AI 识别并修复模糊照片主要通过以下技术手段：

模糊识别

基于深度学习的特征提取：AI 利用卷积神经网络（CNN）分析图像的像素分布，学习清晰图像和模糊图像的特征差异。例如，通过大量的训练数据，让模型学习到清晰图像中物体边缘的锐利程度、纹理的细节程度等特征，以及模糊图像中这些特征的变化规律，从而识别出图像中的模糊区域。

无参考图像质量评价：一些 AI 模型可以直接对图像的质量进行评估，无需原始清晰图像作为参考。它们通过学习图像的统计特征，如像素的灰度分布、频率域特征等，来判断图像的模糊程度和类型。例如，通过分析图像在频率域中的高频成分含量，来确定图像是否因为高频信息丢失而导致模糊。

模糊修复

超分辨率重建：利用生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系。将模糊的低分辨率图像输入模型，模型会预测并生成缺失的高频细节，从而提高图像的分辨率和清晰度。例如，ESRGAN 模型可以将模糊图像放大到更高的分辨率，同时恢复出更多的细节。

去模糊算法：针对不同类型的模糊，如运动模糊、失焦模糊等，有相应的去模糊算法。这些算法通常会分析模糊的原因，例如运动模糊可以通过检测像素的运动轨迹，计算运动的速度和方向，然后逆向推导物体原本的清晰轮廓并进行修复。DMPHN 等深度多尺度金字塔去模糊网络，则通过将模糊图像拆分成多个尺度的图层，逐步从粗尺度到细尺度进行修复，避免直接修复导致的边缘重影或细节混乱等问题。

注意力机制：在修复过程中，AI 会利用注意力机制关注图像中的关键区域。对于细节丰富的区域，如人脸的五官、物体的纹理等，给予更多的计算资源和关注，重点修复和增强这些区域的细节，而对于相对平滑的区域，则进行适当的降噪和优化，以提高修复效果的自然度。

多模型融合：一些复杂的模糊照片修复任务可能需要多个模型的协同工作。例如，先使用一个模型进行初步的去模糊处理，再使用另一个模型对修复后的图像进行细节增强和降噪处理，最后将各个模型的结果进行融合，得到最终的修复图像。