照片修复工具主要基于图像处理算法和深度学习技术，通过对损坏图像的特征提取、分析和重建，实现图像修复。具体原理如下：

基于扩散的修复：该方法基于偏微分方程理论，通过将已知区域的像素值逐渐 “扩散” 到未知区域来实现图像修复。就像海浪慢慢把沙滩上图案边缘的沙子冲走，会使图案发生变化一样，扩散修复能让图像的像素信息从完好部分向损坏部分蔓延，从而填充缺失或损坏的区域。

基于块匹配的修复：此原理是在图像中寻找与缺失区域最相似的图像块，然后将其 “拼” 到缺失区域。这种方法特别适合修复有重复纹理的区域，例如修复砖墙、草地等部分损坏的图像时，可找到相似纹理的图像块进行填充，以达到修复效果。

基于 PatchMatch 的修复：PatchMatch 算法类似于快速拼图，它通过随机搜索和传播来快速找到最佳匹配，大大提高了块匹配的效率。首先随机初始化偏移场，然后通过传播步骤和随机搜索不断优化，找到与损坏区域最匹配的图像块，实现快速修复。

基于深度学习的修复：通过让神经网络学习大量图像，使其理解图像的结构和内容，从而生成更自然的修复结果。通常采用编码器 - 解码器结构，如 U-Net 等，编码器提取图像特征，解码器根据特征重建图像。同时，利用注意力机制或门控机制增强修复效果，还通过判别器进行对抗训练，结合重建损失、对抗损失、感知损失等多种损失函数共同优化，使修复后的图像更接近原始图像。

多尺度特征提取与感知损失优化：一些先进的修复算法会结合多尺度特征提取和感知损失优化技术。多尺度特征提取能从多个尺度对图像特征进行提取和融合，使修复工具可以处理从小物体细节到大范围场景的多样化信息。感知损失优化则注重图像在人眼视觉上的差异，通过优化感知损失，让修复后的图像不仅技术上清晰，看起来也更加自然逼真。