提高AI照片修复效果可以通过选择合适的修复工具、调整修复参数、提供高质量的输入图像、利用深度学习技术、结合人工干预等方法实现。

选择合适的修复工具
不同的AI修复工具可能采用不同的算法和技术，因此选择一个评价好且功能强大的工具至关重要。例如，AdobePhotoshop等图像处理软件中的AI功能，能够根据照片周围区域的像素信息，智能推断并修复损坏或模糊的部分。

调整修复参数
大多数AI修复工具都允许用户调整修复参数，如清晰度、色彩饱和度等。通过精细调整这些参数，可以更好地匹配原始照片的风格和质量，从而提高修复效果。

提供高质量的输入图像
虽然AI技术可以在一定程度上提升低质量图像的质量，但提供更高分辨率、更少损坏的原始图像通常可以获得更好的修复结果。确保输入图像的质量是提高修复效果的基础。

利用深度学习技术
一些先进的AI修复工具使用了深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。这些技术能够学习大量高质量图像的特征，并应用于修复过程中，从而提高修复的准确性和自然度。

结合人工干预
在某些情况下，完全依赖AI自动修复可能无法达到最佳效果。此时，可以考虑结合人工干预，比如手动调整修复区域、指定修复方向等，以辅助AI更好地完成修复任务。

综上所述，提高AI照片修复效果需要综合考虑多个方面，并根据具体情况选择合适的方法。随着AI技术的不断发展和完善，未来照片修复的质量和效率有望进一步提升。