AI修复老照片主要运用了以下技术：

图像去噪和增强：使用图像处理算法和滤波器，如均值滤波、高斯滤波、双边滤波等，来解决噪点和色斑问题，从而提升照片的质量。

图像复原和修复：通过图像复原和修复算法来解决老照片中的缺陷和损坏，例如划痕、裂缝、褪色等。常用的算法包括基于纹理的图像修复算法、基于区域的图像修复算法、基于插值的图像修复算法等。

图像重建和超分辨率：对于一些分辨率较低的老照片，可以通过图像重建和超分辨率算法来提高其清晰度和细节。这可以通过使用深度学习网络和卷积神经网络来实现，例如SRCNN、ESPCN、SRGAN等。

颜色还原和校正：利用颜色平衡和自动白平衡算法来实现老照片的颜色还原和校正，使其看起来更加自然和真实。

基于生成对抗网络（GAN）的技术：GAN通过同时训练两个神经网络，生成更加真实自然的图像。这种技术不仅可以用于图像修复，还能够进行图像的风格迁移，即将老照片与现代艺术风格结合，创造出具有新旧结合特色的作品。

这些技术的综合应用，使得AI能够有效地修复老照片，恢复其原有的清晰度和色彩，甚至可以将黑白照片转为彩色，或将静态图像转化为动态画面。