AI修复老照片不能修复所有照片。虽然AI技术在老照片修复方面取得了很大进展，但仍存在一定的局限性，具体如下：

破损程度限制：对于基本的老旧照片，AI通常能实现较好的修复，但对于有大面积破损、严重裂纹或缺失部分内容的照片，AI可能无法准确识别和修复。即使是一些经过修复的照片，在需要较高还原度的情况下，也可能无法达到理想效果。

细节处理缺陷：AI在修复照片时，可能会出现纹理失真、内容错误补全、几何扭曲等问题。例如，人物皮肤可能被过度平滑，失去真实细节；布料纹路可能被错误填充；对破损、模糊区域的修复可能会“臆造”内容；在修复倾斜、变形的照片时，可能会错误校正透视关系，导致比例失衡或五官变形。

色彩还原偏差：AI可能会按现代照片标准自动校正色彩，导致老照片的历史氛围消失。在对黑白照片上色时，也可能会为天空填充过于鲜艳的蓝色，与同时期胶片的淡蓝质感不符，或者对复杂场景的色彩判断不准确，出现局部色彩错误。

语义理解局限：AI缺乏对历史场景的认知，可能会破坏年代元素，如将人物服饰的暗纹错误增强为现代花纹，或者将老建筑上的历史标语误判为“污渍”直接删除。对于复杂构图的照片，还可能出现主体与背景失衡的情况。

算法局限性：AI修复工具的效果依赖于训练数据和模型。如果训练数据中缺乏某类老照片，如早期彩色胶片、特殊工艺照片等，可能无法准确修复。此外，多数AI工具为一键式修复，用户无法控制具体参数，容易出现“过度修复”或“修复不足”的情况。