张高质量翻新的老照片应具备以下特点：
真实还原：破损修复自然，色彩符合历史背景，无明显人工痕迹；
保留质感：老照片特有的颗粒感、胶片纹路等年代特征被保留；
逻辑自洽：画面元素（人物、背景、光影）符合物理规律和视觉常识；
可追溯性：修复方提供原始文件和分层编辑记录，证明修复过程的专业性。
选择修复服务时，建议先要求对方提供小样测试（如免费修复照片一角），通过上述标准验证后再决定是否继续，避免付费后发现效果不达预期。
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