人工智能技术在照片修复领域的应用，主要依赖于其强大的学习和分析能力。以下是人工智能照片修复的主要技术原理：

深度学习技术：人工智能系统通过深度学习算法，对照片中的颜色、形状、纹理等特征进行深度分析，从而判断出照片的具体问题所在。这一技术使得AI在修复过程中能够保持高度的准确性和一致性。

超分辨率模型：通过超分辨率模型，人工智能能够显著提升照片的清晰度，使原本模糊的细节变得清晰可见。这一功能尤其适用于那些因年代久远而失去清晰度的老照片。

数据驱动的深度学习算法：“老照片修复”需要用到数据驱动的深度学习算法。怎样的照片能进行修复很大程度上取决于深度学习模型的训练数据，同时配合针对不同任务的算法调整。

综上所述，人工智能照片修复是一个复杂的过程，涉及多种技术和方法。然而，随着技术的不断进步，我们可以期待未来会有更多高效、高质量的照片修复方案出现。